Vurbo Health · 在地醫療 AI

醫護的時間，
花在寫字上

根據對 50 位臨床醫護人員的深入訪談，這些問題每天持續發生。

${I('clock')}

交班、病歷、醫囑，重複寫三遍

同樣的病患資訊在不同系統重複輸入，直接照護時間被嚴重壓縮。

${I('receipt')}

記錄不完整，健保核刪

文書趕工導致申報費用遭核刪，造成財務損失。

${I('micoff')}

通用語音工具不好用

無法處理中英台混講與醫療詞彙，在地化不足。

${I('shieldx')}

雲端工具，資料出境風險自負

病患資料上傳外部伺服器，一旦外洩，個資法責任與商譽損失由院方承擔。

${I('userminus')}

文書負荷推高護理離職率

加班補紀錄成為常態，人力留任困難，招募與訓練成本持續墊高。

看三個模組 為什麼選在地 AI
病房護理師的一班
07:30
接班

聽取交班、手抄重點到個人紙卡

白班
照護與記錄交錯

給藥、翻身、量測，空檔隨手補紀錄

14:30
下班前趕工

護理紀錄、EMR 重複輸入同樣內容

15:30
交班

整理交班摘要，口頭交代小夜班

17:00
還在護理站

照護做完了，文書還沒寫完

其中交班文書約 76 分鐘
VURBO HEALTH 平台

一次部署，三個模組

同一套院內 AI 引擎，依單位需求啟用。從單一模組開始，隨時擴充。

${I('steth')}
醫師

Vurbo 醫療書記

問診同步生成 SOAP 病歷，口述開立醫囑與用藥，自動帶出 ICD-10 與健保代碼。

52分鐘／日了解更多 →
${I('pulse')}
護理部

Vurbo 護理交班

口述交班即生成標準化摘要，生命徵象自動分欄，護理計畫一次完成。

76分鐘／班了解更多 →
${I('phone')}
診所前台

Vurbo 掛號前台

AI 自動接聽掛號來電，臺語、國語、英語都通，掛號同時收集初步症狀。

3語支援了解更多 →
${I('server')}三個模組共用同一套院內部署引擎——資料不離院、FHIR R4 + TW Core 一次合規

覆蓋醫師主要文書流程

從門診到病房，Vurbo 在每個環節減少重複輸入

${I('clipboard')}
醫師

門診與病房記錄

  • ${I('ck')}問診過程同步生成 SOAP 格式臨床筆記
  • ${I('ck')}自動帶出 ICD-10 診斷代碼，供確認後送出
  • ${I('ck')}支援醫病共同決策（SDM）紀錄
  • ${I('ck')}行動裝置每日節省門診文書 52 分鐘
${I('pill')}
醫師

醫囑與用藥開立

  • ${I('ck')}口述醫囑，自動解析藥品名稱、劑量與頻率
  • ${I('ck')}自動對映健保用藥代碼，減少人工查找
  • ${I('ck')}待確認清單供醫師核閱後一鍵送出
  • ${I('ck')}結構化用藥紀錄存入病歷，符合審查格式
${I('book')}
教學單位

臨床教育訓練

  • ${I('ck')}依院內 SOP 自動生成情境教案
  • ${I('ck')}模擬病人對話，讓學員安全練習問診
  • ${I('ck')}即時語音回饋，協助修正用詞與記錄格式
  • ${I('ck')}持續累積院內教育語料，優化模型表現
${I('pulse')}
護理部

找護理交班？

護理交班是獨立的 Vurbo 模組——口述即生成 ISBAR 交班摘要，每班省回 76 分鐘。

前往 Vurbo 護理交班 →
護理部模組

病房護理交班語音紀錄每班省下 76 分鐘

住院病房護理交班資訊繁雜，人工記錄易有遺漏與錯誤。Vurbo 透過語音輸入即時生成標準化交班模板，確保資訊完整傳遞。

${I('ck')}

語音交班紀錄

護理師口述即可完成交班，系統即時辨識並生成結構化紀錄

${I('ck')}

標準化模板自動生成

依照 SOAP 格式自動產出交班摘要，確保資訊一致性

${I('ck')}

生命徵象自動對映

體溫、血壓、心率等數值型資料自動對映至 FHIR Observation

${I('ck')}

EMR 一鍵寫入

生成的紀錄直接匯入院內 EMR，無需重複輸入

76 分每班節省時間
FHIRTW Core 合規
護理交班紀錄示意
語音辨識中
${I('down')}
SOAP 交班紀錄Composition · FHIR R4
S輕微喘息，主訴不適
OT：37.8°C，BP：135/85
A疑似呼吸道症狀
P已通知主治，待確認處置
醫師模組

