氛圍編碼進入醫療現場：從紙本衛教到 AI 互動工具，AI 改變醫病照護模式
由 AI 所帶起的氛圍編碼（Vibe Coding）浪潮，不僅席捲了程式開發業界，更一路吹向了許多外界意想不到的地方。
只要透過簡單的提示詞，並借助如 ChatGPT Codex、Claude Code 與 Google AI Studio 等工具的力量，任何人都能在幾乎或完全沒有程式設計經驗的情況下，製作出可正常運作的電玩遊戲、財務報表軟體或客服聊天機器人，甚至還不必親自撰寫任何一行程式碼。
正如 NVIDIA CEO 黃仁勳所言，世上有種全新程式語言正在出現，而它的名字就叫做「英語」。
傳統數位醫療工具的困境
隨著氛圍編碼變得容易使用且更加可靠，醫師也開始將其視為一種「數位行醫工具」，透過客製化開發簡單的應用程式，為需要醫療資源的患者提供支援，以傳統技術從未達到的客製化程度，實現真正意義上的「個人化照護」。
曾擔任美國大型醫師組織永久醫療集團（Permanente Medical Group）執行長的醫學博士 Robert Pearl 就指出，過去數十年以來，醫療保健領域相關的數位工具，幾乎都是由大型科技企業所開發，例如 Epic Systems 與 Oracle 等，負責設計醫生每天所使用、操作的各種軟體。
不過，雖然大型醫療中心和主要醫療機構，幾乎都會選擇招聘內部工程團隊以開發數位工具，但大多數執業醫師，實際上都無力負擔客製化的解決方案，且至少到目前為止，大多數醫師仍仰賴紙本資料和宣傳手冊，指導患者如何管理慢性病，或者為即將到來的手術進行事前準備。
在這種情況下，Robert Pearl 認為，氛圍編碼提供了一個比過去更好的解決方案，它將讓臨床醫師能夠透過 AI 自行開發數位工具，或者以低成本的方式跟技術人員合作，打造各種客製化的醫療應用功能。
Robert Pearl 分析，擁有氛圍編碼工具之後，醫生若想要開發客製化醫療應用，那麼程式碼的撰寫能力，將不會再是主要限制，關鍵將變成開發者是否能夠有效釐清問題、辨識相關數據，並決定如何採取後續行動，而這正是臨床醫師最為擅長的工作任務。
模擬溝通與互動，追蹤慢性病
Robert Pearl 以數個常見情境舉例氛圍編碼與 AI，能夠為醫生帶來的實質幫助。首先就是關於慢性病的例行性回診與長期護理。
以醫生最常遇見的慢性疾病「高血壓」而言，患者通常每三到四個月，就要向主治醫師回診一次，此時醫生會測量患者的血壓，並根據當下所取得的數據以調整藥物。問題在於，患者在兩次門診之間，身體究竟發生過哪些變化，醫師原則上將無從得知。
在運用了氛圍編碼技術後，Robert Pearl 認為，醫生可以透過 AI，開發出一套簡易的評量工具，以更頻繁的方式模擬與患者之間的溝通，詢問並協助他們管理自身的高血壓問題。
回應更精確，介入更即時
事實上，患者主動選擇跟 AI 進行醫療問題溝通，早已成為一種新常態。由於一般民眾通常難以直接諮詢臨床醫師，使得許多人越來越傾向詢問人工智慧，關於醫療方面的各種指示或指引。
根據 OpenAI 公布的資料，目前全球每週有超過 2.3 億人，透過 ChatGPT 向 AI 提出健康或保健領域的相關問題，但由於大型語言模型始終有其侷限，而且回應品質很大程度取決於患者如何描述自己的問題，以及他們所提供的各種細節，因此由醫生客製化類似工具，將會比起通用 AI 來得更有保障。
以前述的高血壓追蹤工具來說，醫生可以透過 AI 開發應用程式，要求患者每天透過家用血壓計，輸入兩到三次血壓數值，並根據情況給予實質建議。
假如血壓數值平穩並保持在適當範圍內，程式就可以鼓勵患者維持現有的生活習慣；假如血壓讀數在幾天內呈現上升趨勢，那麼程式就會提醒患者檢視飲食、運動情況，並確認是否有按時依指示用藥；假如程式偵測到血壓讀數超過一定門檻，那麼就會建議患者直接聯繫診所，或者預約遠距醫療門診。
Robert Pearl 分析，相較於常見的高血壓管理方式，利用客製化軟體工具進行追蹤，主要擁有兩項關鍵優勢。
首先，醫師不必再單純依賴定期門診測得的零星數據，而是能持續掌握患者的血壓變化趨勢，盡早介入必要的治療；其次，患者可定期收到關於控制高血壓重要性的提醒，並取得飲食、運動及用藥方面等，即時的生活方式調整建議。
互動取代紙本，優化術前準備
緊接著，Robert Pearl 提出第二項氛圍編碼於醫療環境的應用實例，那就是提供給患者更好的手術前準備建議。
