UPSPIRE AI Infrastructure
ENนัดปรึกษา

โซลูชันAI สำหรับโรงพยาบาลรัฐ

ผู้ช่วย AI ดูแลผู้ป่วยในโรงพยาบาล ตั้งแต่ผู้ป่วยมาถึงจนฟื้นตัวที่บ้าน

โคไพลอต AI สำหรับพยาบาลและแพทย์ในโรงพยาบาลรัฐที่งานล้นมือ ตรวจสัญญาณอันตรายของผู้ป่วยทุกรายที่มาถึง ร่างบันทึกการตรวจให้แพทย์ลงนาม และติดตามอาการผู้ป่วยที่บ้านหลังจำหน่าย เพื่อพบผู้ป่วยที่อาการแย่ลงก่อนจะกลับมาเป็นผู้ป่วยฉุกเฉิน

เปิดโคไพลอตดูเวิร์กโฟลว์ AI
คอนโซลโคไพลอตโรงพยาบาล: สรุปเช้าจาก AI ตัวเลขสรุปห้าช่องสำหรับหอผู้ป่วย และรายการที่ต้องดูแลทันที

มุมมองของพยาบาลในโคไพลอตโรงพยาบาล ผู้ป่วยเป็นข้อมูลจำลอง และเดโมด้านล่างคือคอนโซลเดียวกัน

บริบท

งานทางคลินิกขึ้นอยู่กับการพบผู้ป่วยที่ใช่ให้ทันเวลา และอธิบายเหตุผลได้

ทีมโรงพยาบาลทำงานจากสัญญาณชีพ บันทึก ประวัติการมารักษา และการโทรติดตาม โอกาสของ AI คือชี้ตัวผู้ป่วยที่ต้องการความสนใจ ร่างเอกสาร และเก็บบันทึกชัดเจนว่าใครตัดสินใจอะไร

โรงพยาบาลรัฐที่งานหนัก

โรงพยาบาลรัฐในไทยและที่อื่นดูแลผู้ป่วยมากกว่าที่บุคลากรจะติดตามได้ ช่องว่างอยู่ที่หน้าประตู ห้องตรวจ และหลังผู้ป่วยกลับบ้าน

โรคเรื้อรัง

ผู้ป่วยหัวใจล้มเหลว COPD เบาหวาน และผู้สูงอายุ กลับบ้านแล้วอาการอาจทรุดลงอย่างเงียบ ๆ หลายรายกลับมาเป็นผู้ป่วยฉุกเฉิน

กฎว่าด้วยข้อมูลสุขภาพ

เวชระเบียนเป็นข้อมูลส่วนบุคคลที่อ่อนไหว พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (PDPA) ในกรณีที่ใช้บังคับ และระเบียบของแต่ละโรงพยาบาล กำหนดว่าใครดูอะไรได้

หลายบทบาท

พยาบาล แพทย์ ผู้ป่วย และผู้อำนวยการโรงพยาบาล ต่างต้องมองเวชระเบียนเดียวกันในมุมของตน และทุกการกระทำต้องระบุชื่อผู้ทำ

ข้อมูลภาพรวมทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์ โปรโตคอล ระบบ และปริมาณงานเฉพาะจะได้จากโรงพยาบาลในขั้นสำรวจ

ปัญหาในปัจจุบันคืออะไร

สี่ขั้นตอน หนึ่งปัญหาร่วม: ผู้ป่วยที่ต้องการความสนใจมักไม่ใช่รายที่ได้รับ

ปัญหาในแต่ละด้านเป็นสมมติฐานที่ต้องทดสอบกับทีมคลินิก ไม่ใช่ข้อค้นพบ

ผู้ป่วยมาถึง

ตรวจผู้ป่วยทุกรายด้วยกฎสัญญาณอันตรายชุดเดียวกัน

  • ห้องตรวจผู้ป่วยนอกแออัด: ความเร่งด่วนของเคสขึ้นกับว่าใครเห็นผู้ป่วยก่อน
  • พยาบาลหนึ่งคนต่อผู้ป่วยจำนวนมาก ทำให้พลาดสัญญาณอันตรายที่ไม่ชัดได้ง่าย
  • เหตุผลที่จัดผู้ป่วยเป็นเร่งด่วนมักไม่ถูกบันทึกไว้

