A+医师 

奇美医院打造专门调试、摘要的HIS Copilot生成式AI助手，其中一例是A+医师，能对医师输入的病历数据进行调试、文法更正和缩写说明，比如将误填的70岁男性更正为65岁女性。／奇美医院

另一项HIS Copilot经典应用，就是与A+医师同时亮相的A+护理师。它能根据一笔笔条列式的IoT数据和记录，快速挑出重点、刷新，改写为叙事型摘要。比如将「05/24/2024 0800 生命征象 饮食：水130ml」等记录，转换为「病人于早上8点至下午1点间，维持一般饮食并有正常自解排尿...（略）」的叙述，让摘要内容更亲切、有温度，也避免过往将内容拷贝粘贴时，连带沿用的错误。

 A+护理师 

奇美医院HIS Copilot助手中还有个「A+护理师」，能根据一笔笔条列式的护理摘要记录，转换为有温度、叙述型的内容，包括了重点摘要、异常提醒与交班事项等，比如根据血糖值记录提醒超标，护理师只需再核对即可。／奇美医院

不只用于护理每日摘要，这个A+护理师，还能整理患者累积好几天的IoT数据。尤其在病人病情骤变，比如住院10天后，病情恶化需转入加护病房时，它就能快速整理数据、产出过去几天的重要变化。后来才接手这位病人的护理师，不但不必从头梳理、花半小时书写摘要，还能缓解焦虑心情。

由于奇美医院有不少专科护理师，每个专科都有各自的聚焦重点，比如骨科护理师，就特别着重骨科护理信息。也因此，A+护理师还多了个人化提示字段，供各科护理师产出所需的护理摘要，兼顾各科需求。

 个人化提示 

由于院内有许多护理专科，各专科有其照护重点与需求，因此「A+护理师」中特别设计了个人化提示字段，来针对不同需求产出客制化摘要与记录。在同一页面下方，也有评等回馈机制，团队会根据回馈每周更版。／奇美医院

这类HIS Copilot功能，不只医师、护理师用得到，它还涵盖许多场景，像是急诊交班、入院记录、病程记录、出院记录、每周病程摘要、查房重点／待办事项、护理个别化卫教、会诊系统、跨团队会议记录，以及居家照护访视等10多种情境，每个情境前都冠上A+。

这每一个HIS Copilot功能，都嵌入在用户操作HIS的必经环节，将GAI真正融入工作流程。而且，不论是哪一支HIS Copilot助理，用户都能在操作页面给予评分回馈，开发团队会在1周内更版，让GAI辅助功能表现更好。

多了演绎功能的A+巡房大联盟不只给建议，还能出考题

奇美医院另一类GAI应用「A+巡房大联盟」，则是一套一站式的Web系统，集结了各种辅助医事人员的生成式AI助手，如A+医师、A+护理师、A+药师等等10多种医事职类。

不像HIS Copilot，这些助手不只能调试、摘要，还多了「演绎」功能，能根据背后集成的各类系统信息，来给出判断、建议和提醒。就算是不同医事职类的用户，都能在A+巡房大联盟网站查看这些助手，帮助自己更好地工作。

以A+医师来说，它能快速集成患者住院期间的所有信息，总结出病人病情严重程度、用药、该提供哪些治疗或该追踪哪些事项等。甚至在A+医师页面中，用户还能查看其它预测型AI结果，比如脱离呼吸机概率，作为治疗参考。

A+临床药师也是如此，能根据已集成的数据，如诊断、过敏史、现行医嘱、手术病况、入院现病史和生命征象等各种数据，迅速产出条列式的病人概况。

这些概况不只单一面向，而是相当多元，比如有病人基本状况，有各种生命征象、检验检查等数据重点，还有用药信息，甚至是用药评估、建议和治疗计划等内容。有了A+药师的帮忙，真人药师1天可省下150分钟，用来从事更有价值的任务。

再来，A+卫教师也很特别，能根据每位病人状况，提供客制化的卫教信息。光是在设计上，就可细分为疾病卫教师、照护卫教师和管路卫教师等3种A+卫教师，以疾病卫教师来说，它能依据各医疗系统记载的病人信息，产出个别疾病的卫教，比如病人同时患有脑梗塞、脱水和乏力等症状，A+疾病卫教师就会根据这3点，分别提出改变生活习惯的卫教建议。

