醫療領域中 9 個生成式 AI 應用案例，正在改變照護方式

我和大家一樣喜歡看 實習醫生。戲劇性的手術、浪漫張力、還有在傾盆大雨中做出生死決定。

但真正待過醫院的人都知道，現實其實沒那麼光鮮亮麗。醫院運作靠的是大量資料——還有無止盡的等待。

但現在生成式 AI 正在介入。它不是拿著聽診器或手術刀，而是透過語音助理和 企業級聊天機器人，幫醫護人員減輕壓力。

不只是醫護人員有感。根據 Deloitte 的一項調查，超過 半數消費者相信生成式 AI 能改善醫療服務的可及性。

這篇文章將解析醫療領域中生成式 AI 的實際應用案例，並舉出目前已經落地的做法。

生成式人工智慧在醫療領域的應用有哪些？

生成式 AI 協助醫護人員摘要並運用大量資料。

大型語言模型（LLM）、自然語言處理（NLP）、AI 聊天機器人與語音助理等技術，已被導入診所與醫院的工作流程。

以下是 AI 在醫療領域實際應用的幾種方式：

• 醫師在看診時對著麥克風說話。AI 語音助理會聆聽、整理逐字稿、產生完整的病程紀錄，並標示需要追蹤或釐清的重點。
• 病患在 AI 聊天機器人輸入：「我有糖尿病還能吃澱粉嗎？」這時機器人（連結病患健康紀錄）會根據近期檢驗與用藥，給出個人化的回覆，而非制式答案。
• 醫院行政人員上傳一疊發票。生成式 AI 模型會將每張發票配對到正確合約，標示帳單異常，並送到對應部門簽核。

9 大生成式 AI 醫療應用場景

資料生成

像 醫療 AI 聊天機器人 這類 AI 需要大量多元的資料集來學習，但 HIPAA 等病患隱私法規讓醫療資料難以跨機構分享。這時生成式 AI 的合成資料生成就派上用場。

研究人員不必存取真實病歷，而是用去識別化資料集訓練生成模型。這些模型能學習疾病進展、症狀與檢驗結果的關聯，以及治療對結果的影響。接著，模型會產生完全合成的病歷，看起來和真實資料一樣，但不屬於任何個人。

假設醫院想訓練 AI 模型偵測敗血症早期徵兆，但只有 200 例，數量太少。AI 會分析這 200 例，然後產生數千筆合成病例：

• 有些呈現典型敗血症症狀。
• 有些模擬罕見組合，例如延遲發燒加上三天後才出現異常生命徵象。
• 還有些甚至模擬症狀不明顯的病患，協助測試極端情境。

這些合成病歷不屬於任何人，但行為與真實資料一致。

這讓醫學研究能在不危及病患隱私的前提下，探索新想法與「假設」情境。

醫療診斷

在美國，像 Mayo Clinic 和 Mass General Brigham 等醫院，已將去識別化的 MRI、CT、檢驗結果和臨床紀錄輸入 AI 診斷工具。

事實上，美國 65% 的醫院已在部分診斷流程中使用預測型 AI 模型。

放射科是應用最迅速的領域之一，AI 協助醫師突破肉眼極限。演算法能重建模糊影像，並標示腫瘤或骨折等異常區域。

但最有影響力的應用不只看單一影像。大型語言模型能整合多種來源資料，從放射報告、醫師紀錄到檢驗值、處方與生命徵象，建立更完整的病患輪廓。

想像一份病歷寫著：「兩週輕微呼吸急促，新出現喘鳴，無氣喘病史。」

AI 助理可能辨識出早期心衰竭的徵兆，接著檢查近期的 B 型利鈉胜肽（BNP）檢驗值（用於偵測心臟壓力）與用藥紀錄。如果病患超過 65 歲，系統會優先考慮心衰竭可能性高於氣喘，並標示給醫師審查。

