奇美医院实证医学暨医疗政策中心主任廖家德，是奇美医院生成式AI高度融入日常作业，让医护直言「再也回不去了」的灵魂人物，最爱问医护「你最讨厌、最痛恨做什么事？」

奇美医院有一个爱找「麻烦」的医生，最爱问医护「你最讨厌、最痛恨做什么事？」，各种科别、不同职类，不论是护理师、住院医生、营养师、中医师、药师还是行政人员，都被这位医生缠过。他甚至会跟着医护一整天，观察每一个日常流程，就是要找出他们最麻烦的任务。这个爱找「麻烦」的医生，就是奇美医院生成式AI高度融入日常作业，让医护直言「再也回不去了」的灵魂人物，就是奇美医院实证医学暨医疗政策中心主任廖家德。

过去一年，奇美医院打造了两套台湾医院高度讨论的GAI应用系统，一套是以住院旅程为内核，所打造的AI协作系统「奇美HIS Copilot」，在奇美医院原有的Windows版HIS中，陆续多了十多个「AI」小按钮，能提供不同用途的GAI辅助，像是A+急诊交班、A+医师病程记录、A+护理语音摘要、A+护理转入摘要、A+跨团队出院准备服务、A+伤口照护师、A+疾病编码分类师等，关键要做到，这些AI整理的数据不能干扰到原始HIS数据。

另一套则是以Web版全新打造的「A+巡房大联盟」，从医师、中医师、护理师、药师、营养师、治疗师、卫教师、个管师、病安师、生活型态医学师等等都有以A+为名的GAI助手，还提供了洗肾AI助手肾骑士和国考题目练习助手。在这套系统上，将不同职类巡房需要的信息，都汇整到单一系统、单一界面中，一站式提供，甚至能在医护人员巡房前提醒要注意的事情，或是依据病人每天病况，提前提醒医生、药师可能的病安、药安风险。

奇美医院打造AI Copilot经验才公开，超过2千万人次浏览，许多医院纷纷向他们取经，甚至有医学中心询价想买，柏林市邀请他们跨海分享、海德堡市还签订MOU，印尼卫福部则更愿意派人来台参访。

跑遍全台听不到实际案例分享，决定自己动手

这趟GAI旅程，源自去年5月的院内会议。刚结束比利时研修后回国的廖家德，用GAI语音转文本技术，在会议结束后3分钟完成了会议记录，让奇美医院高级主管们非常吃惊，感受到GAI的突破性进步，决定开始投入。一开始由副院长带头，找来不同部门组成脑力激荡小组，但因大家不熟悉GAI技术，找不出实际可用的点子而告吹。小组解散后，只剩下，曾有心电图AI等AI预测模型研究经验的廖家德，继续奋战。

廖家德是心脏科医师，平日不只要负责门诊，也要值班，他还北上到台大进修。从去年上半年开始，花了6个月，利用工作之余，他几乎跑遍了全台每一场生成式AI研讨会，却没有听到任何一个实际案例分享。

廖家德决定聚焦会议记录的成功尝试，希望打造出一款GAI助手，让医生查房、看门诊时，讲完话后就能完成病历。可是，诊疗场景混合了国语、台语还有英语交杂，也常用英文缩写，还有不少专业医疗用语，语音转文本的病历，总是达不到廖家德心中70分的可用水准，虽然找来技术力更强的新创协助，还是不够好。

院长决定改变策略，聚焦手上大量医疗数据找场景

院长决定改变策略，要求廖家德放弃语音转文本，回头聚焦医院大量、现成的医疗数据，如EMR数据，PACS影像等，思考怎么善用自己手上的数据来发挥。

在前面几个的经验中，虽然成效不如预期，但是，让廖家德对各项GAI服务和工具的运用，打下了基础，也让他更了解院内HIS系统内的各类数据形式。

从最讨厌的痛点工作，寻找出GAI适用场景

回到医疗的核心，廖家德思考，如何找出GAI适用的场景，决定先找自己的「麻烦」，从自己身为医生的经验，自己最讨厌、最不喜欢的工作是什么？答案呼之欲出，「医生最不喜欢写病历」，而且不只医生，全院不同职类医护，都讨厌做类似的纪录工作。所以，他先从「入院病摘」，尝试自己用GAI提示工程，来整理病人入院时的多种纪录，汇整出医师可参考的入院病历纪录版本，来进一步人工修改，让医生不用全部从零开始写的麻烦。

因为自己也是医生，廖家德可以自己调整提示指令，自己视图提示生成结果，反复测试出品质更好的住院病摘整理，累积了提示工程开发经验，也遇过单靠提示工程难以克服的问题，例如GAI模型的数字判读准确性不佳而误判，就得改搭配IT人员撰写客制化的代码来解决，他和一位信息人员合作才完成。

