生成式AI正在醫療領域掀起一場變革，它不僅僅是一個 buzzword，而是一項能夠實質提升醫療效率與品質的關鍵技術。從病歷的自動生成，到臨床報告的快速產出，再到衛教內容的個性化定製，甚至在醫護人員與患者的溝通上，生成式AI都展現出巨大的潛力。
其中，GPT模型等生成式AI技術的應用，能夠幫助醫療專業人員大幅減少文書工作負擔，讓他們有更多時間專注於患者照護。想像一下，醫生不再需要花費大量時間整理病歷，而是可以透過AI快速提取關鍵資訊，輔助臨床決策。或者，護理人員可以利用AI自動生成結構化的臨床報告，減少重複性工作，提升工作效率。此外，生成式AI還能為患者量身打造衛教材料，幫助他們更好地理解自身疾病和治療方案，從而提升醫囑遵從性。
然而，要真正發揮生成式AI在醫療領域的潛力，並非僅僅導入技術就能達成。醫療機構需要仔細評估自身的需求，選擇合適的AI模型，並針對特定的醫療數據進行訓練。同時，也需要關注生成結果的準確性和可靠性，以及數據隱私和倫理等方面的問題。
值得注意的是，生成式AI並非要取代醫療專業人員，而是要成為他們的得力助手，共同提升醫療服務的品質和效率。透過善用這項技術，我們可以創建一個更高效、更人性化的醫療環境，最終造福廣大患者。
一個實用的提示：在導入生成式AI應用之前，務必進行充分的數據準備和模型訓練，並建立完善的評估機制，以確保生成結果的準確性和可靠性。另外，需要特別留意，在應用生成式AI協助醫護人員與患者溝通的同時，確保溝通的內容準確且不帶有誤導性，並且符合相關的法律法規。充分的準備能讓您在應用生成式AI的過程中事半功倍。
歡迎聯絡【展正國際法律事務所 黃偉琳律師】 Welcome to contact us
掌握生成式AI在醫療領域的應用，從病歷到衛教內容生成，提升醫療效率與品質。
- 評估導入生成式AI的需求，選擇合適的AI模型並針對醫療數據進行訓練.
- 利用生成式AI快速提取病歷關鍵資訊，輔助臨床決策，減少醫生文書工作負擔.
- 運用生成式AI產生個人化衛教材料，幫助患者理解疾病和治療方案，提升醫囑遵從性.
生成式AI在醫療領域的角色：定義、潛力與應用範疇
生成式AI的定義與核心技術
生成式AI (Generative AI) 是一種人工智慧，專注於創造新的、以前未見過的數據樣本。 與傳統AI側重於分析和預測不同，生成式AI能夠基於學習到的資料模式，生成文字、圖像、音訊、程式碼等. 其核心是機器學習模型，尤其是深度學習，透過分析大量資料來識別和分類模式，進而產生新的內容.
其中，基礎模型 (Foundation Models, FM) 是以多樣化的文字和影像資料訓練的大型生成式AI模型，能執行如回答問題、撰寫文章、圖像標注等通用任務。 常見的生成模型包括：
- 變分自編碼器 (VAE)：能建立多種資料類型的創新變體。
- 生成對抗網路 (GAN)：透過生成器和鑑別器之間的競爭學習，產生更逼真的資料。
- 擴散模型：透過逐步去噪過程，生成高質量、細節豐富的資料。
生成式AI在醫療領域的潛力
生成式AI在醫療保健領域展現出巨大的潛力，能革新醫療服務的提供、管理和體驗。 它不僅能提高效率，還能推動創新，並改善患者的治療效果.
潛力體現在以下幾個方面：
- 加速藥物研發：生成式AI可設計新的候選藥物、預測藥物交互作用、並模擬臨床試驗，大幅縮短藥物開發週期.
- 實現個人化醫療：透過分析患者的基因、病史和生活方式，生成式AI能客製化治療方案，提供更精準有效的醫療服務.
- 輔助診斷與治療：生成式AI可分析醫學影像、生成初步診斷報告、並協助醫生制定治療計畫，提高診斷速度和準確性.
