奇美医院HIS Copilot助手「A+护理师」，能根据一笔笔条列式的护理摘要记录，转换为有温度、叙述型的内容，包括了重点摘要、异常提醒与交班事项等。（图片来源／奇美医院）
自去年11月开始，每一天，奇美医院都有护理师用生成式AI助手「A+护理师」来产出护理摘要、交班事项，人工再检查一遍，1分钟就搞定一位病人的记录。
就连病人累积好几天的护理资料和数据，A+护理师也能快速整理、产出病人转出摘要记录，原本20到30分钟的人工作业，现在只要3到5分钟。同时照顾好几位病人的护理师，靠它省下了至少半小时，甚至，新接手护理师的紧张情绪，还因为有它而缓解。
这就是奇美医院生成式AI（即GAI）的经典应用之一，靠整合多套系统资料、不断供AI检索运用，大大缩短了人工作业时间，深受护理师喜爱。光是今年10月单月，护理使用量就已超过4万人次。
奇美医院大受好评的GenAI助手不只这一个，下文将一一盘点说明。
专攻除错、摘要的HIS Copilot
奇美医院目前的生成式AI应用，可分为HIS Copilot和A+巡房大联盟两大类。
其中，HIS Copilot与医疗资讯系统（HIS）高度整合，就像是一套AI协作系统，在奇美医院原本的HIS操作页面中，新添AI小按钮，提供不同的生成式AI辅助功能。这些功能产出的资料，经人工确认，就会写入HIS中。也因此，为确保这些资讯正确、不干扰HIS，它专门提供一系列除错、缩写说明和摘要等功能，而不做无中生有的生成。
其中一项代表应用，就是A+医师。这个A+医师在去年11月亮相，是奇美医院最早开发的HIS Copilot助手，能对医师输入的病历摘要进行除错，比如将医师误填的70岁男性，自动更正系统记载的65岁女性，还能顺便更正文法、说明缩写，短短几秒就完成。去年上线以来，A+医师不只提高病历品质，还省下了医师书写病历的一半时间。
A+医师
奇美医院打造专门除错、摘要的HIS Copilot生成式AI助手，其中一例是A+医师，能对医师输入的病历资料进行除错、文法更正和缩写说明，比如将误填的70岁男性更正为65岁女性。图片来源／奇美医院
另一项HIS Copilot经典应用，就是与A+医师同时亮相的A+护理师。它能根据一笔笔条列式的IoT数据和记录，快速挑出重点、重新整理，改写为叙事型摘要。比如将「05/24/2024 0800 生命征象 饮食：水130ml」等记录，转换为「病人于早上8点至下午1点间，维持一般饮食并有正常自解排尿…（略）」的叙述，让摘要内容更亲切、有温度，也避免过往将内容复制贴上时，连带沿用的错误。
A+护理师
奇美医院HIS Copilot助手中还有个「A+护理师」，能根据一笔笔条列式的护理摘要记录，转换为有温度、叙述型的内容，包括了重点摘要、异常提醒与交班事项等，比如根据血糖值记录提醒超标，护理师只需再核对即可。图片来源／奇美医院
不只用于护理每日摘要，这个A+护理师，还能整理患者累积好几天的IoT数据。尤其在病人病情骤变，比如住院10天后，病情恶化需转入加护病房时，它就能快速整理资料、产出过去几天的重要变化。后来才接手这位病人的护理师，不但不必从头梳理、花半小时书写摘要，还能缓解焦虑心情。
由于奇美医院有不少专科护理师，每个专科都有各自的聚焦重点，比如骨科护理师，就特别著重骨科护理资讯。也因此，A+护理师还多了个人化提示栏位，供各科护理师产出所需的护理摘要，兼顾各科需求。
个人化提示
由于院内有许多护理专科，各专科有其照护重点与需求，因此「A+护理师」中特别设计了个人化提示栏位，来针对不同需求产出客制化摘要与记录。在同一页面下方，也有评等回馈机制，团队会根据回馈每周更版。图片来源／奇美医院
这类HIS Copilot功能，不只医师、护理师用得到，它还涵盖许多场景，像是急诊交班、入院记录、病程记录、出院记录、每周病程摘要、查房重点／待办事项、护理个别化卫教、会诊系统、跨团队会议记录，以及居家照护访视等10多种情境，每个情境前都冠上A+。
这每一个HIS Copilot功能，都嵌入在使用者操作HIS的必经环节，将GAI真正融入工作流程。而且，不论是哪一支HIS Copilot助理，使用者都能在操作页面给予评分回馈，开发团队会在1周内更版，让GAI辅助功能表现更好。
多了演绎功能的A+巡房大联盟不只给建议，还能出考题