โอกาสของ AI. พยาบาลพิมพ์สิ่งที่ผู้ป่วยบอกและสัญญาณชีพ กฎสัญญาณอันตรายที่ตายตัวกำหนดระดับ AI เขียนสรุป และพยาบาลยืนยัน

ดูหน้าผู้ป่วยมาถึง

บันทึกการตรวจ

AI ร่าง แพทย์ตัดสินใจ

  • เวลาส่วนใหญ่ของการตรวจหมดไปกับบันทึก รหัส และใบสั่งยา แทนที่จะได้ดูแลผู้ป่วย
  • การตรวจปฏิกิริยาระหว่างยา อาการแพ้ และประวัติเดิม ทำจากความจำภายใต้ความกดดันด้านเวลา
  • บันทึกถูกพิมพ์หลังตรวจ รายละเอียดจึงตกหล่น

โอกาสของ AI. ระบบแปลงเสียงเป็นข้อความบันทึกบทสนทนา AI อ่านประวัติเดิม ร่างบันทึก และแนะนำยา แพทย์แก้ไข แก้ทุกข้อแจ้งเตือน และลงนาม

ดูบันทึกการตรวจสอบการทำงานของ AI และคน

ติดตามอาการที่บ้าน

สอบถามอาการหลังจำหน่าย พยาบาลกำหนด AI ดำเนินการ

  • ผู้ป่วยหัวใจล้มเหลว COPD เบาหวาน และผู้สูงอายุ กลับบ้านแล้วอาการทรุดลงอย่างเงียบ ๆ
  • การโทรติดตามแย่งเวลากับงานในหอผู้ป่วย ผู้ป่วยที่ต้องการสายมากที่สุดจึงไม่ใช่รายที่ได้รับเสมอไป
  • ผู้ป่วยจำนวนมากกลับมาเป็นผู้ป่วยฉุกเฉิน

โอกาสของ AI. AI แนะนำวันที่ควรสอบถามอาการและเขียนคำถามให้ตรงกับโรคของผู้ป่วย พยาบาลแก้ไขและอนุมัติแผน ผู้ป่วยตอบในแอปของตนเอง

ดูหน้าติดตามอาการ

การแจ้งเตือนและร่องรอยการตรวจสอบ

ให้ถูกคนรู้ทันเวลา พร้อมบันทึกว่าใครตัดสินใจอะไร

  • สัญญาณเตือนไปถึงคนที่ใช่ช้า หรือไม่ถึงเลย
  • สายที่ไม่ได้รับและการสอบถามอาการที่ไม่มีคำตอบ ไม่ได้รับการติดตามอย่างสม่ำเสมอ
  • เมื่อมีปัญหา ยากที่จะแสดงว่าการตัดสินใจอิงข้อมูลใด

โอกาสของ AI. กฎโปรโตคอลที่ตายตัวอ่านคำตอบและส่งการแจ้งเตือน AI อธิบายและร่างการดำเนินการ พยาบาลหรือแพทย์จัดการแต่ละรายการหรือปฏิเสธพร้อมเหตุผล ทุกขั้นตอนมีบันทึก

ดูหน้าการแจ้งเตือน

AI ช่วยได้อย่างไร

เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และจบที่การตัดสินใจของบุคลากรทางการแพทย์

ทุกเวิร์กโฟลว์เริ่มจากงานที่พยาบาลและแพทย์ทำอยู่แล้ว กฎที่ตายตัวและโมเดลทำหน้าที่ตรวจ AI เอเจนต์ร่าง และบุคคลที่ระบุชื่อเป็นผู้ตัดสินใจ

จากหน้าประตูสู่ระดับที่ยืนยันแล้ว

พยาบาลเริ่มจากรายการที่จัดอันดับและอธิบายเหตุผลให้ แล้วยืนยันความเร่งด่วนของผู้ป่วยแต่ละราย

