有研究與醫界觀察指出，臨床醫師在看診過程中，需花費相當比例的時間在書寫病歷與文書作業，而非直接與病人互動。這個長期存在的問題，正隨著生成式AI技術的導入，開始出現改善的契機。

問題其實很簡單：時間都被文書吃掉了

臨床醫師普遍反映，一份完整的出院摘要常需約10至15分鐘手動輸入；護理長排班時，必須同時比對勞動基準法工時規定、員工假單與證照門檻，往往需要耗費相當多時間。這些看似例行的「行政庶務」，實際上正在吞噬醫護人員寶貴的臨床時間。

有耳鼻喉科臨床醫師表示，每天花在文書作業的時間，幾乎等同於實際看診時長。調查與護理現場反映顯示，相當比例的護理師有加班情形，其中相當部分加班時間被行政與紀錄工作占用。

換句話說，醫生花在寫字的時間，可能比看病人還久。這不是效率問題，是結構問題。

AI進場：從10分鐘壓到30秒

轉機出現在生成式AI技術的導入。依秦創科技與臺中榮總合作專案的內部評估，透過語音辨識結合自然語言處理，醫師問診後約30秒即可生成結構化病歷草稿，試行期間，部分醫師每日可節省約2至3小時的文書工作。

員榮醫療體系導入智慧排班後，依專案測試數據，過去可能需數日才能完成的排班作業，現在可以在數十秒內產出建議班表。將勞基法的「剛性規則」與員工排休偏好的「柔性需求」整合運算，員榮醫療體系總院長張克士直言：「這不只是效率提升，而是讓護理長終於能準時下班。」

不過，這些成果皆為個案示範，各院的導入程度與實際成效會有所不同。重點是方向對了，但能不能複製，還得看執行細節。

但速度快不代表能用——品質才是真問題

過去醫界存在一種「Ditto文化」——病歷複製貼上成風，今天的紀錄只是把昨天的內容改個日期和體溫。網友戲稱這種病歷「看起來很壯觀但毫無參考價值」。

新一代AI若採用檢索增強生成(RAG)架構，可以讓部分輸出內容具備可追溯的資料來源，提升一定程度的可解釋性，降低完全黑箱的風險，但仍需醫護人員審核。衛福部正推動採用FHIR等國際標準，以改善醫療資料互通的基礎環境，未來在更多院所完成導入與整合後，跨院資料互通程度可望逐步提升，也有助於AI更完整理解病患病史。

講白了，AI生成得再快，如果內容不對，後面還是得人工修正。這時候問題就來了：改錯字跟重打一遍，哪個比較省時間？

醫界的真實反應：有人期待，有人存疑

有媒體人以「飛機遇上亂流時，你會希望機師是人類而非AI」的比喻，強調AI在醫療領域應是輔助者，而非取代者。醫師姜冠宇也直言：「我一向厭惡重複作業，臨床人員應該把時間花在病人與教學研究上，而非記錄病歷。」

不過，PTT也出現質疑聲浪：若AI生成內容不夠精確，事後校對可能跟自己打字一樣耗時，排班結果也須由護理長確認與微調。更有醫師警告，若將病患資料直接丟入未經合規處理的第三方API，恐違反《醫療法》第72條關於病人秘密保護的規定，醫療機構在導入AI時須特別注意個資法與資訊安全規範。

工具再好，導入細節沒做對，風險反而更高。

從教育端開始佈局

值得注意的是，經濟部曾與馬偕護專等學校合作推動智慧醫療與AI相關課程，從教育端培育相關人才，填補產業人才缺口。有政治人物與產業人士預期，智慧醫療有機會成為台灣重要的戰略產業，被形容為「下一座護國神山」。

國際市調機構預估，到2028年，全球醫療領域的生成式AI市場規模可望達數百億美元；不同研究給出的具體金額略有差異，但整體成長趨勢明顯。台灣憑藉世界級醫療水準與ICT實力，這波浪潮不再是「會不會來」，而是「你準備好了嗎」。

技術會進來，市場會成長，但最後能不能落地，還是得看導入的執行力、合規性，以及醫護人員願不願意真的用下去。