人工智慧優化醫療捐款流程　Helpster Charity 助病患加速獲援

【記者林煜軒／綜合外電】在醫療資源相對匱乏的發展中國家，許多病患即使面臨緊急醫療需求，仍常因繁瑣的行政程序而延誤治療。對於提供醫療援助的慈善機構而言，如何建立高效的營運基礎設施，確保所需支援能即時送達病患手中，是一項嚴峻挑戰。

Helpster Charity 執行長 Kate Lysykh 正致力於運用科技來解決此困境。她指出，醫療慈善的瓶頸往往不在於缺乏捐款，而是資金從捐助者流向病患的過程耗時過長。Helpster Charity 所建立的模型，整合了科技輔助的個案管理、嚴格的驗證程序、數據分析與財務控制，為醫療需求與治療之間打造一條更直接、有效率的通道。

該機構將內部運作的關鍵指標訂為「治療時間」（time-to-treatment），即從個案提交到醫院收到可用於治療的資金所需的時間。Helpster Charity 透過三項核心調整大幅提升效率：首先，重組了跨國團隊與中央驗證單位之間的個案處理流程；其次，與更多合作醫院建立直接的數據連結，減少重複確認資訊的時間；最重要的是，將人工智慧（AI）技術整合到數據分析中，透過應用程式介面（API）大規模篩查異常行為，並精確評估各環節的流程效能。

Kate Lysykh 強調，驗證過程不能僅視為單一步驟，而應涵蓋病患身分、診斷、治療計畫、設施成本估算及治療能力確認等多面向。Helpster Charity 的個案團隊直接與合作醫院合作，交叉比對診斷結果與治療成本規範，並在資金撥付前，標記並審查數據不符的異常個案。

目前，Helpster Charity 已協助全球超過 5,000 名病患獲得治療，其中今年度的病患影響人數，已超越該機構去年度的總和。該機構更設定明確目標，要在 2026 年底前，將服務病患數提升至 10,000 人。Lysykh 認為，未來的醫療慈善，其成功將不僅取決於募款能力，更仰賴營運的智慧化程度。

這種將人工智慧應用於醫療慈善營運，提升效率與透明度的模式，對台灣醫療體系中的捐款管理與資源分配，提供了寶貴的借鑑思維。台灣的醫療慈善機構或醫院，或許也能借鏡此類數據驅動系統，優化其營運流程，確保捐款能更快速、精準地觸及真正需要的病患，並提高大眾捐款意願。