作者分享第一線觀察，討論 AI 為台灣臨床與行政帶來的效率提升、現場應用案例，以及對醫護人員與病患關係的影響與展望。
文／黃冠凱（中山醫學大學附設醫院 醫療資訊中心副主任）
我是一名長期關注智慧醫療的從業者，親眼見證了人工智慧（AI）如何逐漸深入台灣的醫療院所體系。從臨床診療流程到後勤行政作業環境，AI 正在全方位滲透的醫療照護流程。如今走進醫院，不僅醫生問診時有 AI 默默紀錄病歷，醫檢報告背後也可能有 AI 的輔助判讀；護理站裡，多了一位能聽懂多國語言的語音助理隨時支援。
臨床與行政效率提升：生成式 AI 重塑病歷撰寫與診斷流程
生成式 AI 正重塑臨床醫療流程，特別是在病歷撰寫與診斷支援上。以微軟 Nuance 與 Epic 合作的「DAX Express」為例，醫師問診幾秒後即可自動生成病歷草稿，結合 GPT-4 模型，有效整合於臨床工作中，將原需數小時的文書作業壓縮至數秒，同時提升照護品質。
而利用 AI 撰寫病歷不僅快速，病歷撰寫品質也受到臨床醫護同仁肯定。台灣臨床醫師長期面臨看診繁忙、病歷壓力大的困境，若由 AI 代筆，可大幅減輕負擔，降低倦怠感。更有趣的是，病患普遍回饋醫師變得更專注、親切，醫病關係反而因 AI 協助而改善。我自身觀察經驗亦顯示：當臨床醫護人員不必邊講邊打字，醫病互動更為流暢與溫暖。
在診斷輔助上，AI 大型語言模型如 Google 的「Med-PaLM 2」已展現閱讀文獻與分析病徵的能力，並於美國醫師執照考題中達到專家級表現。雖目前仍以輔助角色為主，未來有望成為醫師面對罕見疾病時的重要智囊。
另外影像判讀亦是 AI 應用亮點。台大醫院開發的心臟 CT AI 模型能於 0.4 秒內精準分析鈣化指數，分割正確率達 94.2%。乳房超音波 AI 系統則能於 5 秒內完成判讀，腫瘤偵測率達 95%。這些技術讓放射與臨床科醫師能更快獲得可靠影像資訊，加速治療流程。
目前近年台灣已有逾百件醫療 AI 軟體獲主管機關核可，尤以放射與心血管疾病為主。從 X 光、心臟 CT 到病理切片，AI 已成為異常初篩的重要工具，結合專科複核機制，正全面提升醫療效率與精準度。
AI 聊天機器人與語音助理：減輕行政負擔，升級醫患溝通
在臨床醫療最前線，AI 不僅藏身於電腦後台，還開始以「語音助理」或「聊天機器人」的角色出現在診間與護理站。我時常幻想，醫院是否能有像鋼鐵人的禮賓 Jarvis 那樣的 AI 助手，如今這個夢想正一步步成真。
例如在臨床照護現場，護理師透過語音就能調用 AI 紀錄或查詢資訊-工研院開發的 MedBobi 醫護聲易通就是這樣一款令人興奮的多語言智慧護士助理系統。
MedBobi 結合語音辨識、生成式 AI 與檢索增強技術（RAG），可將醫護語音即時轉為文字並執行後續指令，支援多達 96 種語言，能即時翻譯醫護與外籍病患間的對話，提升溝通效率。更重要的是，它能串接電子病歷與醫療知識庫，自動完成紀錄與提出建議。
整個系統原型，只需語音下指令，便可在數秒內生成標準病程紀錄與檢驗單草稿，大幅減少人工作業。根據工研院測試，許多原需半小時完成的工作可壓縮至 3 分鐘，對忙碌的護理人員是一大助力。
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今年，工研院攜手亞東、中山附醫、高雄榮總與奇美醫院，共同打造 MedBobi 2.0 整合平台，為全台首個以臨床語料訓練 AI 模型的智慧醫療共創平台。升級版系統除語音紀錄外，更具智慧提醒與建議功能，朝臨床判斷輔助邁進。工研院表示，該平台不僅大幅提升效率，亦有望降低醫護離職率達 50%至 70%。若 AI 能有效減輕醫護負荷，將為台灣醫療體系的穩定注入關鍵動能。
除了上述這類語音輔助，台灣醫療院所的各種聊天機器人(Chatbot) 也蓬勃發展。門診櫃檯的語音客服、疾病諮詢的對話 AI，甚至院內行政查詢都可以由 Chatbot 處理。例如美國北卡羅萊納大學醫院已經部署生成式 AI 聊天機器人，讓醫師和行政人員以自然語言提問，由 AI 從龐大的院內資料庫中搜尋答案，省去逐頁翻找文件的時間。
近年來台灣不少醫學中心也在評估類似方案，例如利用院內專屬的大型語言模型，提供醫護一問一答的指南查詢服務、或供病患術後 7×24 小時線上諮詢。這類 Chatbot 能全年無休地回答常見問題，減輕人力值班壓力，同時透過記錄對話內容，讓醫院管理階層掌握病人關心的重點以持續改善服務。