- 優化醫院管理：生成式AI能創建醫院數位孿生、改善病人分流、監控設備故障、並優化資源配置，提高醫院運營效率.
- 改善醫護人員培訓：生成式AI能建立虛擬病人、模擬臨床情境，提供更真實、更有效的培訓方式.
生成式AI在醫療領域的應用範疇
生成式AI在醫療領域的應用範疇廣泛，涵蓋了藥物開發、臨床實務、行政管理、醫學研究等多個方面.
具體應用包括：
- 病歷生成：自動提取和總結病歷中的關鍵資訊，提高醫生查閱病歷的效率.
- 臨床報告生成：根據診斷數據、實驗室結果等資訊，自動生成結構化的臨床報告，減少醫生文書工作負擔.
- 衛教文章生成：產生通俗易懂、個性化的衛教材料，幫助患者更好地瞭解自身疾病和治療方案.
- 藥物分子設計：設計具有特定性質的新藥分子，加速藥物發現過程.
- 醫學影像分析：自動解釋X光、MRI等醫學影像，並生成相應的文字報告，提高診斷速度和準確性.
- 虛擬病人模擬：建立能根據學生反應調整的虛擬病人，用於臨床訓練，提升醫護人員的應變能力.
- 行政流程自動化：自動化文書處理、簡化排程與帳務流程、改善病患溝通.
儘管生成式AI在醫療領域的應用前景廣闊，但也面臨著一些挑戰，例如數據隱私、倫理考量、以及監管合規等. 此外，生成式AI模型的準確性和可靠性也需要持續驗證和改進.
病歷、臨床報告、衛教文章自動生成：實作流程與技巧
病歷與資訊提取
生成式 AI 在病歷處理上的應用，能有效協助醫療人員快速掌握病患的完整資訊，提升工作效率並優化臨床決策。以下列出實作流程與技巧：
- 資料收集與準備：首先，需要收集大量的電子病歷資料 (EHR)。這些資料通常包含結構化資料（如實驗室結果、藥物處方）和非結構化資料（如醫生筆記、病患主訴）。在匯入模型之前，務必進行資料清洗，移除不相關或錯誤的資訊，確保資料品質。
- 模型選擇與訓練：選擇適合的生成式 AI 模型，例如大型語言模型 (LLM)。可以採用預訓練模型，再利用醫療資料進行微調，使其更適應醫療領域的專業術語和語境。例如，使用 BERT 或 GPT 系列模型，並針對特定任務（如病歷）進行訓練。
- 模型微調與優化：利用清洗後的病歷資料，針對選定的模型進行微調。這個階段的目標是讓模型能夠準確地提取病歷中的關鍵資訊，並生成簡潔扼要的。可以使用如 NVIDIA Clara Federated Learning平台，在保護敏感資料的同時，跨機構協作進行AI訓練。
- 生成與驗證：訓練完成後，模型便能自動生成病歷。然而，為了確保的準確性和可靠性，需要醫療專業人員進行驗證。驗證的重點包括：是否完整涵蓋了病患的重要病史、診斷、治療方案等資訊，以及的內容是否準確無誤。
- 持續監控與改進：生成式 AI 模型的效能並非一成不變，需要持續監控其表現，並根據實際應用情況進行改進。例如，定期評估的品質，並收集醫療人員的回饋，以便進一步優化模型 。
臨床報告自動生成
生成式 AI 也能夠根據診斷數據、實驗室結果等資訊，自動生成結構化的臨床報告，減輕醫生的文書工作負擔。實作流程與技巧如下：
- 資料整合與分析：首先，需要整合來自不同來源的醫療數據，例如放射影像報告、實驗室檢驗數據、以及醫生診斷記錄。利用自然語言處理 (NLP) 技術，從這些數據中提取關鍵資訊，例如疾病名稱、嚴重程度、以及相關的生物標記。
- 報告模板設計：設計標準化的臨床報告模板，明確報告中需要包含的各個部分，例如病患基本資料、診斷結果、治療建議等。報告模板的設計應符合醫療規範和臨床需求，確保報告的完整性和可讀性。
