口述／孫培然·彙整／CIO編輯室
在進一步探討如何利用 Copilot 優化醫療檢查報告流程之前，必須先了解什麼是 Copilot。Copilot 是一款先進的人工智慧輔助工具，技
術基礎主要是依靠一系列的人工智慧技術，以及機器學習模型的支援，能夠處理大量的資料，並提供精確的分析及預測，讓各行各業可以用來提升工作效率跟精準度。
深度學習（Deep Learning）和大型語言模型（LLMs）是 Copilot 架構的兩大基石。深度學習賦予 Copilot 透過神經網路學習識別複雜資料和特徵的能力，大型語言模型則是一種透過大量的資料進行預訓練的超大學習模型，可以讓 Copilot 進行更精確的解釋及轉換自主學習，對於圖像、語音的理解，可以提供更複雜的決策支援，這些技術使 Copilot 能夠在醫療檢查報告流程中發揮巨大作用，從資料收集、分析到報告生成，提供全面且高效能的支持。
Copilot 於醫療領域的創新
Copilot 這種結合深度學習以及大型語言模型技術的強大工具，不僅可以識別處理結構化的報告，也能理解非結構化報告文本的資料，使其能做到跨領域的應用。
特別是在醫療影像及臨床資料學習的應用方面，Copilot 可以利用深度學習辨識醫療影像，可以提升診斷的精確性。大型語言模型則可以讓 Copilot 能夠理解及處理人類的語言，包括語言的理解、深層翻譯，可以自動解析醫療報告中複雜的文本資料，進而協助生成、校對以及總結醫療報告。
Copilot 在病人服務的創新應用，已經在很多領域創造很大的價值，如透過 24×7 聊天機器人，可以提供即時反應，處理和回應病人的查詢。更可透過深入理解病人需求，提供個性化的服務。
透過理解以及即時回應病人的問題，Copilot 可以提供即時的資源跟解答，不再像以前只有上班時間才能回答病人的相關問題。藉由增強與病人的互動，Copilot 可以提升病人的滿意度及忠誠度，還可以利用 AI 技術來改進病人服務流程，降低操作成本，提高效率。
Copilot 在醫療健康領域的創新應用方面，首先是報告的生成及審核，Copilot 可以協助醫師快速精準的生成及審核醫療報告。其次是診斷輔助，可以協助醫生分析病人的臨床資料、病史及相關文獻，提供醫師更多臨床決策的資源。不僅可以提高診斷的精準度，還可以幫助醫師探索一些罕見疾病的可能性。
第三是 Copilot 可以基於病人的實際病情及個人的健康資料，生成個性化的治療計畫，包括藥物推薦，治療方法的選擇，以及預測病人對於特定治療的反應，如果是遠距醫療或照顧，也可以透過 Copilot 跟遠端的設備溝通，收集分析心率、血壓等數據，以監測病人的健康狀況。最後是醫療文獻及相關研究，Copilot 可以幫助醫療人員快速獲取最新的醫療研究文獻，作為臨床決策支援。
Copilot 的進步不僅在技術層面，更在於如何整合進人類的決策過程，提高決策的品質及效率。透過人機協作，克服過去單純以人類經驗或機器演算法的局限，可以更全面、更精準的進行醫療診斷。
但在這個過程中，Copilot 也必須確保應用遵循倫理標準，保護個人隱私，亦即確保決策過程的公開透明及公正性。隨著技術的不斷引進，未來 Copilot 可以給社會帶來更多的改變和好處，隨著技術進步，預期將在全球範圍內提升服務品質和效率。
隨著技術的不斷發展，Copilot 將在醫療領域發揮更大的作用。它將助力醫護人員提高工作效率和診斷準確性，為病人提供更加優質的醫療服務。
實現效率與準確性的雙重目標
Copilot 能夠自動處理分析來自於病人檢查結果的相關資料，包括影像如 X 光片、電腦斷層掃描（CT ）及磁振造影（MRI）等等，還有實驗室的檢測資料，以及病人的基本資料。透過這些資料，Copilot 能夠迅速的識別出關鍵的診斷資訊，不僅可以模擬醫療專家分析資料和撰寫報告，更可以在短短時間內，提供醫療人員一個精準且全面性的醫療報告初稿。