  1. 1 พยาบาลคัดกรอง

    เพิ่มผู้ป่วยที่มาถึง

    พิมพ์สิ่งที่ผู้ป่วยบอกและสัญญาณชีพ

  2. 2 กฎตายตัว

    ใช้กฎสัญญาณอันตราย

    กฎตายตัวกำหนดระดับ: ฉุกเฉิน เร่งด่วน หรือปกติ

  3. 3 AI เอเจนต์

    เขียนสรุป

    สรุปบันทึก และบอกว่ากฎข้อใดทำงานและเพราะเหตุใด

  4. 4 พยาบาลคัดกรอง

    ยืนยันระดับ

    ยืนยัน หรือเปลี่ยนพร้อมระบุเหตุผล

  5. 5 ผลลัพธ์

    ผู้ป่วยเข้าคิวตามความเร่งด่วน

    แพทย์ตรวจผู้ป่วยตามลำดับ โดยเหตุผลแสดงอยู่บนหน้าจอ

เครื่องมือที่ผู้ช่วยเรียกใช้

  • red_flag_rules(vitals)
  • summarise_note(arrival)
  • queue_patient(level)
  • log_decision(nurse)

ชื่อฟังก์ชันเป็นตัวอย่างสำหรับการออกแบบโครงการนำร่อง

ปัจจุบัน

ความเร่งด่วนขึ้นกับว่าใครเห็นผู้ป่วยก่อน และแทบไม่มีการบันทึกเหตุผล

เมื่อมี AI

ผู้ป่วยทุกรายถูกตรวจด้วยกฎชุดเดียวกัน และพยาบาลยืนยันโดยเห็นเหตุผลบนหน้าจอ

ชั้นปัญญา

หนึ่งแพลตฟอร์มรองรับทั้งสี่ขั้นตอน

ทั้งสี่ขั้นตอนใช้เวชระเบียนและบริการ AI ชุดเดียวกัน การใช้งานใหม่แต่ละครั้งจึงนำของที่สร้างไว้แล้วมาใช้ซ้ำ ข้อมูลไหลขึ้นไป และกฎ การตรวจสอบ และบันทึกการตรวจสอบครอบทุกขั้นตอน

  1. ข้อมูลโรงพยาบาล

    เวชระเบียน สัญญาณชีพ และประวัติการมารักษาอยู่ในระบบของโรงพยาบาลเอง

    • เวชระเบียนผู้ป่วย
    • สัญญาณชีพและบันทึก
    • ประวัติการมารักษา
    • ยาและอาการแพ้

  2. กฎและโมเดล

    โปรโตคอลที่ตายตัวกำหนดการแจ้งเตือน โมเดลให้คะแนนความเสี่ยง

    • กฎสัญญาณอันตราย
    • กฎแจ้งเตือนการติดตามอาการ
    • โมเดลความเสี่ยงกลับเข้ารักษาซ้ำ
    • กฎสายที่ไม่ได้รับ

  3. ปัญญา

    AI อ่านเวชระเบียนและเขียนร่าง คนเป็นผู้อนุมัติ

    • แปลงเสียงเป็นข้อความ
    • สรุปและบันทึก
    • คำถามสอบถามอาการ
    • สรุปประจำวัน
    • โคไพลอต AI

  4. สิ่งที่คนใช้

    คอนโซลเดียวสำหรับทีมดูแล

    • สรุปประจำวัน
    • ผู้ป่วยมาถึง
    • ติดตามอาการ
    • การแจ้งเตือน
    • ผู้ป่วย
    • บันทึกการตรวจสอบ

ผู้ใช้จะเห็นอะไร

โคไพลอตโรงพยาบาล

นี่คือมุมมองของพยาบาลในโคไพลอต: สรุปเช้า ผู้ป่วยมาถึง ติดตามอาการ การแจ้งเตือน ผู้ป่วย และบันทึกการตรวจสอบ ลองอนุมัติแผนติดตามอาการ จัดการการแจ้งเตือน และดูทุกการกระทำที่ถูกบันทึก

  • อ่านสรุปจาก AI
  • อนุมัติแผนติดตามอาการ
  • ทำเครื่องหมายว่าจัดการการแจ้งเตือนแล้ว
  • กรองบันทึกการตรวจสอบ
โคไพลอตโรงพยาบาลโรงพยาบาลจังหวัดตัวอย่าง (สมมติ)
ไปที่หน้าหรือผู้ป่วย…
สนับสนุนการตัดสินใจ — ไม่ใช่การวินิจฉัยข้อมูลจำลอง

อ. 13 ต.ค. 2026 · พยาบาลแอนนา

สวัสดี แอนนา

สรุปจาก AI+ AIสร้างโดย AIAI · LLM

กำลังนับงานของวันนี้…4 ขั้นตอน

รอที่ผู้ป่วยมาถึง0
รอพบแพทย์0
ความเสี่ยงสูง (อยู่บ้าน)0
การแจ้งเตือนที่เปิดอยู่1
AI โทรวันนี้0

ต้องดูแลทันที

ตารางวันนี้

วันนี้พยาบาลโทรกลับ · ปีเตอร์ พี.