Robert Pearl 提到，無論患者是準備接受大腸鏡檢查、心導管檢查或外科手術，唯有進行妥善的術前準備，才有可能取得最佳療效。
只不過，臨床上患者卻常常因為誤解用藥、禁食要求，或者忽略實驗室檢查的相關說明，導致手術因此延誤，甚至是直接取消。
傳統上，手術之前臨床醫師都會向患者進行簡短說明，再提供紙本說明書解釋相關細節，可是患者卻經常因此感到困惑，有些人甚至根本從未閱讀資料，另一些人則會忘記關鍵細節，例如何時該停止進食？哪些藥物需要暫停服用？檢查前必須完成哪些額外動作？等等。
面對這種情況，一套利用氛圍編碼所開發的客製化工具，將有機會強化醫病之間的構通流程，比方說建立一份互動式數位指南，藉此引導患者逐步完成術前準備，並讓患者可以主動提出問題，透過 AI 回應進行澄清。
擁有客製化工具所帶來的結果，Robert Pearl 說，就是能有效減少術前準備步驟的遺漏，使醫生的手術期程安排更加順暢，進一步提升臨床治療成效。
用 AI 減少猜測，強化術後照護
除了慢性病追蹤、術前準備之外，Robert Pearl 也認為氛圍編碼可以被應用於術後護理領域，協助患者與醫師及早發現病徵，減少對未知情況的猜測。
Robert Pearl 表示，通常在手術結束後，患者或家屬都會收到一份內容豐富的書面資料，其中載明各項警訊，例如紅腫、發熱或滲液等症狀，並指示患者若出現相關病徵或任何疑慮，皆應該要立即聯繫主治醫師。
但是就跟術前準備的情況一樣，有些患者總是會認真閱讀資料，遵照醫生指示並回報問題，而有些人卻總是猶豫不決，導致小病癥往往遭到忽略並持續存在，直到傷口進一步發生惡化。
Robert Pearl 指出，醫生若能利用氛圍編碼與 AI 技術開發出全新工具，讓患者能夠每日上傳在固定光線下拍攝的手術部位照片，以便進行比對，並回答幾個標準化問題，比方說疼痛程度、是否腫脹、滲液或發燒，以及標註其他新出現的症狀，那麼軟體就能評估患者輸入的資料，進一步給出即時指示。
舉例來說，若軟體判斷術後傷口癒合的情況正常，那麼就可以向患者提供簡單的說明，以及各種後續的護理指引；若傷口影像或症狀顯示表明，患者可能會出現併發症，程式將提示使用者聯繫醫療團隊，或直接預約進一步複診。
Robert Pearl 強調，這種透過生成式 AI 所打造的解決方案，不僅能在患者康復期間提供明確指引，若發生意外感染，更能讓臨床醫師迅速介入處理。
從小地方著手，條件判斷要明確
在醫療領域應用 AI 與氛圍編碼的機會俯拾即是，但 Robert Pearl 特別提醒，無論是自行開發工具，或者以低成本的方式跟技術人員合作，有興趣嘗試氛圍編碼的醫師，皆要記得從小地方、以小規模的方式著手，將一項巨大的臨床挑戰，拆解成多個可被輕鬆管理的部分。
對此，Robert Pearl 也給出 4 項主要建議，提供給有興趣的醫療人員參考。
第一，透過氛圍編碼開發的數位工具，請專注於解決單一臨床問題，與其試圖開發一款，能夠應對所有慢性疾病或外科手術的應用，不如先從單一病症或某種特定手術開始。
第二，決定數位工具應該收集哪些資料，意即明確告知氛圍編碼工具，患者應該輸入哪些內容，以及內容的輸入頻率，比方說每日血壓讀數、症狀清單、傷口照片或疼痛評分等，既精確又可被簡單填寫。
第三，請向氛圍編碼工具說明，患者輸入的資料應該如何被程式理解，最直接的方法就是透過「條件判斷」，如「發生 X 情況，則執行 Y 動作」的明確指示，這跟培訓醫護助理的方式類似，唯有條件具體才有辦法帶來可靠指引。
第四，程式開發者應該要隨時間推移，不斷最佳化自己所創造的工具，就如同任何程式設計專案一樣，應用氛圍編碼所開發的軟體，同樣需要反覆測試與精進，此時氛圍編碼的另一項優勢，即在於能夠快速且低成本的進行更新。
低門檻的經濟實惠開發方案
最後 Robert Pearl 表示，氛圍編碼的實際應用，改變了醫療領域的許多傳統做法；醫生現在可以根據自身的臨床治療方針，建立簡單且經濟實惠的數位工具，並在兩次門診期間監測並引導患者，將照護追蹤自以往的電話諮詢，升級成互動式的雙向應用。
當醫生與患者之間的互動，因為新工具變得更加即時，將可以有效控制患者的慢性疾病發展，執行更為可靠的術前準備，也能更早發現可能的併發症，真正為醫療機構、醫師與病患，達成多贏局面的 AI 賦能。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Forbes、OpenAI，首圖來源：Nano Banana 2
(責任編輯：鄒家彥)