奇美医院另一类GAI应用「A+巡房大联盟」，则是一套一站式的Web系统，集结了各种辅助医事人员的生成式AI助手，如A+医师、A+护理师、A+药师等等10多种医事职类。
不像HIS Copilot，这些助手不只能除错、摘要，还多了「演绎」功能，能根据背后整合的各类系统资讯，来给出判断、建议和提醒。就算是不同医事职类的使用者，都能在A+巡房大联盟网站查看这些助手，帮助自己更好地工作。
以A+医师来说，它能快速整合患者住院期间的所有资讯，总结出病人病情严重程度、用药、该提供哪些治疗或该追踪哪些事项等。甚至在A+医师页面中，使用者还能查看其它预测型AI结果，比如脱离呼吸机机率，作为治疗参考。
A+临床药师也是如此，能根据已整合的资料，如诊断、过敏史、现行医嘱、手术病况、入院现病史和生命征象等各种资料，迅速产出条列式的病人概况。
这些概况不只单一面向，而是相当多元，比如有病人基本状况，有各种生命征象、检验检查等数据重点，还有用药资讯，甚至是用药评估、建议和治疗计划等内容。有了A+药师的帮忙，真人药师1天可省下150分钟，用来从事更有价值的任务。
再来，A+卫教师也很特别，能根据每位病人状况，提供客制化的卫教资讯。光是在设计上，就可细分为疾病卫教师、照护卫教师和管路卫教师等3种A+卫教师，以疾病卫教师来说，它能依据各医疗系统记载的病人资讯，产出个别疾病的卫教，比如病人同时患有脑梗塞、脱水和乏力等症状，A+疾病卫教师就会根据这3点，分别提出改变生活习惯的卫教建议。
A+巡房大联盟的亮点应用，还包括较少人谈及的A+营养师、A+物理治疗师和A+药安师。以营养师来说，真人营养师一天得整理病人各种资讯，来制定营养摄取计划和建议，但有了A+营养师，就能快速消化大量资讯，产出病人营养现况、评估和建议，加速营养师制定更好的饮食计划。而营养师，还能用每天省下的225分钟，来与患者更好地沟通。
同理，A+物理治疗师也能摘要病人状况、给出合适的物理治疗评估。但很不一样的是，它能「定位患者」，也就是在确认病人适合接受复健治疗后，会串接病人现阶段最新资讯，包括生命征象、有无排程做检查、护理记录中是否记载病人离院买东西或请假等等。
如此一来，物理治疗师就能确定，病人当下在床位上，也就能放心前往复健，不必担心白跑一趟。有了这个A+物理治疗师，奇美医院物理治疗师回馈，每天至少省下了1小时。
A+巡房营养师
奇美医院开发了「A+巡房大联盟」，也就是Web一站式的医事职类GAI助手，包含医师、护理师、药师等多种类别。以其中的A+营养师为例，备忘录页面汇整了患者营养相关的医疗资讯供参考。图片来源／奇美医院
A+出服营养师
A+巡房大联盟中的A+巡房营养师还可细分为3种，都能根据系统最新资讯，产出各类的病人营养摘要与评估。有了GAI助手，奇美医院营养师每天省下200多分钟，有更多时间与病人沟通。图片来源／奇美医院
A+巡房大联盟还有别出心裁的应用实例
对奇美医院来说，A+药安师是个全新的尝试，是医院第一个自动执行的Agent AI应用。它的原理是，A+药安师每天半夜自动整理资讯，来侦测病人用药是否冲突，并在隔天早上6、7点产出报表。此时，8点上班的药师，就能先查看哪些病人触发最多风险，并赶在9点给药前，即时阻止给药。
这件事之所以特别，是因为与过去程式设定阈值的药安警示不一样。A+药安师判断的用药资讯，不单只是数值，还包括许多藏在叙述文字里的细节，比如护理记录中的症状描述、药物剂量和异常说明等。这些资讯经生成式AI分析和提示指令，就能揪出危险用药。
举例来说，护理记录中写道一位患者跌倒风险高，但医师又开给高血压药物，这类药物容易增加人体内钾离子浓度，晕眩、跌倒风险也因此提升。一旦A+药安师侦测到这些资讯，就会触发警示，提醒药师用药风险。
这个全新尝试不只用于西药，接下来，奇美医院还要将这套模式运用到中药，打造出A+中医药安师。
除了辅助临床工作，A+巡房大联盟还有项别出心裁的应用，也就是专为医师国考设计的A+国考复习。
它能在医师查房后，以该病人为主题，快速给出3道医师国考题，来让需考专科的住院医师，或是见习医师使用，复习考题。而且，它的出现，还能加速老师直接与学生讨论，不必再像过去，需等待2、3个月，等到老师有空了才有机会看病历、讨论。
这个A+巡房大联盟发展至今，已有10多种实例，举凡医师、护理师、药师、营养师、物理治疗师、卫教师、个管师、病安师、生活形态医学师、疾病编码分类师等，都有自己的A+助手，目前还正不断新增中。