醫囑藥囑語音紀錄今日門診省 52 分鐘

醫師語音開立醫囑，系統自動解析並透過 NPC 暫存區整合進 HIS，讓醫師把時間還給病患。

${I('ck')}

醫師語音模組

語音輸入醫囑，自動識別藥品名稱、劑量、頻率、療程

${I('ck')}

NPC 暫存區管理

醫囑暫存後自動轉入院內醫囑系統，確保流程合規

${I('ck')}

用藥紀錄語音生成

後台自動產出結構化用藥紀錄，含健保用藥代碼對映

${I('ck')}

LLM 醫療語意理解

強化中英台醫療術語理解，持續 Fine-tune 優化

52 分每日門診節省
HIS自動系統整合
醫囑自動解析示意
醫師語音輸入
${I('down')}
MEDICATIONREQUEST · FHIR R4
Amoxicillin 500mg · TID · PC · 7 days
健保代碼：AC01234
SERVICEREQUEST · FHIR R4
血液常規檢查（CBC）
教學單位模組

教育訓練 AI 模組加速新人上手

新人訓練耗時費力，且難以標準化。Vurbo 的教學 AI 模組與 SOP 整合，提供模擬患者對話練習，透過即時語音糾錯回饋加速學習。

${I('ck')}

與 SOP 整合

語音模組與標準作業程序結合，確保訓練一致性

${I('ck')}

自動生成教案

AI 依照訓練目標自動產出結構化教學內容

${I('ck')}

模擬患者對話

提供虛擬患者對話練習，在安全環境中練習臨床對話

${I('ck')}

即時語音糾錯與回饋

辨識新人語音紀錄中的錯誤，即時提供改善建議

${I('ck')}

建立院內教育資料集

持續累積院內訓練資料，優化模型表現

SOP

標準作業程序整合

自動將院內 SOP 轉換為 AI 訓練教材

${I('user')}

虛擬患者模擬對話

AI 患者：我最近頭很痛，已經兩天了
練習中…
${I('bulb')}建議詢問疼痛程度（VAS 評分）與位置
${I('chart')}

即時回饋報告

A+語音清晰度
B資訊完整性
A格式規範性

三步驟，文書自動完成

無需學習新操作介面，說話就是輸入

${I('mic')}
STEP 01

開口說話

醫師使用手機、平板或診間麥克風，用自然語言口述診斷、醫囑或用藥內容，中文、台語皆可。

${I('chev')}
${I('bulb')}
STEP 02

AI 即時整理

Vurbo 識別語音內容，自動歸類為診斷、用藥、生命徵象、護理評估等欄位，生成結構化的 SOAP 格式臨床記錄。

${I('chev')}
${I('ckc')}
STEP 03

確認後送入系統

整理好的記錄顯示在畫面上供醫護確認，一鍵送入 EMR / HIS，完整符合健保與醫院紙本審查要求。

市面上有通用語音工具、國外雲端 AI，也有醫院增聘人力的傳統做法。以下是各種選擇在台灣醫療現場實際落地時的差異。

評估項目
Vurbo
在地醫療 AI
通用語音輸入
一般聽寫工具
國外雲端 AI
海外 SaaS
人工書記
增聘人力
${I('ck')} 完整支援— 部分支援 / 需客製${I('x')} 不支援

通用工具聽得懂話卻不懂病歷格式；國外雲端方案病患資料出境，一旦外洩，個資法責任與商譽損失由醫院承擔；增聘人力則是持續攀升的固定成本。Vurbo 是唯一同時涵蓋在地語言、合規輸出、院內部署與完整稽核的選擇。

資料完全留在醫院內

所有語音辨識與 AI 處理均在院內伺服器完成，病患資料從不離院，符合個資法與衛福部規範。

${I('monitor')}

前端裝置

護理站 · 平板
行動裝置

← 院內內網 →
資料不離院
${I('building')}

院內伺服器

EMR / HIS
AI 處理引擎

FHIR R4國際標準格式輸出
TW Core 1.0台灣本地規範
REST APIWebhook 即時同步
ISO 27001資安認證進行中
${I('shield')}

AI 操作完整追蹤

每一筆 AI 生成記錄均保存操作日誌，供稽核查閱

${I('clipboard')}

符合衛福部 AI 指引

依負責任 AI 實施指南設計，模型版本可控可查

${I('userck')}

醫護最終審核

AI 僅作為輔助，所有記錄皆須醫護確認後才送出

供資訊室與 IT 主管參考

FHIR R4 資料對映

所有醫療紀錄符合 FHIR R4 及 TW Core 1.0 格式規範，可直接對接院內 EMR

使用情境VURBO 產出欄位FHIR RESOURCETW CORE PROFILE

※ TW Core 標示「—」者依 FHIR R4 基礎規範實作。

把寫字的時間，還給病患

從單一模組開始，院內部署、資料不離院。安排一次臨床單位的實機展示。

▶ 開啟實機 Demo 重看三個模組