藥物開發

2020 年，MIT 和哈佛的科學家利用生成式 AI 發現新型抗生素 halicin，能殺死抗藥性細菌。

這類 AI 突破正在改變化學家與藥廠研究人員面對醫藥領域最昂貴、最耗時階段的方式。

開發一種新藥（包含失敗案例的成本）通常需花費 10 億到 20 億美元。傳統做法是大量篩選化合物、反覆試驗，只能碰運氣。

生成式 AI 讓流程大幅加速。研究人員會下達藥物開發指令，例如：「設計一種能抑制肺癌 KRAS G12C 突變、但不影響健康細胞的分子。」

這個指令會輸入到訓練過化學結構資料庫、蛋白質交互作用與已知副作用的生成模型。數小時內，模型就能提出完全新穎的分子結構，有些受現有化合物啟發，有些則是全新設計。

研究人員接著模擬這些分子與標的蛋白質的結合，在進行實驗前先篩選出有潛力的候選者。

反過來也行。如果研究人員輸入病患的基因表現資料，模型甚至能推測出可能修復疾病的化合物類型，即使這種化合物尚未存在。

臨床文件紀錄

醫師現在無需再花數小時翻查電子健康紀錄（EHR），即可即時獲得重點摘要，快速掌握診斷、用藥、檢驗趨勢及治療歷史等關鍵資訊。

這些摘要讓醫護人員在交班或病患量大時能更快進入狀況。

除了提升資訊取得效率，這些工具也被用來自動化紀錄文件。醫師往往花在寫病歷的時間比看診還多。但有了 LLM，醫師可以口述或上傳病患資料，系統會產生病程紀錄或出院摘要草稿。 最後只需快速審核與確認。

美國最大 EHR 供應商之一 Epic Systems，正與 Microsoft 合作試行 AI 協助的病歷產生。另一項研究顯示，醫護人員使用 AI 協助紀錄，每週平均可節省 3.3 小時。

這些系統同時也加入了一層臨床安全檢查。AI 模型會標記潛在問題，例如藥物與過敏反應的交互作用，或是病歷中隱藏的矛盾指示。雖然 AI 並不直接做決策，但它們就像第二雙眼睛，降低醫療錯誤的風險。

個人化醫療

生成式 AI 能夠透過分析個人的基因與醫療史，預測其對治療的反應。

AI 模型經過大量資料訓練，能發現細微的模式——例如某個基因變異如何影響藥物代謝——並利用這些洞見，推薦量身打造的解決方案。

心理健康治療

同樣地，運用生成式 AI 來模擬個人化反應的原則，也正被應用在心理健康領域。

像 Woebot Health 這樣的公司正在開發由 AI 驅動的認知行為治療（CBT）工具。這些系統會分析過往互動，打造專屬的治療對話，並模擬現實生活中的焦慮觸發情境，例如參加擁擠的派對或在工作中被批評。接著，AI 會即時引導患者學習應對策略，讓治療在課程之間也能持續進行。

醫學教育與訓練

傳統醫學訓練一直以靜態案例研究與標準化病人為主。這些方式雖然有用，但無法讓學生真正面對臨床工作的不可預測性。

生成式 AI 則透過引入能根據學生反應與學習方式調整的模擬，改變了這一切。

英國公司 Virti 開發了 AI 驅動的「虛擬病人」，用來提升遠距臨床訓練。在 Virti 中，學生可能需要：

• 向罹癌的虛擬病人傳達壞消息
• 安撫憤怒且要求解釋的家屬
• 用簡單易懂的語言解釋複雜診斷

虛擬病人會根據學生的言行即時回應，營造更真實的體驗。

Virti 的虛擬病人還會評估學員溝通的清晰度與同理心。例如，若學生說出「轉移性」這類詞彙，系統可能建議改說「癌症已經擴散」，讓病人更容易理解。

Virti 也會追蹤學生在各種模擬中的表現，並提供儀表板給指導老師，協助找出學員可能遇到困難的地方，例如過度開立抗生素或漏掉關鍵診斷。

這項 AI 技術在實務上越來越受歡迎。COVID-19 疫情期間，Virti 的技術協助 Cedars-Sinai 醫院訓練超過 300 位醫師。

病患衛教

在病患衛教方面，生成式 AI 能根據病患的狀況與醫療史，提供個人化的衛教內容。

像 OneRemission 這類應用程式利用 AI 聊天機器人引導癌症康復者進行治療後照護。如果病患詢問「我可以和藥物一起吃這個食物嗎？」，聊天機器人會根據病患的醫療紀錄直接給出答案。

這種互動不再只是靜態對話。例如，剛確診糖尿病的病患，可能會先學習基本知識：如何測血糖、何時打胰島素、飲食注意事項。接著，他們可能會問「如果漏了一劑會怎樣？」或「我可以吃水果嗎？」AI 會立刻用簡單、非專業的語言回應。