  • พยาบาลคัดกรองและพยาบาลประจำหอผู้ป่วย

    ตรวจผู้ป่วยที่มาถึง อนุมัติแผนติดตามอาการ และจัดการการแจ้งเตือนและแบบสอบถามที่ไม่มีคำตอบ

  • แพทย์

    ตรวจโดยมี AI ผู้จดบันทึก ลงนามใบสั่งยา และทบทวนการแจ้งเตือน

  • ผู้ป่วย

    สอบถามเรื่องการรักษาของตนด้วยภาษาง่าย ๆ และตอบคำถามของทีมดูแลจากที่บ้าน

  • ผู้อำนวยการโรงพยาบาล

    ติดตามการกลับเข้ารักษาซ้ำและภาระงาน เพิ่มบัญชีเจ้าหน้าที่ และอ่านบันทึกการตรวจสอบ

หน้าจอหลัก

หนึ่งหน้าจอสำหรับแต่ละขั้นตอนของเส้นทางผู้ป่วย

แต่ละแท็บเปิดคอนโซลเดียวกันที่หนึ่งหน้า และใช้งานได้ด้วยตัวเอง ผู้ป่วยทั้งหมดเป็นข้อมูลจำลอง และคำตอบเป็นตัวอย่างที่เขียนไว้ล่วงหน้า ไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์

ดูสรุปอ่านเวชระเบียน แล้วเปิดการแจ้งเตือนที่สรุปชี้ไป

โคไพลอตโรงพยาบาลโรงพยาบาลจังหวัดตัวอย่าง (สมมติ)
ไปที่หน้าหรือผู้ป่วย…
สนับสนุนการตัดสินใจ — ไม่ใช่การวินิจฉัยข้อมูลจำลอง

อ. 13 ต.ค. 2026 · พยาบาลแอนนา

สวัสดี แอนนา

สรุปจาก AI+ AIสร้างโดย AIAI · LLM

กำลังนับงานของวันนี้…4 ขั้นตอน

รอที่ผู้ป่วยมาถึง0
รอพบแพทย์0
ความเสี่ยงสูง (อยู่บ้าน)0
การแจ้งเตือนที่เปิดอยู่1
AI โทรวันนี้0

ต้องดูแลทันที

ตารางวันนี้

วันนี้พยาบาลโทรกลับ · ปีเตอร์ พี.

สรุปเช้าสำหรับพยาบาล: สิ่งที่ต้องดูแลตอนนี้ ด้วยภาษาง่าย ๆ จากเวชระเบียนและการแจ้งเตือนที่เปิดอยู่

ก้าวต่อไปคืออะไร

จากเดโม สู่โครงการนำร่อง สู่การใช้งานจริง

หน้านี้คือแนวคิดและเดโมที่ใช้งานได้ ขอบเขต ข้อมูล งบประมาณ และกรอบเวลาของโครงการนำร่องจะตกลงกันหลังจากโรงพยาบาลได้ดูแล้วเท่านั้น

  1. เสร็จแล้ว

    ปัญหาและโจทย์

    ขอบเขตที่โซลูชันนี้ครอบคลุม

  2. เราอยู่ตรงนี้

    แนวคิดและเดโมที่ใช้งานได้

    หน้านี้ พร้อมคอนโซลที่ใช้งานได้กับผู้ป่วยจำลอง

  3. ถัดไป

    ทบทวนและปรับปรุง

    ปรับตามข้อมูลที่ได้เพิ่ม

  4. จากนั้น

    เดินชมร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

    ยืนยันปัญหา ข้อมูล และความต้องการ

  5. จากนั้น

    กำหนดโครงการนำร่อง

    ขอบเขต ข้อมูล การเชื่อมต่อ เกณฑ์ งบประมาณ กรอบเวลา

เดโม

ตอนนี้

แสดงให้เห็นว่าแนวคิดทำงานได้ เพื่อให้ผู้เกี่ยวข้องตอบสนองต่อสิ่งที่จับต้องได้

  • หน้านี้พร้อมหน้าจอที่ใช้งานได้
  • ผู้ป่วยจำลองและคำตอบที่เขียนไว้ล่วงหน้า
  • เดินชมร่วมกับทีมโรงพยาบาล

