現況問題：

2019年新型冠狀病毒肺炎疫情蔓延全球，隨著確診病例與死亡人數不斷攀升，著實令人怵目驚心。身處相對安全環境下的我們，該如何在這波疫情下，想出對策進而有所作為，共同對抗疫情成了各醫療院所的首要任務。然而，防疫視同作戰，導入OODA(O：Observe觀察；O：Orient了解；D：Decide決定；A：Act行動)循環概念，利用現有資源加以整合，以最小的系統修改幅度，將效果最大化。

解決方案：

本院運用健保署提供之相關工具快速查詢旅遊史，落實體溫量測措施，導入紅綠燈概念以顏色區分較需特別注意之患者，並利用本院原有的表單系統，供患者自我評估相關症狀，統整以上原本到處散落的資訊，讓醫護人員一目瞭然快速且方便得知患者狀況，並輔以AI輔助影像判讀Chest X-ray，快速提供判讀結果，有效減少醫師負擔 。

執行過程：

1. 旅遊史查詢：預約掛號患者，利用健保署雲端藥歷批次下載患者相關旅遊史；當日現場掛號患者，則是運用健保署所提供之線上查詢工具，即時查閱相關資料並回寫資料庫做後續看診醫療行為時參考使用 。

2. 體溫量測：患者進入各診間前，皆須經由體溫量測過程，記錄下每位就診民眾體溫。

3. 建立表單系統：在患者等候看診過程中，可自行拿手機掃描跟診看板上的QR code，自我填寫相關旅遊史及是否有相關症狀，相關結果會在看診時即時呈現。

4. 導入紅綠燈概念於跟診作業系統：候診清單導入紅綠燈概念，以顏色快速及有效區分患者是否已查旅遊史及是否發燒。

5. 門急診醫囑系統：比照跟診作業系統，以顏色標註需特別注意之患者及其相關旅遊史；醫師看診時，根據患者旅遊史、體溫及相關臨床症狀判斷是否需做Chest X-ray。

6. AI輔助影像判讀：針對當日所有開立Chest X-ray患者，依照是否有旅遊史及發燒與否等相關條件做AI影像判讀的優先排序，逐筆由AI先行判讀影像結果，並將異常值偏大患者直接在醫囑系統的候診清單上標示。

7. 肺炎診斷提示相對應處置：當主診斷為肺炎相關診斷時，自動提示醫師啟動肺炎小組及收治至肺炎專區 。

看診過程就如同一整個OODA循環：透過相關旅遊史查詢、體溫量測及建立表單系統由民眾自我填寫相關資料等措施來蒐集資料，就像是循環中的第一個Ｏ觀察(Observe)患者；而於門急診醫囑系統及跟診系統導入顏色概念，及導入AI輔助影像判讀Chest X-ray就如同第二個O(Orient)定位患者了解實際病況；以上都是為了讓醫師做後續診療方向的決定(Decide)和所需執行的醫療活動(Act)。

面對疫情的快速發展，配合政府政策及相關防疫措施為前提，不定期以滾動式檢討探究現行相關做法是否能夠更加精簡或更貼近民眾，一方面在防疫上達到滴水不漏，另一方面藉由資訊科技盡量減少醫師人員負擔，進而打造更加優質及安全的看診環境 。