AI 也能因應不同需求調整說明方式。如果有人健康識能較低或說不同語言，AI 會調整解釋方式。例如，不說「監測你的血糖」，而是「用這個裝置檢查血糖，方法如下」。

為了協助病患按時治療，AI 聊天機器人還會發送即時提醒，例如「現在請服用下午四點的藥」或「你的複診時間是明天上午十點」。

後勤管理

醫院手術室裡科技先進，但在幕後，許多流程仍靠試算表、掃描 PDF 和冗長的電子郵件往來。人資、財務和營運部門經常依賴過時系統，連基本流程都很低效。

生成式 AI 正協助這些後勤管理流程現代化，將人工作業轉為自動化系統。

以財務為例。部分醫院現在利用 AI 掃描採購單，對照廠商合約，標記重複收費等異常，並自動送交正確的審核人員，而不需人工逐筆檢查發票。

在人資方面，AI 驅動的內部聊天機器人能即時回答員工問題，例如「哪裡可以找到休假政策？」員工不必再等 IT 或人資回覆數小時（甚至數天），即使凌晨兩點也能馬上獲得答案。

這些幕後工具雖然不像診斷模型或虛擬助理那麼顯眼，但能減少錯誤，讓員工專注於更有影響力的工作。

而且，醫院並不是唯一在解決過時流程的醫療單位。保險公司也運用 AI 聊天機器人處理保單更新與理賠等事務——為醫院帶來提升效率的明確範例。

生成式 AI 在醫療領域有哪些實際應用？

語音 AI 自動疫苗追蹤回訪

義大利 COVID-19 疫苗施打期間，公衛團隊需要監測數千名病患的副作用。若只靠現場回診或電話追蹤，規模難以擴大，且延誤可能錯過嚴重反應。

engineon 利用 Botpress 打造語音機器人，主動致電病患、詢問疫苗接種後症狀並記錄回覆，同時遵守歐盟隱私法規。

這些資料直接輸入 engineon 的分析系統，協助衛生官員快速應對不良事件。

最終回覆準確率達 95%，每年節省 80,000 歐元，並釋放超過 6,000 小時人力。

醫師專用免持臨床助理

范德堡大學醫學中心面臨日益嚴重的醫護人員疲勞問題。

文書與行政工作佔據大量時間，推高人力成本。為減輕負擔，Dr. Yaa Kumah-Crystal 帶領團隊將語音 AI 工具導入日常臨床流程。

團隊與 Epic Systems 合作開發了V-EVA：一款語音助理，讓醫師只需口頭詢問即可取得關鍵病患資訊。醫師不必翻閱病歷或聽冗長語音回覆，能直接看到量身打造的即時摘要。

醫師現在可用語音指令下單檢驗、查詢最新狀態，完全免持操作。隨著 AI 持續進步，未來還能聆聽對話、預測臨床需求。

AI 聊天機器人大規模處理公衛常見問答

魁北克 COVID-19 疫情期間，衛生與社會服務部（MSSS）收到大量民眾詢問，從症狀、篩檢到補助與防疫規定，客服中心應接不暇。

為了快速回應，MSSS 僅用兩週部署了由 Botpress 驅動的 AI 聊天機器人。它能全天候回答大量 COVID 相關問題，並隨時根據最新防疫指引更新內容。

AI 語音機器人處理 COVID-19 分流專線

COVID-19 第一波疫情時，Mass General Brigham 醫療體系設立了諮詢專線協助病患，但短時間內來電量暴增。

為解決此問題，團隊打造了AI 語音助理，並根據 CDC 分流指引訓練。機器人會詢問症狀、提供後續建議，並引導病患前往急診、家庭醫師或急診室。

AI 機器人分擔了大量例行來電，顯著縮短等候時間，協助數千名病患更快獲得指引。

如今，AI 的應用持續擴大：每十位 Mass General Brigham 醫師中就有一位使用生成式 AI 協助文書作業。

為身心障礙者打造的 AI 語音輔助工具

Vocable 是一款免費應用程式，協助有語言障礙的人透過頭部、臉部或眼睛的動作來產生自然、由 AI 驅動的回應，進而溝通。

第一代版本利用行動裝置的前鏡頭追蹤頭部和臉部動作，讓使用者能在螢幕上選擇單字和片語。這比傳統的輔助溝通（AAC）裝置有很大進步，因為傳統裝置通常價格超過 15,000 美元，且功能有限。

