把時間還給阿嬤　當科技遇上冰冷走廊靠AI找回醫療溫度

（中央社記者潘姿羽台北11日電）在醫院生死交關第一線，一場無聲的「溫暖革命」正悄悄展開。一名年輕護理師拉張椅子坐在病床旁，語氣輕柔地與病患阿嬤聊天，道聲晚安後才熄燈離開。正因為這樣的片刻，冰冷的醫院走廊多了人情味。

在當今科技主宰的世界，談起人工智慧（AI），總是讓人想起冰冷的無塵室晶片製造現場，或是預想AI機器人未來如何滲透人類生活，帶來何種便利，卻也無可避免地夾帶著對未知的恐懼。事實上，承載著人類社會對AI這股複雜情緒的場域，已真實展現在醫院各個角落。

亞東紀念醫院副院長洪芳明接受中央社訪問時分享先前在擔任加護病房主任時，看到護理站因導入AI，將原本花在繁瑣行政流程的時間用於關懷病患，他當下難掩悸動表情說，「當看到那個畫面，真的超級感動！」

洪芳明表示，醫院導入新科技的最大意義，不只優化內部程序、縮短行政流程及各式文件的處理時間，更重要的是，讓醫療回歸核心本質，醫師、護理師多花一點時間陪伴病人，少一點時間處理雜務。

2022年生成式AI橫空出世，AI應用快速從科技產業擴展至日常生活，也加速醫療場域的數位轉型。亞東紀念醫院數位發展部主任郭冠宏直言，醫療產業存在許多痛點，醫療需求龐大、人力不足、資料碎片化、不同醫師的診療習慣與判斷方式不同等，因此對新技術接受度一向很高。

回顧醫院導入AI的歷程，郭冠宏表示，數據型AI相對單純，也是導入時間最早的類型，緊接著是影像AI，近年語言/生成式AI異軍突起，加大應用範圍，得以讓醫療服務更細膩、有溫度。

AI先發現異常　為病人搶回黃金時間

入夜的醫院病房走廊，病患多已休息，但系統偵測到病人生命徵象出現異常，值班醫師與護理團隊同步收到通知，快速趕往病房確認狀況。原本仰賴人力層層通報的流程，如今透過系統即時推播，大幅縮短醫療團隊反應時間。

近年亞東醫院於病房建置的「早期預警系統（Early Warning System, EWS）」，為病患織起細密的生命守護網。病人的生理數據輸入系統後，約15秒內即可完成風險評分；若為黃燈或紅燈，便立即透過通報系統推播警示給醫療照護團隊。該系統每月支援約500至700次快速反應小組（RRT）即時介入，有助於把握黃金醫療時刻。

洪芳明說明，傳統作法是由護理團隊觀察病患生命徵象與數據變化，若發現異常，再層層通知值班醫師處理，難免影響處置時效；如今病患生命徵象惡化時，EWS會直接通知值班醫師與主治醫師，即便主治醫師不在院內，也能第一時間掌握病況。

事實上，EWS在國外醫療體系行之有年，傳統多採「規則式」設計，依據血壓、心跳、血氧等指標是否超出固定門檻發出警示；近年則進一步結合AI與大數據分析，提升即時預測能力。

亞東醫院指出，未來規劃導入機器學習模型，讓EWS系統從「規則判讀」邁向「AI預測」，不僅看單一分數，更能分析病患生命徵象隨時間變化的惡化軌跡，提前預警高風險個案。

從翻病歷到看病人　AI幫助醫師縮短診療摸索期

「不是為了數位化而數位化，一定是要為了解決問題」，亞東紀念醫院醫療事務處主任劉佳穎有感而發。

劉佳穎說，醫院採分科醫療，各專科醫師有其專業領域與熟悉知識，但縱向與橫向資料整合不易，導致就醫、診療期間，醫師、病患都存在許多痛點。

假如病患想要施打肺炎鏈球菌疫苗，但諮詢長期看診的科別為心臟科或新陳代謝科醫師，醫師未必熟悉相關接種建議與流程，可能請病患另掛家醫科門診，導致病患需要再跑一趟，候診、看診、領藥等流程，可能又耗時半日。

而當一名肺結核患者於感染科就醫，患者在該醫院就醫時間長達20年，看診科別橫跨心臟科、新陳代謝科等，醫師可能得花半小時細讀過往病歷，確認病患肝腎功能，以及於新陳代謝科長期追蹤的糖尿病控制情況，並評估新開藥物與既有用藥是否存在交互作用等。

為了提升醫療品質，亞東醫院診前問診（個人化問診助理）上線多年，並於去年底導入AI技術，透過樹狀式問題的病症詢問，讓醫師問診前，可大致掌握患者情形。而2026年2月導入的全人摘要系統（AI Summary）更成為醫師的「神隊友」，除了縱向整合病患歷年病歷資料，也能橫向整合跨科別資訊，協助醫師快速掌握過去病史與用藥紀錄，依病患現況提供更精準的診療判斷。

劉佳穎說，近期有個初診個案，患者於診前問診以「紅底水珠」、刺痛感等文字描述症狀，他一看內容，便認為可能是帶狀疱疹；病患進入診間、確認病灶確實符合判斷後，醫師便能將更多時間用於解說與衛教。

反之，如果病患過於緊張、未能詳細說明症狀，又或是時間倉促，過去新聞上也曾看到帶狀疱疹誤診為蜂窩性組織炎的案例。

亞東醫院指出，導入AI後，診前問診每天約有400名病患使用，回報內容明顯更精準，多數貼近病人現場想表達的內容。

同時，醫師節省翻閱病歷的時間，可將更多注意力放在與病患溝通，不只降低患者的不安，也能讓病患更了解自身病情。

護理師少填表、多陪伴　AI讓醫療重新有溫度

近年醫療體系面臨嚴重的醫護短缺問題，有限人力下，除了看診、臨床照護、病情觀察等職務，還有大量文件需要處理，十分耗費心力，這樣的高壓工作環境，醫護人員漸失笑容。

過去病人住院時，依照病人狀況，護理師須填各種表單，如果是高齡、容易跌倒、抽菸等須格外留意的狀況，甚至需要填數十份表單，大量工時被文書與表單作業占據，難有餘裕耐心照護病患。

亞東醫院因此研發支援中、英、台語與醫療術語的「AI智能紀錄系統」，辨識準確率突破90%，護理紀錄效率提升約10倍；原需30分鐘的交班紀錄，縮短至約3分鐘完成，全年為臨床人員節省約7309小時，大幅減輕醫護人員的書寫負擔。

「AI可以取代繁瑣的行政，但不能取代人的溫暖」，劉佳穎指出，醫院導入AI的最大意義，就是節省枯燥重複的作業時間，把人力用在真正有溫度的地方。

另外，亞東醫院影像AI技術成熟，可協助醫師把握黃金時間。郭冠宏舉例，病患做完檢查，影像須經由放射師進行品質確認（Quality Control, QC），通常需至少15分鐘的處理時間，完成後再進入正式判讀流程。

不過AI會快速辨識異常影像，若有氣胸、腦出血等狀況，便直接發警訊告知醫師。劉佳穎表示，有時甚至影像科報告還未出爐，警訊就已傳至醫師手上，對於與時間賽跑的急重症而言，至關重要。

AI會「做夢」　醫療導入仍須人類把關

科技快速進步，人類與AI共處已成可預見的未來。對業界而言，「要不要用AI」不再是問題，而是「要如何負責任使用AI」，此時，人類參與循環（Human-In-The-Loop，HITL）架構便是一大關鍵。

「人一定要在閉環當中」，洪芳明強調，AI是很厲害的專家，但偶爾還是會「做夢」，儘管機率非常低，醫療實務不能容許此情況發生，因此人為決策一定要嵌在機制內。

劉佳穎則指出，現在是設計思考（Design Thinking）時代，醫院導入AI不是單純為了數位化、引入新工具，核心思維是在醫院實務、工作基層看到各式問題必須想辦法解決，因此AI實務應貼近應用場景，以解決問題為目標存在。

近年亞東醫院續朝數位化與智慧化邁進，將AI工具導入更多情境應用，推動高效率的工作環境與臨床照護新模式。洪芳明直言，「導入AI，不是說AI多麼高大上，而是希望病人、家屬、醫院都能受益」，期許在AI助攻下，醫療回歸照護的核心本質，也把時間與溫暖還給病人。（編輯：潘羿菁、林淑媛）1150711