我常說，AI 聊天機器人就像醫療體系中的「數位同事」，雖然沒有生命，但勤懇且不知疲倦地處理著大量溝通雜務，讓真正的人類同事可以把精力投入更需要同理心與專業判斷的任務上。
聚焦台灣：醫護減壓、醫病關係與臨床決策的未來展望
台灣醫療體系素以高效率與良好的醫療品質聞名，但長年也面臨醫護人力短缺、工作負荷沉重的挑戰。近年來無論是急診醫師高燒不退的離職率，還是護理師工會頻頻呼籲改善勞動條件，都反映出現場人員的壓力。所幸，AI 的適時出現為我們提供了一帖紓壓解方。
我在上面的討論中分享了許多案例，歸根究底都指向一個角色轉變：AI 從工具走向助手，成為醫療團隊的一份子。讓 AI 承擔重複瑣事，醫護才能重拾專業核心價值，這將是台灣智慧醫療發展最重要的意義。
以減輕醫護壓力而言，無論是自動生成病歷的 AI 抄寫員，或是貼身聽命於呼叫的語音小幫手，皆能讓醫師和護理師從大量行政雜務中解放出來。上述 DAX 系統的經驗顯示，AI 介入後醫師倦怠感明顯下降；MedBobi 在台試點也預期能大幅降低醫護離職率。
我常和臨床醫療從事人員討論到，真正讓我們感到疲憊的，往往不是醫療判斷本身的難度，而是那些填不完的表單、敲不完的鍵盤。現在有了 AI，我們終於可以把「寫字樓」還給「白色巨塔」讓醫院裡最聰明的大腦們把時間花在診療而非文書上。
在醫病關係方面，AI 的輔助同樣帶來正向循環。許多人起初擔心科技感會不會讓醫療變得冷冰冰，但實際恰恰相反：當 AI 擔綱記錄與資料搜尋後，臨床醫護人員反而有餘裕給病患更多人文關懷。
前述統計中病患明確感受到醫生變親切，這正反映在臨床醫護人員的門診經驗，過去埋首電腦的臨床醫護人員，現在能邊與病患對談邊由 AI 代為記錄，病患往往露出驚訝又欣慰的神情：「醫生今天看起來很專心呢」更不用說，多語言 AI 翻譯的加入，讓不同語言、文化背景的病患溝通障礙降低，醫療變得更有溫度、更平等。AI 不僅沒有疏離醫病，反而成了修補信任的橋樑：它提醒我們醫療其實是高度需要互動與傾聽的過程，機器承擔了嘈雜資訊，我們人類則專注於跟人的心與心的交流。
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最後談到臨床決策效率與品質，AI 的全面滲透更將帶動醫療水平的新一波飛躍。試想，當臨床醫師面對複雜病歷時，身旁有 AI 快速彙整所有相關病史、最新研究進展，甚至提供診療建議參考，這彷彿多了一位隨叫隨到的超級諮詢顧問。
雖然目前臨床醫師仍需對 AI 提供的建議保持審慎（避免少數錯誤或「幻覺」資訊的影響），但隨著演算法持續優化、醫療資料愈加完備，AI 給出的參考價值只會越來越高。
可以預見，不久的將來台灣醫療院所體系會出現更多這樣的場景：臨床醫療團隊晨會時，AI 先快速報告患者重點資訊與風險預測；影像會議上，AI 先標註可疑病灶供討論；甚至開處方前，AI 提醒最新指南建議和可能交互作用。
這並非天方夜譚，而是許多醫院已在內部測試的原型。今年就有國內大型醫學中心引入 AI 協助分析數萬筆電子病歷，訓練出院內預測模型，協助醫師判斷住院病患的預後風險，提前介入高危個案照護。我深信，這類以本地資料為基礎的 AI 決策支援系統，將成為未來醫院的標配。
當然，要真正實現 AI 全面融入台灣醫療，我們還有許多課題要克服，例如資料隱私與安全、醫療 AI 法規認證、醫事人員的 AI 素養培訓等等。然而從政府到產業界都已展現決心：衛福部健保署開放大量健保資料集供 AI 研發、食藥署加速醫療 AI 器材審核腳步，工研院這類研發機構更扮演橋梁串聯醫界與科技業。
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我們正處在醫療改革的前夜，AI 提供的不是威脅而是契機。身為智慧醫療專家與參與者，我由衷期盼看到人工智慧成為醫療團隊的強力後盾：日常雜務它來扛，重大全局人來決，彼此優勢互補。
讓醫師和護理師找回初衷，把更多時間留給病患；讓病患在充滿效率又不失溫度的環境中獲得更好的照護。這將是 AI 全方位滲透醫療體系後，送給台灣社會最珍貴的禮物。如今這股變革浪潮已勢不可擋，我很榮幸能在其中見證並推動改變，也期待未來有更多同道加入，一起迎向智慧醫療的新紀元。
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