採雲端對接架構 URL: https://rdtest.console.humetrics.ai/fhir-demo 一、解決的臨床痛點與應用情境 在高齡照護現場，醫療與生活照顧數據長期存在斷層。iCue 智慧照護幫手透過非接觸式 AIoT 技術，解決以下核心痛點： 1. 精準防跌與離床預警（機構/醫院）： 跌倒常發生於離床瞬間。iCue 提供「離床 3 秒即時通報」，讓照護者在長輩雙腳落地前介入。高雄市立民生醫院及永信松柏園導入後，有效降低夜間意外墜床率近 50%，且民生醫院研究顯示護士呼叫系統（紅鈴）的無效鈴聲減少約 30%，大幅降低護理站「警報疲勞」並提升病患安全。 2. 呼吸異常早期預警（在宅急症/安寧）： 針對在宅急症照護（HaH）或安寧個案，家屬難以判斷病情惡化。iCue 提供連續性呼吸率監測（RR），曾於雲林及澎湖的在宅醫療專案中，成功偵測到長輩因肺炎導致的呼吸急促（如從 18 次/分升至 26 次/分），協助提醒醫師遠距及時決策，減少非必要送醫，實現「在地安老」。 3. 照護品質 PDCA（長期臥床）： 透過「久臥未翻身提醒」與睡眠報表，協助機構落實 2 小時翻身標準，預防壓傷。系統能導引照服員優先處理久臥個案，優化夜間巡房效率。 二、目標族群與臨床影響力 本應用程式服務對象涵蓋失智症、亞健康、長期臥床及安寧緩和之高齡長者。 • 服務實績： 已導入全台超過 100 家 單位（含醫學中心如台中中山醫學大學附設醫院、長照機構如高雄民生醫院附設護理之家, 旗津醫院附設住宿長照機構、和頌長照社團法人附設桃園市私立和頌住宿長照機構、豐盛長照社團法人附設南丁格爾住宿長照機構...等），累積服務超過 6,000 位 長輩。 • 數據規模： 累積超過 60 萬晚 睡眠與生理監測數據，經高雄長庚醫院臨床比對，呼吸偵測效度達 93-95%。 三、短中長期影響 • 短期： 透過即時通報減少跌倒傷害，利用 Dashbaord、 LINE 群組、APP推播降低照護溝通成本，緩解人力短缺壓力。 • 中期： 透過 SMART on FHIR 將生活端連續數據（Observation）回流至醫療端（HIS），讓醫師能依據長期趨勢（如睡眠破碎、呼吸變化）精準調整用藥或治療計畫。 • 長期： 建立跨場域（居家-機構-醫院）的標準化數據生態系，落實以數據驅動的精準預防醫學。