Gen AI 助力醫療檢查報告
口述／孫培然·彙整／CIO編輯室
藉由 Copilot 技術的引入，帶來了醫療檢查報告流程的顯著創新。透過自動化生成報告，再由專業醫療人員進行審核，確保了最終報告的品質，同時大幅降低了人力和時間成本。例如，傳統報告流程通常需要數小時才能完成，而 Copilot 能在幾分鐘內生成報告，效率提升達六倍之多。
此外，Copilot 生成的報告在精準度上表現卓越，部分甚至超越了人工撰寫的報告。儘管初期部署成本較高，但從長遠來看，其帶來的效益十分顯著。然而，但在實施 Copilot 時，必須謹慎規劃，確保系統持續優化並能擴展應用，以應對不斷變化的醫療需求。展望未來，Copilot 預計將在全球範圍內對醫療行為發揮更大的影響，推動整個醫療產業的創新，並提供更高醫療照護品質。
專業審核保證最終品質
要特別強調的是，Copilot 初步生成的報告，必須要提交給專業醫療專業人員進行專業審查，專家們在這個階段不僅可以驗證報告中的診斷結果和數據分析的精確度，專家們還可以根據相關經驗及知識，調整報告內容，讓整個報告更趨於完善。
透過人工智慧以及人類專業審核的結合，我們希望在專業審核過程中，可以確保報告的最終品質，體現人工智慧以及人類專業知識相結合的強大優勢，提升整體醫療服務品質跟效率。
為了要不斷提升這套模式的效果，採用迭代優化，一個不斷反覆運算的精神，也就是我們常講的「沒有最好，只有更好」的概念，將專業審查的反饋，可以積極整合回Copilot的演算法中，不斷的提高生成報告的精準度，進一步增強系統的性能。
同時我們也藉此可以建立一套嚴格的操作流程，從數據準備到最終報告生成的每一個步驟，都進行細緻的品質控制和監督，確保整個過程的高效以及報告的高品質。在評估標準方面，我們不僅注重實驗的效率以及報告的精準，我們也希望深入分析引入 Copilot 所帶來的成本效益，包括提高工作效率、減少錯誤率和降低營運成本，在各方面評估 Copilot 在提供醫療檢查報告生成效率和精確性方面的顯著優勢。
此外，這種創新方法帶來的長期效益，包括要如何提升病人的滿意度及醫療服務品質，也是我們在評估過程中不可或缺的一環。針對檢查報告生成的效益，透過 Copilot 自動化生成的能力，結合醫療專家判斷，我們不僅大幅的提升醫療檢查報告生成的效率及精準度，也開闢了提升整體醫療服務品質以及效率的新途徑。
這個研究不僅證明了人工智慧在醫療領域的巨大潛力之外，也為醫療行業的技術創新發展，提供寶貴的經驗和啟示。
人力及時間成本明顯減少
在結果分析方面，在導入 Copilot 之前，傳統的報告方式生成流程，需要依賴醫師以及醫療技術人員手動分析圖像跟資料，然後再轉打成報告，這個過程需要幾個小時甚至更長，具體的時間取決於報告的複雜性以及細節的要求。
然而在引進 Copilot 之後，大多數的標準檢查報告，不僅自動生成的時間可以縮短到幾分鐘內，利用強大的醫療數據處理能力以及高效的演算，Copilot 還能夠迅速的從大量數據中提取關鍵資訊，並形成報告草稿。
透過這樣的報告，我們可以直觀的看到 Copilot 提高工作效率的貢獻。譬如說在一項涉及 500 份病人報告的研究中，報告生成的平均時間從原來的三小時縮短到 30 分鐘，效率提升了近六倍。這一結果不僅意味著顯著減少醫療人員的工作負擔，也意味著加快病人接受診斷和治療的速度。
在報告精準度的方面，為了評估 Copilot 是否能提升報告的精準度效率，我們將自動化報告生成與傳統手動報告做比對分析，讓多位醫療專家進行盲審，評估診斷地準確性和內容完整性。
結果顯示，Copilot 生成的報告準確性方面表現出色，部分領域甚至超過專業人員編寫的報告，且相當甚至在某些方面更優於他。而且 Copilot 在細節描述和數據解釋上更為一致，誤差率低，不但有助於處理以及分析更精準，也可以避免人類因為疲勞所產生的疏失。
