SOLUTION · HEALTHCARE
醫療照護 AI:專業監督下的安全自動化
在臨床責任不可妥協的前提下導入 AI。我們先從低風險、高 ROI 的行政作業著手,所有臨床相關產出皆經人工驗證,並全程落實去識別化與隱私保護。
從行政負擔切入,而非從病人安全冒險
醫療機構的痛點很少是「缺乏 AI 想像力」,而是醫師、護理師與行政人員每天被病歷摘要、衛教文件、保險前置授權(prior authorization)與各式表單耗掉大量時間。這些工作量大、重複性高、且直接排擠到照護時間,卻又因為涉及 PHI(受保護健康資訊)與臨床判讀,讓多數團隊不敢輕易交給 AI。
Tenten AI 的做法是把問題拆成「低臨床風險」與「臨床相鄰」兩類,先在前者建立可量測的成效,再以人工驗證機制謹慎延伸到後者。我們的 FDE(Forward-Deployed Engineer)直接進駐院方環境,在你的 VPC 或私有雲內以 RAG 串接電子病歷、知識庫與制度文件,確保 AI 只在受控、可稽核的資料邊界內運作。
我們不販售「黑盒子診斷工具」。每一個臨床相鄰產出都帶有來源引用、信心標示與人工複核關卡;每一筆進入模型的資料都先經過去識別化處理。我們交付的是能在數週內上線、且法遵與資安團隊敢簽字放行的真實系統。
核心能力
01
病歷摘要與重點萃取
將冗長的住院病程、檢驗報告與會診紀錄濃縮成結構化摘要,每一句結論都附帶原始病歷的來源引用,讓醫師在複核時能一鍵回溯,而非盲信模型輸出。
02
病人衛教文件生成
依據診斷、用藥與術後注意事項,自動生成符合衛教讀寫程度(health literacy)的客製化說明文件,並支援多語版本;臨床相鄰內容一律經醫護人員審閱後才交付病人。
03
保險前置授權支援
自動比對保險給付條件與病歷佐證,草擬 prior authorization 申請文件並標示缺漏項目,讓行政人員從手動翻找轉為審閱與送件,大幅縮短來回補件的週期。
04
去識別化與隱私防護管線
在資料進入模型前自動偵測並遮罩姓名、病歷號、身分證號等 PHI,於院方 VPC 內運行,留存完整稽核軌跡,符合本地個資法規與醫療資安要求。
05
人工驗證與信心標示
所有臨床相鄰產出皆設有強制人工複核關卡(human-in-the-loop),模型對不確定的內容會主動標示低信心或缺乏佐證,避免將判斷責任悄悄轉嫁給病人或第一線人員。
06
行政流程自動化
從預約提醒、轉診文件、出院摘要到內部表單填寫,將高重複、低風險的行政工作自動化,讓醫護人力回到真正需要專業判斷的照護現場。
應用場景
住院醫師交班摘要
在交班前自動將過去 24 小時的病程、用藥變更與檢驗異常彙整成結構化摘要,附來源引用供接班醫師快速確認,降低交班遺漏風險。
術後衛教與返家照護說明
依手術類型與病人用藥自動生成返家照護說明,經護理師審閱後列印或推送至病人手機,減少因衛教不足而產生的回診與電話諮詢。
保險前置授權與拒賠申覆
為高頻拒賠的處置自動草擬 prior authorization 與申覆文件,標示需補強的臨床佐證,讓收費與行政團隊將時間花在審閱而非從零撰寫。
門診病歷快速回顧
在診間叫號的同時,為醫師生成該病人的過往病史、慢性病用藥與最近檢驗趨勢摘要,讓有限的看診時間聚焦在臨床決策。
客服與行政信件草擬
針對病人來信的帳務、預約與檢驗結果查詢,自動草擬回覆並附上制度依據,由行政人員確認後送出,縮短回應時間。
交付節奏
WEEK 1–2
範圍界定與資料邊界設計
FDE 進駐,與臨床、法遵與資安團隊共同盤點流程,選定 1–2 個低風險高 ROI 場景,設計去識別化管線與 VPC 內的資料存取邊界。
WEEK 3–4
MVP 建置與人工驗證關卡
在院方環境內以 RAG 串接病歷與知識庫,建立第一版可用系統,並嵌入強制人工複核與信心標示機制,交由小規模臨床使用者試用。
WEEK 5–6
試運行與成效量測
在真實工作流中試運行,蒐集準確率、節省工時與使用者信任度數據,依臨床回饋調整提示、來源引用與審核流程。
WEEK 7+
上線、稽核與擴展
通過法遵與資安審查後正式上線,建立持續稽核機制,並依成效逐步擴展至更多科別與臨床相鄰場景。
6–8 週
首個場景上線
100%
臨床相鄰產出經人工驗證
VPC
資料不出院方環境
常見問題
AI 會不會直接做出診斷或臨床決策?
不會。我們刻意避開自動診斷,所有臨床相鄰產出都設有強制人工複核關卡,模型只負責摘要、草擬與彙整,最終判斷與責任始終由具資格的醫護人員承擔。我們也會在產出中標示信心程度與來源,讓複核者能快速辨識需要重點檢查的內容。
病人的 PHI 如何保護?資料會外流嗎?
資料在進入模型前會先經過自動去識別化管線,遮罩姓名、病歷號等可識別資訊,整套系統運行於院方的 VPC 或私有雲內,資料不離開你的環境。我們同時留存完整稽核軌跡,符合本地個資法規與醫療資安要求。
如果 AI 產出有錯,責任由誰承擔?
我們的設計前提就是「AI 不獨自做決定」。臨床相鄰產出必經人工驗證後才生效,等同於在既有的專業審核流程中加入一個更有效率的草稿來源,責任歸屬與現行流程一致。來源引用與信心標示則讓審核者更容易發現並攔截錯誤。
為什麼要先做行政自動化,而不是直接做臨床 AI?
因為行政作業量大、風險低、ROI 明確,能在數週內展現可量測的價值,同時讓法遵與資安團隊建立對系統的信任。在低風險場景驗證資料管線與審核機制後,再謹慎延伸到臨床相鄰工作,是對病人安全與機構責任最負責任的路徑。
導入需要更換現有的電子病歷系統嗎?
不需要。我們透過 RAG 與既有的 EMR、知識庫與制度文件整合,在你的環境內運作,不要求替換核心系統。FDE 會直接對接你的資料與流程,讓導入對既有 IT 架構的衝擊降到最低。
法遵與資安團隊能參與並審查整個流程嗎?
可以,而且是必要的。我們從第一週就邀請法遵與資安團隊共同設計資料邊界與去識別化管線,所有產出都可稽核、可回溯。上線前必須通過院方的法遵與資安審查,我們不會繞過你既有的治理機制。
