長庚醫療體系近年自行開發一套AI用電預測模型，以林口院區的歷史用電資料訓練AI，能提前15、30、45分鐘和1小時預測用電需求，而且「預測準確率達到98%！」
長庚醫療集團行政中心總執行長潘延健說道。這套模型更協助長庚提前掌握尖峰負載變化，進而優化契約容量管理和能源調度。
在他看來，AI目前仍只適合分析資料、預測風險和提供建議，還沒辦法完全取代人類決策。尤其在醫院場域中，任何能源調度都必須以醫療服務穩定性為優先，因此長庚的設備控制和降載策略，依然得由工務與管理團隊拍板。
從整合設備資料、環境資訊到醫療服務量數據，長庚建立起一套跨系統的資料分析能力，也讓這些資料有機會應用到更多場景。
例如，長庚正與衛福部合作推動醫療碳足跡資訊化專案，希望建立醫療服務碳排放的標準化計算模式。
他們首波規畫涵蓋門診、住院、手術、急診、X光、CT、MRI、超音波及檢驗檢查等項目，目標是將過去仰賴人工盤查的流程，逐步資訊化與自動化。
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