數字會說話：AI到底幫醫護省了多少時間？

欸，你知道嗎？台北榮總導入生成式AI後，每天可以省下相當於155個護理班次的文書作業量。這不是我隨便說說，是真有其事的數據。

根據聯合報等媒體報導，台北榮總用AI協助整理病人資料、產生護理紀錄草稿跟交班摘要。不過要講清楚，這些AI產出的內容還是要醫護人員自己審核、修正，臨床責任還是在專業人員身上，不是丟給電腦就算了。

不只護理紀錄，北榮還導入了「B型肝炎再活化風險監測系統」，讓再活化率從0.88%降到0.32%。雖然數字看起來改善很多，但完整的臨床效益還要看樣本數、觀察期間這些細節才能確定。

AI不是來搶工作，是來幫忙分擔的

台北榮總院長陳威明講過，科技的目的是減輕醫療人員負擔，不是要取代專業。

以前醫護人員最累的不只是看診，看完還要花一堆時間打病歷、寫報告、填表單。現在AI可以幫忙生成部分紀錄草稿跟摘要，讓醫護人員有更多時間做真正需要專業判斷的事——安撫病人、解釋病情、做關鍵決策。

政府也在推智慧醫療。行政院推動的「健康台灣深耕計畫」(114年到118年)，總經費489億元，涵蓋醫療工作條件改善、人才培訓、智慧科技醫療等項目。不過這筆錢不是全拿去買AI工具，而是支持整體醫療品質提升的綜合計畫。

台灣在精準醫療市場有什麼機會？

全球精準醫療市場正在快速成長，台灣有幾個優勢：完整的全民健保資料庫、半導體硬體實力、還有ICT軟體生態系。

但要講清楚，全民健保資料庫涉及個資保護、資料治理、去識別化、授權跟法規限制，不能隨便拿來用。台灣要從科技製造強國變成醫療創新輸出國，需要在資料安全、法規完備跟產業合作之間找到平衡。

陳威明院長也強調，醫療體系要善用全球最好的資訊技術，但同時要保護台灣的醫療資訊、臨床知識跟AI能力，不能讓核心技術外流。

遠距醫療跟智慧照護的發展

台北榮總跟其他醫療機構正在推動遠距監測、居家照護跟智慧醫療服務。透過穿戴裝置跟遠距平台，醫療服務不只在醫院裡面，還可以延伸到病人家裡、偏鄉診所。

對高齡化社會來說，這很重要。醫護人力本來就不夠，慢性病患者又越來越多，透過科技做風險監測跟初步評估，讓專業人力專注在真正需要人工介入的地方，這樣資源配置會比較有效率。

AI是輔助工具，不是主角

目前AI在醫療主要是輔助角色，包括影像判讀、風險預測、行政紀錄跟臨床決策輔助等等，但醫療決策跟責任還是要由合格醫療人員負責。

醫療專家普遍認為，未來醫療競爭力不在AI會不會取代醫師，而在醫療人員會不會用AI工具提升診療品質跟效率。懂得用AI輔助工具的醫療專業人員，在臨床工作中能發揮更大價值。

155個班次工作量減少、489億元政策投入、降低的再活化風險——這些數字背後講的都是同一件事：科技工具可以幫醫療人員減輕負擔，但專業判斷跟臨床責任還是要靠人來扛。