5月底到6月初，是國內新冠疫情的高峰期，也是醫療量能面臨最緊繃的狀態，負壓病房數量遠不及需求，為了盡可能收治更多患者，許多醫院都努力加開病床，像是台北榮總，短短7天內，就增設36張專責重症加護病床，亞東醫院更開出58張專責重症加護病床，收治全國多達11%的重症患者，在短時間內設立符合感控規範的重症病房，非常的不容易，加上重症患者若沒有及時的氧氣治療，48小時死亡的機率相當高，病患及醫護都承受極大的壓力。
重症患者一波波湧進 專責病床緊急加開
本土疫情大爆發，確診者如海嘯般一波又一波地湧進，醫院急診室也擠滿篩檢人潮，病情嚴重的患者，緊急插管後需要呼吸治療，卻遲遲等不到加護病房，24小時都膽戰心驚，不敢忽略任何一個步驟，彷彿在和死神進行一場無聲的賽跑。根據指揮中心統計，全台專責加護病房收治人數，從5月27日的69人，6月7日一口氣飆升到435人，為了搶救患者，不得不北病南送，但更多輕症或無症狀者，根本連醫院都進不去，像是亞東醫院，這樣的重度收治醫院，全台至少40家，在疫情最高峰時，確實面臨嚴峻考驗。
為了提高收治量能，同時避免患者過度集中的壓力，衛福部緊急下令，雙北醫學中心專責病床數，都必須達到急性一般病床的一成，當時不少醫院，其實已經超過這一個比例，台大醫院及台北榮總醫院，有將近兩成，新光和馬偕醫院也超過三成，亞東醫院佔比更高達五成七。其中亞東醫院共開出多達248床的專責病床，其中58床是重症加護病床，台北榮總也緊急加開246張專責病床，和36張重症病床，院內醫師坦言光是人力調度就是極大考驗，36床重症病患，每週得出動多達60人次的資深住院醫師，和20人次的主治醫師輪流照顧。
美國開發人工智慧模型 輔助預測疫情變化
儘管醫院努力加開病床，但在疫情爆發階段，仍是遠遠不足，同樣在疫情高峰期間，呼吸器、加護病房等醫療資源一度短缺的美國，又是如何減少死亡挺過危機。加州理工學院和軟體業者，合作開發一套人工智慧模型，協助政府或是醫院，提前預測未來一段時間內可能感染的人數，以及所需的加護病床數，呼吸器和葉克膜等醫療資源，在緊急救護上，可以爭取到更多的時間。美國軟體開發業者，跨海分享經驗，解釋這一套系統，是根據流行病學，動力模型打造，把每個地區的人口，分為感染者、易感染者，和康復者三大類，再按照當時實際住院人數，和新冠肺炎流行率等參數，預測可能的感染人數。
以人工智慧協助預測，醫療資源的作法，在台灣可行性有多高，醫師表示台灣和美國使用醫療資源的習慣不同，或許可以作為參考的指標，但更重要的還是需要對抗新冠病毒的實戰經驗，有了經驗後，未來萬一有新的狀況，相對來講就會比較熟悉處理，也會有應變的方法，對於控制疫情更加容易及快速。現階段國內醫院確診者，已經降到尖峰時期的四分之一，比起前一段時間，醫療壓力緩解不少，但就怕疫情隨時有變化，台灣能否再一次度過病毒考驗，不只是第一線醫護人員，我們每一個人都該做好準備。
記者/蔡佳珍 陳世忠 責任編輯/陳加欣