投稿分類 感控監測

主委發表種類: 口頭

投稿標題(中): 生成式AI工具輔助創建感染管制視覺化儀表板之應用成效

投稿標題(英): Application Effectiveness of Generative AI Platforms in Assisting the Development of Infection Control Visualization Dashboards

投稿摘要(前言): 在醫療環境中，傳染病、醫療照護相關感染及微生物菌種等監測除了要準確外，數據的即時性分析及警示幫助感染管制師掌握醫院內可能發生的潛在風險，迅速應對，降低感染群聚/擴散的風險。視覺化儀表板將數據整合，並直觀化呈現，不僅時時動態分析，更提升決策效率，但對未接觸資料建模的公式語言（如:DAX，Data Analysis Expressions）的人員而言，則必須仰賴資訊團隊或種子小組排定時間製作，然而生成式AI工具經由使用者問題，提供不同面向的思考方向及產製DAX語言，對DAX一竅不通的人員可以簡易上手開發儀表板。本研究探討生成式AI工具在開發儀表板中的應用，以及其對感染管制工作的影響。

投稿摘要(方法): 1.使用平台：採用一個或多個具備自然語言處理和高階數據視覺化功能的生成式AI工具，包含Perplexity AI、ChatGPT、Copilot等。
2.資料來源：來自北部某醫學中心醫院醫療照護相關感染資料及臨床檢查結果。
3.儀表板開發：利用AI工具創製DAX語言協助創建視覺化儀表板。
(1)設定主題：將具關連性資料整合(例如感染部位代碼對應的感染部位、加護病房與一般病房分類等)。
(2)設定呈現方式：藉由篩選時間區間，點選部科或病房別顯示，欲呈現之圖表。
(3)設定問題:提供欲組合的量值資料名稱及產出的結果給生成式AI工具，問題如:請以DAX函數呈現菌株數量及歸人的數量，如以12(6)呈現。
(4)測試AI工具創製DAX語言是否能應用及使用者頁面適用性。
4.評估指標:可用性、準確性及提供警示的效率來評估效果。

投稿摘要(結果): 本研究成功利用生成式AI工具創建了監測儀表板，包含使用者點選區間、部科或病房或感染部位，分段呈現菌株的趨勢圖，可檢視菌株在各單位的分布情況、感染個案與前六個月數值變化，便於統計分析應用與直接串接臨床各項查檢結果之E化表單至儀表板，減少手動輸入與圖表製作時間，提升效率，並融合ESG理念，推動無止紙化運用。該儀表板為感染管制團隊提供全方位的數據視覺化及即時監測。

投稿摘要(討論): 生成式AI技術的多元應用，為感染管制帶來前所未有的創新契機。在本研究中，該工具顯著提升了視覺化儀表板的自行開發效率與實用性，減少依賴他人協助地等待開發時間，進一步增加工作流程的自主性和效率。然而，儘管生成式AI技術展現巨大的潛力，但應用上仍面臨一些挑戰與限制。例如該工具提供解決方案時雖然便利，但對於人類語言的理解能力仍有限，經常需要耗費額外時間或多種方式來詢問和引導，才能得到符合需求的回應。未來深化生成式 AI 的應用將有助於打造全新的自動化監測模式，促進全球醫療體系的持續進步。

稿件檔: