AI, Chatbot, RAG

AI醫療新趨勢 : 生成式AI有效解決醫護人員痛點

作者：AI資深顧問陳敦和

生成式AI不只是對話工具，透過LLM（大型語言模型）強大知識庫及 RAG（檢索增強生成）技術補強LLM的不足，讓生成式AI在各領域扮演關鍵角色。第一線醫護人員除繁重的照護工作外，還需處理大量病歷書寫、交班紀錄、衛教資訊整理等行政事務，導致工作負荷沉重。透過LLM與RAG，協助護理人員快速完成庶務作業，如不同班別交班報告，從小時為單位進步到以分鐘為單位，有效減輕工作壓力與負荷，提升品質與效率。

產業痛點

醫護庶務文書作業負擔沉重

護理人員需花費大量時間處理病歷紀錄、交班說明、衛教資料等非臨床性任務，分散其照護專注力。生成式AI的基本能力譬如生成文字、總結文章或提供建議，能分擔護理人員在文書作業上的工作。

醫護人力緊繃、加班成常態

根據調查台灣護理人員超過4成經常加班。長期人力不足下，繁雜日常庶務壓縮護理人員時間，形成持續加班與高壓工時的惡性循環，影響身心健康與工作穩定性。生成式AI如同護理助手，幫助處理護理人員人力不足的壓力。

人力短缺與高離職率

護理人員近幾年離職率約10%上下，特別是應屆畢業生的離職率。透過LLM與RAG的技術，生成式AI所蘊含的醫療與護理知識，能充分地補足這經驗的斷層，舒緩人力短缺對護理現場的影響。

解決方法

一、如何在醫療場域挑選正確的AI工具?
1. AI工具是否可整合流程: 能否接電子病歷、排程、病患入口或內部知識庫等等。
2. AI工具是否可提供解釋性說明: 醫療行為的決策，不能是黑箱，也就是AI工具的輸出是可以被使用人員所理解的。
3. AI工具所處理的資料符合隱私的規範: 醫療場域會有許多病患資料，AI工具需要確認資料處理方式，符合院內與法規要求。

二、導入的實際效益

面向	導入前	導入後
效率（減少人力）	醫護人員需耗費大量時間於行政與文書工作，流程重複且需跨系統查找資訊，導致時間零碎、效率低，壓縮病患照護時間。	透過AI自動彙整資料與生成文件，文書流程大幅簡化與自動化，縮短作業時間，讓醫護人員可服務更多病患。
品質（降低錯誤）	醫療判斷仰賴人員經驗與當下狀態，易受疲勞與壓力影響，增加判斷錯誤風險，影響病人安全。	AI提供即時決策輔助與重點提示，協助掌握完整資訊，降低錯誤風險，提升醫療品質穩定性。
營運（優化資源）	床位、分流與人力配置多依賴經驗與事後調整，缺乏即時與預測工具，影響效率並提高成本。	AI進行預測分析與資源配置建議，使醫院能即時調整床位與人力，提升效率並降低營運成本。

三、資拓宏宇的解決方案
資拓宏宇做為台灣資通訊產業的領導公司，深耕台灣醫療領域多年，提供多樣化包括AI醫療的解決方案。大型語言模型(LLM)的橫空出世，資拓宏宇以強大的技術底蘊，將LLM與RAG等技術，發展成iNana Chatbot與iNana RAG兩個產品，並且與醫療單位合作，將上述的行政與文書工作，透過生成式AI為核心的輔助工具，協助護理人員快速的完成原本需要花人力花時間的工作。

主要的做法是結合各醫院的內部標準作業流程（SOP）與照護指引，建立專屬的醫護知識庫。當護理人員遇到複雜的臨床情境或需提供即時衛教時，只需以自然語言輸入問題，例如「糖尿病病患需要注意哪些飲食重點？」或「術後病患出現輕微發燒應如何處理？」系統便可根據內部資料庫與最新醫療準則，自動產出具參考價值的解答，協助護理師即時做出正確判斷。

除了協助日常照護與紀錄外，亦能針對長期紀錄的病患數據進行簡易分析，協助護理主管找出可能的健康風險。例如根據病患血壓變化、飲食記錄與活動量判斷是否有代謝症候群傾向，或根據跌倒事件紀錄預測再發風險。

我們的產品還支援語音輸入的功能，協助護理師快速完成病歷紀錄或交班說明，只需使用語音說出觀察結果或照護狀況，系統便可自動將語音內容轉為結構化文字，省去手動輸入的時間與誤差。這項功能尤其適用於急診或夜班等高壓環境，有效簡化護理流程並提升效率。

四、結論
透過導入生成式AI輔助工具，醫療機構可有效減輕護理人員非核心工作的負擔，不僅提升整體工作效率，也有助於降低人員離職率與加班工時。更重要的是，護理人員能將更多時間與專注力投入在病患互動與照護中，提升整體醫療品質與病患滿意度。