秦教授的名字讓李天明一愣。他是政府內政參謀，專責應急政策的制訂，平時極少直接聯繫到他。李天明連忙問：「秦教授，怎麼了？」
秦教授嘆了口氣，語氣帶著一絲焦慮：「現在台灣各地的醫院幾乎亂成一團，原因眾說紛紜。我剛剛看到你在台南醫院的處置方法，效果非常好。」
李天明聽到這裡，連忙問：「教授，您指的是我們隔離白肺症患者的措施嗎？」
「是的。」秦教授的聲音中帶著些許欣慰。「將白肺症患者分開，並將沒有感染的病患重新安置，這確實是避免大規模交叉感染的關鍵。我們已經向各地醫院發出通知，但速度太慢，同時解釋過程也過於繁瑣。能否麻煩你利用你們醫療看護系統的數據，直接幫助各地醫院實施這套方案？」
李天明微微皺眉，快速思索了一下：「秦教授，這正是我準備向政府單位建議的事情。既然您這麼說，那我現在就開始行動。」
「很好，」秦教授鬆了口氣，「我會全力支持你的決策。」
掛斷電話後，李天明馬上召集團隊開會。他的聲音低沉卻果斷：「各位，剛剛接到秦教授的指示，我們需要迅速擴大台南醫院的示範效果，將處置方式推廣到全台灣的醫療機構。」
一名技術人員疑惑地問：「天明哥，我們有辦法在這麼短的時間內完成嗎？」
李天明點點頭：「可以。我們把台南醫院的操作過程錄製成視頻和圖文指引，然後通過醫療看護系統直接推送給其他醫院。我們不需要解釋，只要直接讓他們執行。」
隨後，他指揮團隊快速行動，將台南醫院的現場操作錄像裁剪成片段，並添加簡要的文字說明。畫面中展示了白肺症的處理步驟：
1.病人分離：由醫療機器人持醫療看護系統逐一檢查病房內所有病患。發現白肺症患者後，直接送往專屬的感染病房集中管理。113Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ0uVmaILeoe
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2.出入口管制：從醫院入口開始，利用機器人攔截並檢測所有進出人員。若有白肺症症狀，立即送至感染病房。
3.感染病房管理：感染病房不設置醫護人員，由醫療機器人全面管理，進行抽痰、投藥等基礎治療。113Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡqi1BYR8FJG
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4.普通病房調整：將未感染的病患轉移至其他病房，避免與感染者接觸。
最後，李天明加上一條緊急通告：「請所有醫療機構於接到通知後8小時內完成以上處置。8小時後將有進一步指示。」
他看著推送的內容，確定無誤後點擊發送。這條通告迅速傳遍全台灣擁有醫療看護系統的醫院。
幾小時後，台南醫院的運作漸漸平穩下來。護士長葉晴疲憊地坐在辦公室內，看著數據監控畫面發呆。這時，電話再次響起，她接起電話：「我是葉晴。」
「葉護士，是我，李天明。」電話裡的聲音讓她精神一振。
「天明，你的方案真的有效果！現在感染病房的運作順暢多了，護士們也減少了暴露風險。」葉晴感激地說。
李天明笑了笑：「這只是第一步。我剛剛已經向全台醫院推廣了這套處置方案，應該很快能減輕其他醫院的壓力。」
葉晴深吸了一口氣：「如果能控制住疫情，那真的是救了無數條命。」
李天明的語氣轉為嚴肅：「晴姐，還有一件事。台南醫院是示範醫院，我需要你們接下來協助我們監控所有患者的病情變化，特別是新入院的白肺症患者。」
「明白。」葉晴點頭，「我們會配合的。」
隨著台南醫院的示範案例被快速傳播，其他醫院也開始逐步採用相同的處置方式。八小時後，李天明再次召開團隊會議：「目前有多少醫院完成了系統部署？」
一名助理迅速匯報：「目前全台共有87%的醫院完成了系統更新，剩下的是設備較舊或人力不足的機構。」
李天明沉思片刻：「將我們的技術團隊分成幾組，派遣人員到那些醫院支援，同時通知他們緊急租用機器人，必要時我們可以提供技術調度。」
李天明坐在台北天網公司總部的辦公室內，從螢幕上看著地球的疫情數據。白肺症的傳播速度已經超乎所有人的預期，台灣各地的醫療系統雖已經實施分離病患的措施，但李天明深知，僅靠醫院內部的防控還不足以遏制病毒的蔓延。
他沉思片刻，隨即站起來，向助理吩咐：「連線資訊部門，將我之前設計的篩檢計畫啟動。」
助理立刻行動，幾分鐘後，李天明出現在所有醫院監控螢幕的直播畫面中。他語氣沉穩卻充滿力量：「各位，接下來我們將採取更積極的措施，將醫療看護系統與機器人結合，派遣機器人前往人流密集的公共場所，篩檢白肺症感染者。」
李天明指示資訊部門在全台灣部署一批醫療機器人，抽調自各地的醫院的1/3，並重點安排在公車站、捷運站、火車站等公共交通樞紐。
他向團隊講解：「每個公共場所至少配備2台醫療機器人一組，負責使用醫療看護系統快速篩檢人群。發現疑似白肺症感染者後，立刻將他們引導至距離人群至少20公尺的隔離區，等待專車送往指定醫院。」
會議結束後，李天明立即撥通秦教授的電話。秦教授的聲音帶著些許疲憊：「天明，怎麼了？」
「教授，」李天明快速地說明了篩檢計畫，「我需要警方協助，維持這些公共場所的秩序。請他們確保篩檢過程順利進行，但千萬不要直接接觸感染者或機器人。」
秦教授頓了頓，隨後回應：「這是個好主意。我會立即向所有警務系統下達指令，讓他們全力配合。」
隨著醫療機器人投入運作，公共場所的篩檢行動迅速展開。一天下來，已有超過1,000名白肺症感染者被成功篩檢出來，並送往專屬的感染病房集中治療。
李天明看著最新數據，卻並未鬆懈。他意識到，還有一個關鍵的防疫場所尚未全面覆蓋——機場。
「立刻調派30台全新的醫療機器人，並搭配最先進的醫療看護設備，部署在桃園機場、松山機場和高雄機場。」李天明對助理說，「每個登機門都必須有機器人檢測，確保任何入境的人都經過篩檢。」
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