- 模型訓練與生成：利用整合後的醫療數據和報告模板，訓練生成式 AI 模型，使其能夠自動生成結構化的臨床報告。可以採用 Seq2Seq 模型或 Transformer 模型，並加入注意力機制，提高模型生成報告的準確性。
- 報告審核與修改：自動生成的臨床報告需要經過醫生審核，確認內容的準確性和完整性。醫生可以根據需要對報告進行修改和補充，例如加入個人化的治療建議或注意事項。
- 流程整合與優化：將自動生成臨床報告的流程整合到現有的醫療資訊系統中，例如 EHR 系統，方便醫生直接在系統中使用。持續收集醫生對報告的評價，並根據評價結果優化模型，提升報告的品質和效率。
衛教文章生成與個人化
生成式 AI 也能夠產生通俗易懂、個性化的衛教材料，幫助患者更好地瞭解自身疾病和治療方案，提升醫囑遵從性。實作流程與技巧如下：
- 目標受眾分析：首先，需要明確衛教文章的目標受眾，例如年齡、教育程度、以及對疾病的瞭解程度。針對不同的受眾，設計不同風格和內容的衛教文章。
- 內容設計與生成：利用生成式 AI 模型，根據目標受眾的特點，自動生成衛教文章。文章內容應包含疾病的基本知識、治療方法、以及注意事項。為了提高文章的可讀性，可以使用簡單明瞭的語言，並加入圖片、影片等視覺元素。
- 客製化調整：根據患者的個人情況，對生成的衛教文章進行客製化調整。例如，針對不同的疾病階段、不同的治療方案、以及不同的生活習慣，提供不同的建議和指導。
- 易讀性評估：評估衛教文章的易讀性，確保文章內容能夠被目標受眾理解。可以使用 Flesch Reading Ease 等指標，評估文章的閱讀難度，並根據評估結果進行修改。
- 管道發佈與追蹤：將生成的衛教文章透過不同的管道發佈給患者，例如醫院網站、手機 App、以及社交媒體。追蹤患者對文章的閱讀和回饋情況，並根據回饋結果不斷優化文章內容。
生成式AI在醫療的潛力:從病歷到衛教內容生成. Photos provided by unsplash
醫療機構導入生成式AI的進階策略：案例分析與最佳實務
案例分析：不同規模醫療機構的導入策略
導入生成式AI並非一蹴可幾，不同規模的醫療機構需要根據自身資源、需求和現有基礎設施，制定合適的進階策略。以下將分析幾種常見情境：
- 大型醫學中心：
大型醫學中心通常擁有較多的資源和專業人才，可以考慮建立自己的生成式AI模型，並將其整合到現有的醫療資訊系統(HIS)中。例如，奇美醫院在2019年便開始導入AI，並在2023年聚焦於生成式AI，在AI的基礎建設下，打造出數十種醫療GAI應用。此類機構可以專注於開發高度客製化的解決方案，例如用於特定疾病的診斷、治療方案制定、或藥物研發。
- 中小型醫院：
中小型醫院的資源相對有限，可以考慮採用雲端服務或購買現成的生成式AI解決方案。重點在於選擇與醫院現有系統相容，且能解決實際痛點的工具。例如，可使用AI語音助理來簡化病歷記錄流程，或是利用AI聊天機器人來回答患者的常見問題，進而降低醫護人員的工作負擔。
- 診所：
診所可以專注於利用生成式AI來改善患者溝通和衛教。例如，生成個性化的衛教材料，或使用AI翻譯工具來協助與不同語言的患者溝通。選擇易於使用、價格合理的解決方案至關重要。像是自動發送問卷關心患者的復原狀況，並自動整理客戶的回覆與建議，以進一步提升醫療服務提供者的服務品質。
最佳實務：成功導入生成式AI的關鍵要素
無論醫療機構的規模如何，成功導入生成式AI都需要關注以下幾個關鍵要素：
- 明確的目標和需求：
在導入生成式AI之前，必須明確定義希望解決的問題和達成的目標。例如，是希望提高病歷記錄的效率，還是改善患者的滿意度？明確的目標有助於選擇合適的解決方案和評估導入效果。
- 高品質的資料：
