醫療 × AI：不是代替醫生，而是成為臨床的知識副駕
AI 不會取代醫生，但懂得用 AI 的醫療團隊將更有優勢。 本文分享語言模型（LLM）在醫療場域的實用應用，包括病歷摘要、症狀輔助判斷、衛教說明等，並探討實務部署的挑戰與解方。
語言模型如何應用在醫療場景？
- 病歷摘要：將長篇繁複的醫療紀錄摘要成關鍵診斷重點，協助轉診與交班。
- 症狀輔助判斷：透過病患描述與量測數據輔助初步篩檢（非診斷），提升問診效率。
- 衛教說明生成：針對不同疾病自動生成通俗易懂的衛教內容，減輕醫師負擔。
應用案例：診間語音轉文字結合 LLM
許多醫療機構已導入語音轉錄 + LLM，將醫師與病患對話轉換為病歷摘要草稿，節省大量書寫時間。模型還可根據 ICD 或 SOP 自動產出結構化欄位。
導入挑戰與因應策略
- 資料敏感性高：需私有化部署與遮罩技術，保障病患隱私
- 語意正確性要求高：需與醫療 SOP、醫囑系統串接，避免幻覺
- 醫護人員工作流程緊湊：需設計貼近臨床的介面與操作流程
恩梯科技如何協助醫療導入 AI？
恩梯科技 專注私有化模型導入與臨床場景整合，提供：
- 醫療文本遮罩與分類工具
- 病歷摘要 prompt 設計與調校
- 語音轉文字串接與資料同步機制
- 客製化臨床輔助系統前端介面
AI 是輔助，而非取代，協助醫療人員更專注人本與決策。