A+巡房大联盟的亮点应用，还包括较少人谈及的A+营养师、A+物理治疗师和A+药安师。以营养师来说，真人营养师一天得整理病人各种信息，来制定营养摄取计划和建议，但有了A+营养师，就能快速消化大量信息，产出病人营养现况、评估和建议，加速营养师制定更好的饮食计划。而营养师，还能用每天省下的225分钟，来与患者更好地沟通。

同理，A+物理治疗师也能摘要病人状况、给出合适的物理治疗评估。但很不一样的是，它能「定位患者」，也就是在确认病人适合接受复健治疗后，会串接病人现阶段最新信息，包括生命征象、有无调度做检查、护理记录中是否记载病人离院买东西或请假等等。

如此一来，物理治疗师就能确定，病人当下在床位上，也就能放心前往复健，不必担心白跑一趟。有了这个A+物理治疗师，奇美医院物理治疗师回馈，每天至少省下了1小时。

 A+巡房营养师 

奇美医院开发了「A+巡房大联盟」，也就是Web一站式的医事职类GAI助手，包含医师、护理师、药师等多种类别。以其中的A+营养师为例，备忘录页面汇整了患者营养相关的医疗信息供参考。／奇美医院

 A+出服营养师 

A+巡房大联盟中的A+巡房营养师还可细分为3种，都能根据系统最新信息，产出各类的病人营养摘要与评估。有了GAI助手，奇美医院营养师每天省下200多分钟，有更多时间与病人沟通。／奇美医院

A+巡房大联盟还有别出心裁的应用实例

对奇美医院来说，A+药安师是个全新的尝试，是医院第一个自动运行的Agent AI应用。它的原理是，A+药安师每天半夜自动整理信息，来侦测病人用药是否冲突，并在隔天早上6、7点产出报表。此时，8点上班的药师，就能先查看哪些病人触发最多风险，并赶在9点给药前，即时阻止给药。

这件事之所以特别，是因为与过去程序设置阈值的药安警示不一样。A+药安师判断的用药信息，不单只是数值，还包括许多藏在叙述文本里的细节，比如护理记录中的症状描述、药物剂量和异常说明等。这些信息经生成式AI分析和提示指令，就能揪出危险用药。

举例来说，护理记录中写道一位患者跌倒风险高，但医师又开给高血压药物，这类药物容易增加人体内钾离子浓度，晕眩、跌倒风险也因此提升。一旦A+药安师侦测到这些信息，就会触发警示，提醒药师用药风险。

这个全新尝试不只用于西药，接下来，奇美医院还要将这套模式运用到中药，打造出A+中医药安师。

除了辅助临床工作，A+巡房大联盟还有项别出心裁的应用，也就是专为医师国考设计的A+国考复习。

它能在医师查房后，以该病人为主题，快速给出3道医师国考题，来让需考专科的住院医师，或是见习医师使用，复习考题。而且，它的出现，还能加速老师直接与学生讨论，不必再像过去，需等待2、3个月，等到老师有空了才有机会看病历、讨论。

这个A+巡房大联盟发展至今，已有10多种实例，举凡医师、护理师、药师、营养师、物理治疗师、卫教师、个管师、病安师、生活形态医学师、疾病编码分类师等，都有自己的A+助手，目前还正不断添加中。

如何靠提示工程避免幻觉

这些HIS Copilot和A+巡房大联盟应用，都采用微软Azure OpenAI服务开发，从去年11月开始陆续上线，几乎每一个，都成了院内职员爱用的工具。

他们的生成式AI之所以能落地、好用，关键在于克服幻觉。奇美医院的克服方式，主要靠提示工程，再搭配规则程序、RAG和GAI服务参数设置（如温度设置）的辅助。

虽无法细说提示工程作法，但奇美医院生成式AI应用的开发关键人物、奇美医院实证医学暨医疗政策中心主任廖家德，还是分享了几个大原则。首先，他们的提示工程采多层次设计，每层包含不同的临床作业逻辑和检核规则，甚至是指引（Guidelines），彼此环环相扣。

