醫療院所每天累積大量病歷、檢查報告、影像報告、用藥紀錄與臨床註記，許多內容都需要醫師與醫療團隊逐一閱讀、整理與判斷。當資料分散在不同系統中，臨床人員往往必須在多個畫面間來回查詢，不僅耗時，也加重行政作業負擔...

AI智能體導入醫療現場，協助病歷整理與臨床資料應用

臺大醫院温家昶資訊經理團隊開發智慧化醫療資訊輔助系統，將大型語言模型導入醫院資訊流程，聚焦病歷整理、醫療報告產製、臨床研究資料結構化與院內知識應用，協助醫療人員更快掌握病歷重點、生成報告並提升作業效率。

AI協助讀懂病歷，縮短資料整理時間並提升資料品質

本系統核心為 Deep EMR 增強式病歷檢索系統，可依照醫療人員的需求，自動篩選相關病歷資料，例如門診紀錄、住院紀錄、檢查報告、影像報告、手術及病理報告、抽血檢驗值等，再進一步整理成臨床可用的內容。系統也可結合院內知識庫，協助校正藥物資訊、檢驗數據與病歷內容，提高資料可靠度；並可依使用目的進行去識別化處理，輸出為臨床或研究所需格式。案例顯示，腫瘤病歷整理與治療紀錄彙整，過去常需一至兩天，導入系統後，可於30秒至1分鐘內完成病歷選取、分類與整合；癌症影像報告轉換為癌症登記格式之正確性達九成以上；臨床使用者調查平均滿意度亦達九成以上，顯示系統有助於簡化流程、減少人力負擔並提升資料品質。

兼顧資安與臨床流程，推動智慧醫療工具落地應用

AI導入醫療現場的關鍵，不只是模型本身能否回答問題，更重要的是能否貼近臨床實際流程，並兼顧資料安全與專業準確性。Deep EMR增強式病歷檢索系統可依不同院所需求，採用院內本地部署或雲端服務；敏感資料可留在院內伺服器處理，並透過權限控管、資料去識別化、弱點掃描與滲透測試降低資安風險。目前系統已於病歷彙整、入院病摘自動化、癌症影像報告轉登記表格式及即時資料彙整等場景完成驗證，並與醫院資訊系統（HIS）、電子病歷系統（EMR）及醫學影像儲存系統（PACS）等醫院主要系統完成資料介接測試。未來團隊將持續依不同科別需求優化模組，推動系統於更多臨床單位、分院及區域醫療院所應用，逐步建立可跨院所推廣的智慧醫療作業模式。

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