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在引進 Copilot 對醫院的直接成本效益方面，在人力成本方面，透過自動化的生成報告，顯著減少了醫師和技術人員在報告編寫投入的時間，讓醫療人員能夠有更多的精力投入到病人的照顧上。在時間成本方面，加快報告生成的速度，意味著可以同一時間內處理更多病人的檢查，從而提高醫療服務的輸送量，增加醫療機構的收入潛力。
儘管引入 Copilot 初期投入的部署跟維護成本會比較高，但長期來看，能夠減少人力資源以及需求，提高工作效率，實際上為醫療機構節省了大量的營運成本。有研究指出，中等規模的醫院在引進 Copilot 之後，一年內的報告生成流程可以節約成本達到 20% 以上。
而在間接成本效益方面，Copilot 的高準確性，減少了報告生成錯誤的風險，可以避免因錯誤報告而導致的額外成本和醫療糾紛，同時可以縮短病人等待報告的時間，直接提高病人對醫療的滿意度和忠誠度。
值得注意的是，具體的成本節約數額，可能會因為醫療機構規模或者處理病例的類型不同而有所不同。因此在評估 Copilot 或者任何類似的技術成本，都需要考慮到個別差異。
規劃實施仍應謹慎
未來如果醫院要導入 Copilot，需要謹慎規劃實施。醫療機構首先應該有充分的需求分析以及成本效益評估，確保引進 Copilot 對提高服務品質以及效率的具體貢獻。其次，醫院要注重人員的培訓，以及確保專業人員能夠將 Copilot 效益最大化的潛力。
此外，醫院要建立有效的監督和反饋機制，定期評估 Copilot 的應用效果，並根據實際使用回饋調整和優化。醫療團隊必須要與 Copilot 團隊緊密合作，共同探索改進相關技術以及擴展應用的可能性。
透過這樣的合作，醫療機構不僅能充分的利用 Copilot 的直接效益，還能夠適應醫療行業不斷變化的需求及挑戰，維持競爭優勢。此外，醫療機構應該積極參與到 Copilot 的研究開發中，提供實際操作中的反饋及數據支持。不僅有助於 Copilot 的效能提升，也確保該技術能有更好的滿意度。
醫療機構同時應考慮與人工智慧的政策制定者、相關公協會合作與溝通，共同推動人工智慧領域的醫療領域應用標準與準則，以確保技術及應用上的安全及倫理。
持續優化 擴展應用
儘管在 Copilot 的持續優化跟發展方向上，我們得到非常好的結果，但 Copilot 還是有很多需要改進的地方，值得我們去探索。首先在技術層面上，如何持續優化 Copilot 的演算法和模型，提高其處理病例的能力，是未來研究的重點方向，包括了利用先進的機器學習以及大數據，進一步的提高報告的準確性和可靠性。
其次是要設法擴展 Copilot 的應用。目前 Copilot 主要應用於某一個特定的醫療檢查報告生成，未來可能要探索其更廣泛的醫療領域應用，比如慢性病管理和個人化治療計畫等。
此外，如何加強人機互動的體驗，也是非常關鍵的研究。改善醫療專業人員與 Copilot 的互動介面，使其更直觀易用，進而提高更高效的工作效能，減少醫療負擔。
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最後要談的就是 Copilot 應用於醫療臨床服務的角色以及未來的潛力。我們應將 Copilot 和類似的人工智慧技術，視為醫療服務創新的一部份，不是替代傳統實踐，而是強化醫療服務的能力及病人體驗。
希望透過引進 Copilot 這樣的技術，能有效利用醫療資源提升效率，輔助醫療專業人員做出更準確、更快速的臨床決策，最終希望可以加速病人的診治，提高醫療品質及服務效率。未來隨著技術的進步，預期 Copilot 將為全球的醫療行為發揮更大的作用，推動整個醫療產業的創新和提供更高品質的醫療照護。
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