靠蹲点观察各种医护领域的工作日常，找出痛点需求

成功用GAI整理住院病摘的经验，让廖家德有信心，开始运用到他不熟悉的其他领域，再次展开了对工作日常的观察行动，这次的对象不是自己，而是护理师学妹，跟着她，从早上8点上班，跟到下班，一连两天，来了解护理师整个工作流程。

廖家德表示：「这就是蹲点，陪着她工作，观察她做什么，听她讲她的需求，了解她最讨厌什么？最痛恨什么工作？」

两天后，廖家德问学妹，如果可以有一位护理师助理，听你讲完话后，自动完成今天的病摘，会想用吗？「你不要搞我！」学妹白了他一眼，为什么要自己将话再讲一次，照顾病人同时一直讲话，会让病人觉得奇怪，若是回到护理车，有七床病人就得讲七次，只会让护理人员更辛苦。「那你想要什么样的功能？」廖家德这样问，「最好是一个键就可以帮我搞定这件事。」学妹讲出了她心中最理想的需求。

廖家德的蹲点工作不只一位，而且职类不只是护理师，包括了其他医院职类的角色，像是物理治疗师、中医师等。廖家德甚至跟过一位，他用「悲惨」来形容的居家护理师学姊。

这位学姊不时得到好几位病人家中照护，4点多才回到医院，处理好其他杂事后，赶着准时打卡下班，先回家去接小孩，安顿好孩子后，晚上7点，这位学姊才回到医院整理当天护理的病人病历，直到9点才能完成。这不是特例，而是居家护理师的工作常态。这次蹲点，让廖家德决心一定要做出一套A+居家护理师。

护理病摘是院内纪录最详细的纪录，廖家德花了非常多的心思和时间，来处理护理纪录，因为这份纪录是后续其他纪录的。数据来自全部设备的IoT数据抛转，像是血压、生命征象、尿量、血糖，还有各种检验、检查结果，护理人员也会详细记录家属是谁，谁来查房等等，非常详细。

从蹲点找出圈内人才懂的痛点，让GAI应用更贴近医护

从蹲点的经验，廖家德也观察到很多，只有圈内人（同一职务、角色）才能察觉的痛点，让他能够不断找到贴近医护的GAI适用场景。例如护理的转出摘要，这是用来记录病人从不同类型病房的转移，例如从普通病房转到ICU加护病房时。病人在普通病房住了10天，突然出状况转到加护病房，普通病房今天值班的护理师可能才开始接手，就得整理10天的所有纪录，又担心加护病房都是比自己资深的学姊，普通病房的护理师压力很大，得仔细处理，往往花上半小时才能完成一篇。后来改用AI协助摘要后，自动搜集、汇整分散在各处的数据，就带来很大的方便。

这个GAI开发挑战不只是一次性的工作，而是反复迭代，每一个GAI应用，都要改上数十次提示工程的迭代过程。光是转出病摘上的格式，廖家德来来回回与护理部门开了很多次会议，版本一改再改，不同科别病房、不同类型的护理信息，护理部每个单位的重点都不同。例如骨科护理人员希望以骨科纪录为主，来符合他们的照护需求。也因此，为兼顾不同护理专科需求，护理类AI提供了个人化调整功能，多了个提示字段，来客制化产出结果。

在目前两大类GAI应用中，第一类「奇美HIS Copilot」 的设计策略，是将不同用途的专用GAI功能，嵌入到各种不同作业流程中，但是，第二类A+巡房大联盟，则改为一站式平台的设计概念，这是源自于长久以来，未被解决的痛点。有位负责两床的加护病房护理学妹，每天得7点半上班，提早半小时先到不同的系统中，将所有巡房需要的信息，写到一张纸上来汇整。廖家德也才意识到自己巡房时，同样得打开散落各地的不同系统来查看数据，因此，奇美医院才决定打造Web形式的A+巡房大联盟，将不同职类的数据，都整合到单一界面中。这套系统底层其实也用了第一类HIS Copilot中完成的GAI应用，只是呈现的形式从分散，改为集中化。

一开始，主要由廖家德和信息室IT合作，廖家德开发原型版本，再由IT整合到HIS上。到了开发A+巡房大联盟时，越来越多人加入这个项目团队，像是护理师、营养师等更多职类医护加入，来分享自身的经验，成了一个跨部门协作的GAI开发团队，进而又互相激荡出更多痛点场景，让奇美医院的GAI应用越来越多元，成了一个不断正循环前进的创新飞轮。

 相关报导