举例来说，生成式AI要进行护理摘要调试，提示就得纳入通用的医疗数据检核原则、特定领域（如专科护理）的数据检核规则、数据的输出形式与格式，以及最终的总检查规则等，层层叠加来确保数据正确产出。

再来是通过提示来拆解任务，就好比询问大型语言模型（LLM）「Strawberry有几个r」一样，LLM要回答这个问题，会先切分字符（Token），进而给出2个r的答案。但若提示要求LLM先将所有字母列出、再计算有几个r，LLM就能给出3个r的正确答案。奇美医院就利用这种方式，将任务拆解成LLM易懂、能准确处理的小任务，来避免幻觉。

奇美医院还运用类似技巧来避免幻觉，比如LLM不擅长处理数值，团队就改用文本或叙述型数据作为输入值，来让LLM判断。或直接导入系统既有的判断，作为LLM参考，又或是辅以规则程序，来确保回答正确。

许多拥抱GAI企业所担心的模型更版问题，在奇美医院看来，并不算是大麻烦。因为他们实测发现，模型更版的最大影响，在于模型对用字的强度反应，因此只需针对不同模型，调整部分提示用字即可。而现在，他们更是准备利用推理功能，来进行更复杂的临床任务。

关于幻觉，奇美医院还发生有趣的小故事。有天，一份AI生成的护理摘要，出现了一项连病人病史、就医记录和诊断记录，都没出现过的心脏衰竭症状，AI还提醒用药。负责的护理师纳闷，为何生成式AI这么建议？是幻觉吗？

原来，病人当天下午做了心脏超音波检查，报告中发现了心脏衰竭特征，但负责责医师还没来得及看报告，将结果写到诊断记录中。这项刚出炉的信息，被不断接收系统新数据的生成式AI侦测到了，自动在护理摘要中提醒。

也因此，AI生成的内容不是幻觉，而是医护还没察觉的事实。这类情形不只发生一次，奇美医院护理部后来甚至宣导，当AI给出意料外的建议时，护理师要先回头视图自己是否遗漏信息。

生成式AI落地的另一关键，还有「安全」。奇美医院下了不少功夫，与微软签署多项资安协议，还特别设计数据匿名机制，来保障数据隐私。比如，在患者数据传给LLM分析前，系统会自动将机敏数据替换为假数据，比如将真实姓名换为假名，不泄漏任何可识别信息。

下一步瞄准虚拟人像与AI视觉

院内职员对GAI满是好评，光是今年10月单月，生成式AI使用人次就突破5万，当月流量费用却仅台币5万元，兼顾了落地、好用和经济实惠等优点。但奇美医院的创新脚步，并未就此停下。

他们一方面开发更多GAI应用，比如后来上线的A+病历品质审核师、A+虚拟病人，前者能根据病历项目，给出内容评分和建议；后者能以看诊情境问答，来评分问诊内容、给出需加强的建议。

 A+病历品质审核师 

奇美医院团队还打造一套A+病历品质审核师的GAI助手，可用来把关病历书写品质，像是针对不同的病历项目，给予内容评估和建议，能用来精进病历品质。／奇美医院

另一方面还投入虚拟人像应用，正在打造A+虚拟卫教主播，要将原本的个人化纸本卫教，升级为QR Code虚拟人像卫教。病人只要扫码，就能观看虚拟人演示的个人化卫教说明，还能即时交互，介绍病房和医院环境。

甚至，奇美医院还瞄准AI视觉，要通过AI镜头扫描特定场域，比如针对药剂部来侦测给药状况、计算当日给药量，或用于开刀房，结合智能眼镜来辨识器械种类、数量与位置，把关医疗安全。

在团队的想像中，AI视觉还有个「急救」的终极应用场景。

通过镜头辨识救护车内景象，来联动系统自动输入数据，护理人员不必费时打字，解放双手来照顾病人。奇美医院团队还构想，将AI视觉应用产出的报表，结合生成式AI，来解读趋势和调试。这些就是奇美医院从GAI实例经验中，延伸出的智能医院目标。

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