但這樣的溝通方式仍然顯得生硬。為了改善這點，團隊整合了 ChatGPT。現在，Vocable 能理解照護者說的話，並即時產生智慧回覆。

在 Apple Vision Pro 上，體驗更進一步。使用者可以透過眼動追蹤，在全沉浸式顯示中操作介面。

這讓中風患者、漸凍人症（ALS）或多發性硬化症（MS）患者、無法說話的人，以及其他有語言困難者，擁有現代化的溝通工具。

如何導入醫療聊天機器人

1. 明確定義目標

不要只是為了有聊天機器人而建置一個。請明確決定它應該完成哪些任務。

• 它是否需要預約掛號？
• 發送處方提醒？
• 要協助分流症狀並引導病患就醫嗎？

每個目標都會影響不同的功能、整合方式與設計決策。例如，如果你想要症狀分流功能，就需要一個能理解自然語言並處理開放式輸入（如：「我喉嚨痛和發燒兩天了——我需要來看診嗎？」）的 LLM 智能代理。

沒有明確目標＝機器人功能混亂、價值不明。

2. 選擇合適的 AI 平台

不是每個聊天機器人建置工具都適合醫院或診所。請選擇專為醫療設計或能輕鬆調整用於醫療的平臺。這裡有 9 款最佳 AI 聊天機器人建置工具，可供參考。

請尋找可自訂工作流程的平台，讓你能定義分流、提醒或資料收集邏輯，並能與電子病歷（EHR）、病患入口網站及排程工具整合。

同時確認平台支援法規遵循（如 HIPAA）與擴充性。你不會希望試辦擴大時還要重建系統。

並確保你選擇的平台具備完善的 聊天機器人安全措施，例如資料加密與角色權限控管。

3. 與核心系統整合

單獨的聊天機器人幫助有限。若要讓 聊天機器人導入 發揮真正價值，必須與核心系統整合，才能執行實際任務，例如：

• 從電子病歷（EHR）擷取病患資料，提供個人化互動
• 即時查詢預約時段
• 連接保險與理賠工具，處理帳單問題
• 透過 Looker 或 Tableau 等分析平台追蹤使用數據

沒有整合，聊天機器人就只是高級問答集。

4. 建置與測試

設計對話流程時，請像規劃臨床流程一樣，先繪製流程圖：

• 機器人應該先說什麼？
• 接下來要問哪些追問？
• 遇到不清楚的輸入或需要升級時怎麼處理？

流程明確後，就可以開始建置聊天機器人。

5. 持續優化

最後，請反覆測試。

模擬病患對話，找出問題並修正。請前線人員與實際使用者提供回饋，調整語氣與回應，直到符合預期。

優化不會在上線後結束。最好的機器人會隨著實際使用不斷進化。

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常見問題

我怎麼知道我的醫療機構已經準備好導入生成式 AI？

如果你的醫療機構有明確待解決的問題（如減少文件處理時間或提升資料分析效率），且團隊願意採用新數位工具，就代表你已經準備好導入生成式 AI。準備好也意味著擁有安全的資料系統（如 EHR），AI 能與之整合，並且高層支持先從小型、聚焦的 AI 專案試辦再擴大。

在醫療領域使用生成式 AI 時，需考慮哪些病患資料隱私法規？

在醫療領域使用生成式 AI 時，必須遵守如美國 HIPAA（或歐洲 GDPR）等病患隱私法規，這些法規規範受保護健康資訊（PHI）的儲存與分享方式。因此，任何你部署的 AI 工具都應支援加密、嚴格存取控管、稽核紀錄，以及若用於模型訓練或分析時的資料去識別化流程。

生成式 AI 是否足夠安全，可以用於臨床決策，還是只能用於行政任務？

生成式 AI 目前還不夠可靠，無法取代臨床判斷，應作為輔助工具，而非病患照護的決策者。它適合用於行政任務（如撰寫紀錄、處理常見病患詢問），但任何醫療診斷或治療計畫都應由人員監督，以避免錯誤。

在醫療場域部署 AI 聊天機器人通常需要多久？

在醫療場域部署 AI 聊天機器人，所需時間從幾週到數月不等，視複雜度而定。基本的問答型機器人約 2～4 週即可上線；若是能連接 EHR、支援 HIPAA 合規對話或進行分流的進階機器人，則開發、測試與合規審核可能需 2～6 個月。

有哪些特定醫療專科更適合應用生成式 AI？

有的，生成式 AI 對於放射科（影像判讀與報告撰寫）、病理科（重點摘要）、腫瘤科（複雜治療計畫摘要）、心理健康（對話治療機器人）及行政工作繁重的基層醫療等領域特別有幫助，能協助產生臨床文件並有效處理病患溝通。