ผลลัพธ์: เดโมที่พร้อมนำเสนอผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

นำร่อง

ถัดไป

หนึ่งหอผู้ป่วยหรือคลินิก และชุดเวชระเบียนจริงที่ได้รับอนุมัติ ทำงานควบคู่กับขั้นตอนปัจจุบัน

  • เชื่อมต่อกับระบบเวชระเบียนของโรงพยาบาล
  • โมเดลภาษาสำหรับบันทึกและคำถาม พร้อมการทบทวนทางคลินิก
  • ระบบเข้าสู่ระบบ บทบาท และบันทึกการตรวจสอบที่เก็บรักษาจริง
  • ตัวชี้วัดความสำเร็จที่ตกลงก่อนเริ่ม

ผลลัพธ์: โครงการนำร่องที่กำหนดขอบเขตพร้อมตัวชี้วัดที่ตกลงกัน

ใช้งานจริง

ภายหลัง

หอผู้ป่วยและคลินิกเพิ่มเติมบนแพลตฟอร์มเดียวกัน มีการดูแลและสนับสนุน

  • เชื่อมต่อกับระบบเวชระเบียน เภสัชกรรม และนัดหมาย
  • โฮสติ้งที่เป็นไปตามกฎด้านข้อมูลสุขภาพ
  • การเฝ้าระวัง สนับสนุน และอัปเดตโมเดล

ผลลัพธ์: บริการที่มีการสนับสนุน

ตัวชี้วัดที่ควรตกลงสำหรับโครงการนำร่องสัญญาณอันตรายที่พลาดตอนผู้ป่วยมาถึงเวลาทำบันทึกต่อการตรวจหนึ่งครั้งการกลับเข้ารักษาซ้ำภายใน 30 วันแบบสอบถามอาการที่ผู้ป่วยตอบ

สร้างมาเพื่องานทางคลินิก

ความน่าเชื่อถือ และความตรงไปตรงมาว่านี่คืออะไร

ทีมคลินิกจะถามว่าสัญญาณมาจากไหนและใครตัดสินใจอะไร การออกแบบตอบเรื่องนี้ตั้งแต่ต้น

หน้านี้เป็นเดโม

คอนโซลที่นี่เล่นคำตอบที่เขียนไว้ล่วงหน้ากับผู้ป่วยจำลองในโรงพยาบาลสมมติ ระบบจริงจะอ่านเวชระเบียนของโรงพยาบาลเอง

ผู้ป่วยจำลองเท่านั้น

ทุกชื่อ สัญญาณชีพ และคะแนนในหน้านี้เป็นข้อมูลสมมติ กฎสัญญาณอันตรายที่แสดงเป็นเพียงตัวอย่าง ไม่ใช่โปรโตคอลคัดกรองจริง

AI ร่าง คนตัดสินใจ

ไม่มีสิ่งใดถูกดำเนินการจนกว่าพยาบาลหรือแพทย์จะอ่าน และทุกการตัดสินใจถูกบันทึกกับชื่อผู้ตัดสินใจ

ทุกขั้นตอนมีบันทึก

บันทึกการตรวจสอบแสดงทุกการกระทำของ AI โมเดล กฎ และคน: ใคร ทำอะไร เมื่อไร และใช้โมเดลใด

ผู้ช่วย AI ดูแลผู้ป่วยในโรงพยาบาล ก้าวต่อไป: กำหนดโครงการนำร่อง

ทบทวนเดโมกับทีมของคุณบอกเราว่าโครงการนำร่องต้องพิสูจน์อะไร

ติดต่อ UPSPIREกลับไปที่โคไพลอต

สนับสนุนการตัดสินใจ ไม่ใช่การวินิจฉัย ผู้ป่วยทั้งหมดในหน้านี้เป็นข้อมูลจำลองและโรงพยาบาลเป็นสถานที่สมมติ กฎสัญญาณอันตรายที่แสดงใช้เพื่อประกอบตัวอย่างเท่านั้น การใช้งานจริงจะใช้โปรโตคอลที่โรงพยาบาลอนุมัติ หน้านี้ไม่ใช่ระบบอย่างเป็นทางการของโรงพยาบาลใด