生成式AI模型的效能高度依賴於訓練資料的品質。醫療機構需要確保擁有足夠的、準確的、完整的資料，並建立完善的資料治理機制。
- 跨領域合作：
導入生成式AI需要醫療專業人員、資訊科技人員、和數據科學家之間的緊密合作。醫療專業人員需要提供臨床知識和需求，資訊科技人員需要負責系統整合和維護，數據科學家需要負責模型訓練和評估。
- 持續的監測和評估：
導入生成式AI後，需要持續監測和評估其效能，並根據實際情況進行調整和優化。同時，也需要關注生成結果的準確性和可靠性，以及可能存在的倫理風險。
- 完善的資安措施：
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，任何部署的AI工具都應支援加密、嚴格存取控管、稽覈紀錄，以及若用於模型訓練或分析時的資料去識別化流程。
KPMG安侯建業健康照護與生技產業服務團隊主持會計師郭欣頤強調，醫療的未來不在於提升單一機構效能，而是建構由AI驅動的整合型生態系，強調預防、早期介入與個人化照護，多方協作並由AI協調，將成為推動醫療轉型的關鍵.
| 醫療機構規模 | 導入策略 | 具體應用 |
|---|---|---|
| 大型醫學中心 | 建立自己的生成式AI模型，並將其整合到現有的醫療資訊系統(HIS)中 | 開發高度客製化的解決方案，例如用於特定疾病的診斷、治療方案制定、或藥物研發 |
| 中小型醫院 | 採用雲端服務或購買現成的生成式AI解決方案。重點在於選擇與醫院現有系統相容，且能解決實際痛點的工具 | 使用AI語音助理來簡化病歷記錄流程，或是利用AI聊天機器人來回答患者的常見問題，進而降低醫護人員的工作負擔 |
| 診所 | 專注於利用生成式AI來改善患者溝通和衛教。選擇易於使用、價格合理的解決方案至關重要 | 生成個性化的衛教材料，或使用AI翻譯工具來協助與不同語言的患者溝通。像是自動發送問卷關心患者的復原狀況，並自動整理客戶的回覆與建議，以進一步提升醫療服務提供者的服務品質 |
生成式AI醫療應用的倫理考量與法規遵循：數據隱私與安全
數據隱私與安全的核心挑戰
在醫療領域應用生成式AI時，數據隱私與安全是首要考量。生成式AI模型需要大量醫療數據進行訓練，這些數據通常包含高度敏感的個人健康資訊（PHI），例如病歷、診斷結果、藥物處方等. 如何在利用這些數據提升醫療服務效率的同時，確保患者的隱私不被侵犯，是醫療機構和AI開發者面臨的一大挑戰. 違反數據隱私可能導致嚴重的法律後果、財務損失和聲譽損害，更重要的是，會損害患者對醫療體系的信任.
- 資料外洩風險：生成式AI模型在訓練過程中可能無意中記憶敏感的病人資訊，並在模型輸出時洩露這些資訊.
- 未經授權存取：如果沒有適當的存取控制，未經授權的人員可能存取到用於訓練AI模型的醫療數據.
- 資料重新識別：即使醫療數據經過匿名化處理，仍有可能通過其他途徑將其重新識別.
- 網路攻擊：醫療機構的AI系統可能成為網路攻擊的目標，導致大量病人數據外洩.
符合法規要求的實務措施
為了確保生成式AI在醫療領域的應用符合相關法規，醫療機構必須採取一系列嚴格的措施。
- 遵守 HIPAA 和 GDPR：在美國，醫療機構必須遵守《健康保險流通與責任法案》（HIPAA），保護病人的個人健康資訊. 在歐洲，則需遵守《通用數據保護條例》（GDPR），該條例對個人資料的處理有更嚴格的規定.
- 資料去識別化：從數據集中移除個人識別資訊，確保無法輕易識別個人. HIPAA 提供兩種去識別化方法：安全港方法（移除 18 種特定識別符）和專家認定方法（由專家評估重新識別風險）.
