6 週
試點科別上線
100%
輸出人工審核
在多數醫院，臨床人員的瓶頸不在診療，而在診療之外的文書。一家地區醫院找上我們時，醫護每天得花大量時間整理病歷摘要、起草申報文件——必要卻繁瑣，也擠壓了能留給病患的時間。我們沒有先做吸睛的臨床 AI，而是從風險最低、量體最大的行政負荷切入，並在每份輸出生效前都擺上一道人工審核閘門。
挑戰
行政負荷集中在兩處：病歷摘要，與健保申報文件的起草。兩者都重複繁瑣，依賴人工逐筆閱讀散落各系統的紀錄，既易遺漏也易出錯，最終由臨床人員自行吸收。
院方先前評估過幾套方案，多半停在 PoC——一進真實資料，就卡在合規與信任。更棘手的是資料邊界：病歷屬於高度敏感的 PHI，不能直接送進外部 API。他們的需求很務實：不額外承擔臨床風險、資料留在院內，產出最終由專業人員拍板，而非交給模型。
我們的做法
我們從一場聚焦的工作坊開始。工程師到院駐點，與臨床、行政、資訊團隊把流程攤開，依「臨床風險 × 處理量體」排序——先做風險最低、量卻最大的行政工作，先建立信任。
資料邊界是一開始就劃下的線。系統部署在醫院自有的 VPC 與地端，資料不出院；進入模型之前，PHI 一律先去識別化。哪些欄位遮蔽、哪些保留、如何還原對照，都在工作坊裡逐項確認。
模型選型維持 model-neutral，不綁定單一供應商；核心檢索採 RAG，讓每段摘要與草稿都能回溯原始病歷，審核者看得到依據，而非黑盒子。
解決方案
我們交付兩套相互搭配的系統。其一處理病歷摘要：彙整散落的紀錄，產出結構化摘要，每條重點都標註來源以便核對。其二處理申報文件起草：依規則預填欄位、生成初稿，把人從重複打字中解放。
整套設計的重心，在那道強制人工審核閘門。系統所有輸出一律是「草稿」而非定稿——專業人員確認前，任何內容都不會生效、不會送出。這是寫進流程的硬性規定，而非選配：
- 每份摘要與草稿都附可點擊的來源，可逐項對照原始病歷；
- 未經人工確認的輸出，一律不放行至下游；
- 審核時的修改全程留痕，作為調校與稽核的依據。
AI 把繁瑣的初稿備妥，最後的判斷與責任，仍握在專業人員手上。
成果
試點在六週內於首個科別正式上線。這不是又一場 demo，而是接進真實流程、處理真實案件的系統——也是我們刻意避開無止盡 PoC 的原因。
整個試點期間，所有生效的輸出維持 100% 經人工審核；閘門守住了，沒有一份未經確認的內容流向下游。在容錯空間極小的醫療環境，這比亮眼的比例更重要。
成效很樸實：行政負荷降下來，臨床人員把省下的時間還給病患。而我們交付的不只是程式碼：院方團隊已能自行操作、調校，並複製到其他科別。我們轉移的是能力，不是依賴。
