長庚醫療體系創立近半個世紀，是台灣最重要的醫療院所之一。醫療科技日新月異，當台灣即將邁入超高齡社會，AI也飛快進展，長庚醫療體系是如何應用AI，在這場技術革命裡跟上時代腳步？《風傳媒》專訪長庚醫療體系總執行長潘延健，他以這句話做為開場白：「我想除了效率之外，我們還追求服務更完善，而且治療更精準」。
長庚醫療體系旗下有10家遍布全台的醫療院所，每日看診病患總數超過34,700人次，登記病床數達11,225床，多年下來，累積的病歷歸戶超過1,700萬人，病歷資料超過10億筆，醫療影像資料超過8,500萬張；長庚醫療體系導入AI歷程中，這些寶貴資料既是重要的數據來源，也是數位轉型的根基。
從病歷資料一致做起，先蹲好馬步
「哪怕AI錯誤率只有1%，假設我們一天來1萬多個病患，裡面就會有100多人的診療過程或紀錄發生錯誤，造成的問題將是天文數字！」潘延健直言，長庚醫療體系的AI發展並非一蹴而就，而是內部不斷摸索，力求準確無誤、確定基本原則後，才緩緩邁開步伐。潘延健回憶，首先確立的關鍵就是將病歷資料結構化，讓資料格式一致，然後再提供AI學習、比對病歷，才能事半功倍：「大概在2016年、2017年前後，經過資訊再造整個結構重整，所以把我們整個基礎打得非常穩固。」潘延健說。
AI技術快速發展，長庚醫療體系步步為營，他們採取系統化分工模式，潘延健介紹，內部目前有兩個主要AI部門：「一個是比較接近臨床、專注訓練的AI中心；另一個AI團隊與資訊部門為同一單位，共同協助AI軟體模組的落地應用並整合至HIS系統。」研發團隊專注於最新技術的探索和模型訓練，而應用團隊則確保這些技術能夠順利導入日常醫療流程中，兩者分進合擊。
團隊兵分二路，發展自有AI系統「學姐」為醫護指引
在AI項目的選擇和審核方面，長庚的把關也頗為嚴謹。潘延健解釋：「我們大致分二到三個關卡，確認它（新應用）未來可行性，以及是否真的有應用價值，然後再透過人體試驗倫理委員會（IRB）審查，確認是不是要發展。」如此逐一審核，是為了確保每個AI項目都能夠切實解決臨床需求，而不是僅僅追求技術上的規格突破而已。潘延健強調，長庚醫療體系的初衷就是「技術要讓醫療服務更好」，潘延健說：「我們為什麼要用AI？絕對不只因為它是AI，而是因為他提升病人的治療效果、醫療品質，或者至少要提高團隊的工作效率。」這也是長庚發展AI策略的核心思維。
發展AI多年，長庚醫療體系內部因為AI有哪些改變？潘延健舉了一個例子。原來，長庚因為內控不允許使用ChatGPT等開放的生成式AI，因此他們自行建置了一套體制內的生成式AI、將其命名為「學姐」；該系統能夠協助經驗不足的醫護人員快速總結病歷資料、協助護理記錄與交班作業。「住院醫師剛進來，每個區域的護理師都比他資深嘛，所以都叫學姐。」潘延健笑說：「這個暱稱更熟悉，希望讓使用者覺得親近一些。」
放眼未來，潘延健樂觀看待AI提升台灣醫療的發展，他認為，這將是醫療產業走向國際化的大好機會。潘延健強調，過往台灣醫療服務品質甚佳，但在國際上仍然頗為缺乏知名度，只要善加培訓，讓AI進一步完善診療內容和準確性，長庚醫療體系已經陸續取得HIMSS(美國醫療資訊與管理系統學會)所有項目的認證，全面提升國際競爭力。
責任編輯/林彥呈
