史丹福AI醫療聊天機械人解放醫生筆記煩惱

史丹福開創醫療大型語言模型聊天機械人

史丹福大學的研究團隊正啟動一個試點項目，利用大型語言模型（LLM）技術，協助醫護人員以全新方式處理病人資訊。這個名為ChatEHR的聊天機械人，可以讓醫生直接提問，自動完成病歷記錄，同時提升診斷效率。

該軟件的優點包括安全性高、操作直接且無縫銜接現有系統。史丹福數據科學主管Nigam Shah指出，讓AI真正發揮效用，必須將其深度嵌入醫療工作流程，並確保高度準確性。他說：「ChatEHR安全可靠，直接從相關醫療數據抓取資訊，並整合於電子病歷系統中，令臨床使用既簡便又準確。」

為何這技術重要？

這套系統對醫護人員有多大價值？關鍵是要了解現時醫護人員的需求。現今不少醫生花大量時間在病歷記錄上，令人疲憊不堪。

例如，一位家庭醫學住院醫師在Reddit上分享他的困境：「我每天診治20名病人，卻幾乎淹沒在病歷記錄中，整個週末都在補寫筆記。問題之一是用的系統（NextGen）不夠理想，另一是為了證明思考過程，必須寫很多額外內容。」他嘗試在診症時即時使用電腦記錄，甚至在病人離開前先敲定治療計劃，但仍感到時間不夠用，擔心無法平衡工作與生活，且短期內也無法配備書記員幫忙。

這正是像ChatEHR這類AI技術能大派用場的地方，大幅減輕醫護的文書負擔，讓他們專注於醫療本質。

來自專家的觀點

在最近一場工業智能協會（IIA）活動中，史丹福醫學院的首席企業架構師Anurang Revri分享了他對自動化醫療任務的看法：

「我們同時支持科研教育和臨床護理，這讓我們能將前沿研究成果轉化為臨床工作流程或外部解決方案，這是我們推動負責任AI生命週期的核心。」

他又說：「當你將不同類型數據融合，建立多模態模型，這會在臨床護理中創造強大力量。」

技術應用範疇

ChatEHR的技術預計將推動多方面的醫療自動化進步。一份來自Nelson Advisors的報告，把應用分成五大類：

– 強化臨床決策支持與診斷
* 主動風險預測
* 增強診斷能力
* 依證據提供治療建議

– 簡化行政和臨床工作流程
* 自動化文書與病歷記錄生成
* 優化資源分配
* 預約前資料收集

– 提升病人互動與個人化護理
* 24/7病人支援
* 個人化健康指導與監控
* 文化適應性護理

– 全球醫療應用與縮小醫療鴻溝
* 擴展低資源地區的醫療接觸
* 多語言支援

– 先進數據應用與研究
* 人口健康管理
* 加速醫學研究
* 病人數碼孿生體（Digital Twins）

其中，病人數碼孿生體的概念尤其引人注目，意指將個人健康資料整合於一個數碼實體中，未來配合穿戴式設備，或可實現更精準的健康追蹤和早期干預。

整體而言，這些創新將推動醫療更有效率，令醫護人員能及早介入病情，改善病人護理質素。這類技術的普及，勢必改變整個醫療行業的運作模式。

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編者評論：

史丹福這次利用大型語言模型開發的ChatEHR，正好切中現代醫療系統中一個長期存在的痛點——醫護人員被繁重的文書工作壓得喘不過氣。這不僅影響醫生的工作效率，更直接關係到病人得到的照護質素。AI的介入不應該只停留在數據分析層面，而要真正融入醫療流程，成為醫護人員的得力助手。

然而，真正能否推廣到普及，還需克服數據隱私保護、系統整合的複雜性，以及醫護人員對新技術的接受度。更重要的是，AI不應取代醫生的判斷，而是輔助決策，避免誤診與漏診。數碼孿生體的構想，若能結合個人化健康數據和穿戴設備，將可能翻轉疾病預防和慢性病管理的現狀。

香港這樣醫療資源緊張的城市，若能借鑑這類AI技術，或可大幅提升醫療效率及病人護理體驗。未來，我們期待看到更多跨界合作，讓AI真正成為醫療行業的變革推手，而非僅僅是科技噱頭。

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