如何靠提示工程避免幻觉
这些HIS Copilot和A+巡房大联盟应用，都采用微软Azure OpenAI服务开发，从去年11月开始陆续上线，几乎每一个，都成了院内职员爱用的工具。
他们的生成式AI之所以能落地、好用，关键在于克服幻觉。奇美医院的克服方式，主要靠提示工程，再搭配规则程式、RAG和GAI服务参数设置（如温度设定）的辅助。
虽无法细说提示工程作法，但奇美医院生成式AI应用的开发关键人物、奇美医院实证医学暨医疗政策中心主任廖家德，还是分享了几个大原则。首先，他们的提示工程采多层次设计，每层包含不同的临床作业逻辑和检核规则，甚至是指引（Guidelines），彼此环环相扣。
举例来说，生成式AI要进行护理摘要除错，提示就得纳入通用的医疗资料检核原则、特定领域（如专科护理）的资料检核规则、资料的输出形式与格式，以及最终的总检查规则等，层层叠加来确保资料正确产出。
再来是透过提示来拆解任务，就好比询问大型语言模型（LLM）「Strawberry有几个r」一样，LLM要回答这个问题，会先切分字符（Token），进而给出2个r的答案。但若提示要求LLM先将所有字母列出、再计算有几个r，LLM就能给出3个r的正确答案。奇美医院就利用这种方式，将任务拆解成LLM易懂、能准确处理的小任务，来避免幻觉。
奇美医院还运用类似技巧来避免幻觉，比如LLM不擅长处理数值，团队就改用文字或叙述型资料作为输入值，来让LLM判断。或直接导入系统既有的判断，作为LLM参考，又或是辅以规则程式，来确保回答正确。
许多拥抱GAI企业所担心的模型更版问题，在奇美医院看来，并不算是大麻烦。因为他们实测发现，模型更版的最大影响，在于模型对用字的强度反应，因此只需针对不同模型，调整部分提示用字即可。而现在，他们更是准备利用推理功能，来进行更复杂的临床任务。
关于幻觉，奇美医院还发生有趣的小故事。有天，一份AI生成的护理摘要，出现了一项连病人病史、就医记录和诊断记录，都没出现过的心脏衰竭症状，AI还提醒用药。负责的护理师纳闷，为何生成式AI这么建议？是幻觉吗？
原来，病人当天下午做了心脏超音波检查，报告中发现了心脏衰竭特征，但负责责医师还没来得及看报告，将结果写到诊断记录中。这项刚出炉的资讯，被不断接收系统新数据的生成式AI侦测到了，自动在护理摘要中提醒。
也因此，AI生成的内容不是幻觉，而是医护还没察觉的事实。这类情形不只发生一次，奇美医院护理部后来甚至宣导，当AI给出意料外的建议时，护理师要先回头检视自己是否遗漏资讯。
生成式AI落地的另一关键，还有「安全」。奇美医院下了不少功夫，与微软签署多项资安协议，还特别设计资料匿名机制，来保障资料隐私。比如，在患者资料传给LLM分析前，系统会自动将机敏资料替换为假资料，比如将真实姓名换为假名，不泄漏任何可识别资讯。
下一步瞄准虚拟人像与AI视觉
院内职员对GAI满是好评，光是今年10月单月，生成式AI使用人次就突破5万，当月流量费用却仅台币5万元，兼顾了落地、好用和经济实惠等优点。但奇美医院的创新脚步，并未就此停下。
他们一方面开发更多GAI应用，比如后来上线的A+病历品质审核师、A+虚拟病人，前者能根据病历项目，给出内容评分和建议；后者能以看诊情境问答，来评分问诊内容、给出需加强的建议。
A+病历品质审核师
奇美医院团队还打造一套A+病历品质审核师的GAI助手，可用来把关病历书写品质，像是针对不同的病历项目，给予内容评估和建议，能用来精进病历品质。图片来源／奇美医院
另一方面还投入虚拟人像应用，正在打造A+虚拟卫教主播，要将原本的个人化纸本卫教，升级为QR Code虚拟人像卫教。病人只要扫码，就能观看虚拟人演示的个人化卫教说明，还能即时互动，介绍病房和医院环境。
甚至，奇美医院还瞄准AI视觉，要透过AI镜头扫描特定场域，比如针对药剂部来侦测给药状况、计算当日给药量，或用于开刀房，结合智慧眼镜来辨识器械种类、数量与位置，把关医疗安全。
在团队的想像中，AI视觉还有个「急救」的终极应用场景。
透过镜头辨识救护车内景象，来联动系统自动输入资料，护理人员不必费时打字，解放双手来照顾病人。奇美医院团队还构想，将AI视觉应用产出的报表，结合生成式AI，来解读趋势和除错。这些就是奇美医院从GAI实例经验中，延伸出的智慧医院目标。