當前要利用 Copilot 優化醫療報告會面臨的主要挑戰，是要面對日益增長的資料處理需求，對精準性的嚴格要求，以及如何提高醫療檢查報告的生成效率和品質。所以我們希望能探索出一種結合人工智慧以及專業審核的創新方法，透過技術手段，可以大幅提升報告的初步生成效率，同時也可以透過專業人員的判斷，來確保報告最終的精準性及可靠性。
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為了要實現效率與準確性的雙重目標， Copilot 生成的初步報告，必須以易於閱讀及符合醫療標準的方式呈現，不僅包括診斷結果的詳細描述，還可以涵蓋治療方案及注意事項等狀況，確保報告的專業性與系統性，大幅提升整個後期處理的效率。
最後，再由醫療專業人員針對 AI 生成的報告內容進行審核和修改。專家可以從專業的角度去驗證診斷結果的精確性，並根據自己的專業知識領域及經驗，對報告內容做必要的調整跟補充。這一點非常重要，不僅是對自動化生成報告的品質保證，更是一個嚴格品質的監控，確保即使是在高度的自動化情況下，人類專家仍可以透過自己的專業判斷，在解釋過程中發揮出關鍵性作用，才可以提升後續的醫療處理專業。
透過專業審核非常重要，因為唯有將專業審核階段的反饋，不斷整合回 Copilot 的演算法中，透過反覆運算優化，才能不斷的提升生成報告的精準度，進一步增強系統的可用性。同時我們也要精心的設計操作流程，以確保報告生成以及審核效率的提高及規模化，從而實現在報告品質以及效率大幅提升的同時，減少醫療專家的負荷。
Copilot 如何提升醫療資料安全
在醫療領域應用 Copilot，不僅僅是關注其提升效率和準確性的能力，還必須強調資料安全和隱私保護。病歷資料的敏感性和重要性要求我們在使用先進技術的同時，必須確保病人的隱私不會被洩露。
Copilot 在處理病歷資料時，採用了多層次的安全措施。首先，所有資料在傳輸和儲存過程中都經過加密，確保在任何環節中不會被未授權的人員存取資料。其次，Copilot 採用嚴格的存取控制機制，只有經過授權的醫療人員才能夠查看和處理相關資料，防止內部資料洩露的風險。
此外，Copilot 還採用了匿名化技術，在資料分析和報告生成過程中，將病人的基本資料與其病歷資料分離，以避免在資料共享或研究中可能出現的隱私問題。這種方式不僅保護了病人的隱私，還可以在更大範圍內共享和利用資料，促進醫療研究和技術進步。
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在資料安全方面，Copilot 也要遵循各國和地區的醫療資料保護法律法規，如歐盟的 GDPR 和美國的 HIPAA，確保其應用和資料處理過程符合最高的法律標準。這不僅增加了病人對醫療機構的信任，也提升了整個醫療行業在資料安全和隱私保護方面的標準。
最後，儘管 Copilot 在生成初步報告和提供診斷支持方面表現出色，但其角色僅限於輔助功能。最終的檢查報告必須經過層層把關，由專業的醫師進行審核和確認。這些醫師必須對報告的準確性和完整性來負責，確保最終交付的報告符合醫療標準和病人需求。因此，責任歸屬仍然在檢查報告醫師，Copilot 只是提供技術支援輔助，協助醫師更高效地完成工作。
總結來說，Copilot 在提升醫療效率和準確性的同時，透過多層次的安全措施和遵循嚴格的法規，保障了醫療病歷資料的安全和病人的隱私，這也是其能夠廣泛應用並獲得信任的重要原因之一。
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