- 資料加密：對儲存和傳輸中的資料進行加密，防止未經授權的存取.
- 存取控制：實施嚴格的存取控制，確保只有授權人員才能存取敏感資料.
- 知情同意：在收集和使用病人資料之前，必須獲得病人的知情同意，明確告知他們資料的使用目的、類型以及保護方式.
- 定期稽覈與監控：定期審查AI系統的安全性，監控潛在的風險和漏洞.
- AI特定政策制定： 制定適用於AI系統的特定政策，包含模型訓練和推論.
倫理考量：透明度、公平性與責任
除了法規遵循之外，生成式AI在醫療領域的應用還涉及重要的倫理考量.
- 透明度：AI系統的決策過程應該盡可能透明，讓醫護人員和病人瞭解AI是如何做出判斷的.
- 公平性：確保AI模型不會因為訓練數據中的偏差而產生歧視性的結果. 應定期評估和修正模型，以減少偏見並確保公平性.
- 責任歸屬：明確AI系統在醫療決策中的角色，以及在出現錯誤時的責任歸屬. 確保 AI 是輔助醫護人員，而不是取代.
- 持續教育與訓練：提供醫護人員相關訓練，確保他們瞭解如何正確使用 AI 工具，並具備判斷 AI 輸出結果的能力.
總之，生成式AI在醫療領域的應用，必須兼顧技術創新與倫理責任。醫療機構和AI開發者應共同努力，建立一個安全、可靠、公平且以病人為中心的AI醫療生態系統.
生成式AI在醫療的潛力:從病歷到衛教內容生成結論
綜上所述，生成式AI在醫療的潛力:從病歷到衛教內容生成，不僅僅是技術上的革新，更是對醫療服務模式的深刻轉變。從提升病歷處理效率、加速臨床報告產出，到實現衛教內容的個人化，生成式AI正在賦能醫療體系，使其更加高效、精準和以患者為中心。 然而，我們也必須正視其在數據隱私、倫理道德和法規遵循等方面所帶來的挑戰。只有在充分理解並妥善解決這些問題的前提下，才能真正釋放生成式AI在醫療領域的巨大潛力。
隨著技術的不斷進步和應用案例的日益豐富，我們有理由相信，生成式AI將在醫療領域扮演越來越重要的角色，為醫生、護士和患者帶來更多福祉。 未來，我們期待看到更多創新應用湧現，共同打造一個更智能、更人性化的醫療生態系統。
歡迎聯絡【展正國際法律事務所 黃偉琳律師】 Welcome to contact us
生成式AI在醫療的潛力:從病歷到衛教內容生成 常見問題快速FAQ
生成式 AI 在醫療領域有哪些應用？
生成式 AI 可應用於病歷生成、臨床報告自動生成、衛教文章撰寫，甚至輔助藥物研發。它通過分析大量醫療數據，幫助醫療人員更高效地工作，並改善患者的治療效果.
導入生成式 AI 時，醫療機構應注意哪些倫理考量？
醫療機構需要關注數據隱私、確保 AI 決策的透明性和公平性，以及明確 AI 系統在醫療決策中的責任歸屬。遵守 HIPAA 和 GDPR 等法規，對數據進行去識別化和加密至關重要.
中小型醫院如何導入生成式 AI？
中小型醫院可以考慮採用雲端服務或購買現成的生成式 AI 解決方案，選擇與醫院現有系統相容，且能解決實際痛點的工具。例如，使用 AI 語音助理簡化病歷記錄，或利用 AI 聊天機器人回答患者常見問題.
如何確保生成式 AI 在病歷生成方面的準確性？
為了確保生成病歷的準確性，需要醫療專業人員進行驗證，並持續監控模型的表現，根據實際應用情況進行改進。另外，還需要建立完善的評估機制，以確保生成結果的準確性和可靠性.
生成式 AI 會取代醫療專業人員嗎？
生成式 AI 的目標是成為醫療專業人員的得力助手，而不是取代他們。透過善用這項技術，可以創建一個更高效、更人性化的醫療環境，最終造福廣大患者.
