【入院護理紀錄時間大省94%的關鍵】圖解醫護AI小幫手如何運作

中山附醫在8月底，正式發表了可以用來打造各種生成式AI小幫手的醫點家平臺，就算是不熟悉IT技術的醫護人員，也能夠用提示工程打造出AI代理助手，統計到9月，有超過了600支不同用途的GenAI助手。中山附醫也公開了其中一款「入院原因彙整小幫手」的運作影片。

當急診送來一位要住院的新病人，護理師必須立刻整理相關資料，撰寫入院經過，盡快完成入院行政作業。入院原因彙整小幫手可以快速搜集、彙整多方資料，生成入院經過的彙整結果，提供給護理師確認。從這款小幫手的展示影片，可以看到中山附醫的自製AI代理，如何整合HIS資料，依據提示指令和醫護互動的作業過程。

根據中山附醫估算，過去平均一位新病人住院，護理人員要完成他的入院護理紀錄，得花上103.8分鐘，光是彙整、查找各項病理檢查、病歷資料就要花上 1個小時，改用GenAI助手輔助後，只需要5.8分鐘就能完成，平均一筆紀錄大幅減少了高達95％的時間。

這隻小幫手不是特例，而是許多中山附醫AI小幫手典型的日常運作模式，透過提示工程，讓AI代理串接HIS系統，快速完成指定的行政任務。醫護人員不用像過去得自行切換不同系統畫面，尋找、複製、彙整資料才能完成，可以有更多時間來照護病人，而非陷入繁重的文書作業。

 步驟1：自己指定所需HIS資料區間 

這是醫點家的主要畫面，左邊選單列出醫護可用的AI小幫手，包含小幫手商城上的全院共用小幫手，也可以有自用小幫手。

AI小幫手獲得授權下可以存取後端HIS的資料，中山附醫採取最小資料原則，因此，要啟用小幫手的第一步，得先設定所需的相關資料範圍。如圖先輸入病人病歷號碼以及不同類型HIS資料需要的資料區間，這也是進行資料可取用範圍的授權。圖片來源／中山附醫

 步驟2：一次帶入HIS各子系統資料 

以入院原因彙整作業為例，除了患者基本資料，還需要用藥紀錄、診斷紀錄、門急診、手術清單、會診病歷、檢驗報告等等，這些資料分散在不同的HIS子系統中，醫護過去得花上一小時，才能搜集一名住院病人的所需資料。現在可以一次帶入所有HIS子系統的資料。彙整到AI小幫手後，會以表格形式列出每一筆資料的關鍵介紹資訊。圖片來源／中山附醫

 步驟3：一鍵選用指定任務的提示指令 

帶入所有資料後，還需要進一步彙整這些資料，護理師下一步可以在對話框中下達資料彙整的提示指令，但是，不用每一次都從頭輸入每一行指令，醫點家系統會列出這款小幫手的「常用任務」指令按鈕，一個點擊，就可以快速帶入特定任務的完整提示指令。這些提示指令來自醫護人員不斷測試修正後的最佳結果，變成一個個快速鍵。如圖中的「門診資料彙整」按鈕，涵蓋了如何彙整不同的資料，彙整原則指示，甚至是輸出結果的範例提示指令也都有。圖片來源／中山附醫

 步驟4：自動產生資料彙整結果 

醫點家目前採用Azure OpenAI的GPT-4o，依據提示指令來進行彙整，並將結果回傳到AI小幫手的對話中。彙整出來的格式，也是依據護理人員的需求，盡可能符合原本醫護人員紀錄和整理的形式，這是中山附醫不斷調校提示指令後的成果。不只會列出需要的相關欄位，有些欄位若沒有找到對應的HIS紀錄，AI幫手還會特別註明「查無對應資料」。畫面右下角，不只可以選取來自HIS的資料，也可以直接上傳檔案，作為AI幫手彙整的來源之一。圖片來源／中山附醫

 步驟5：可接續執行不同GAI任務 

在AI小幫手的一次對話中，可以接續執行不同任務的提示指令集，像是下達「急診資料彙整」任務，產生彙整結果後，護理師可以選擇繼續執行下一個任務「急診入院經過」，這是用來分析入院原因，也就是最後要寫回系統的護理人員紀錄資訊。不只是直接使用常見提示按鈕，護理人員可以依據不同科別、不同場景的需求，在同一個對話下，自己輸入提示指令來微調生成的內容，來更符合自己的需求。圖片來源／中山附醫

 步驟6：生成結果經真人確認可寫回系統 

除了生成結構式的表單結果，AI小幫手也可以彙整分析入院經過，用一段文字敘述的形式來呈現，這是護理人員常用的敘述形式。經過幾道提示指令處理後，最後生成的結果，可以直接複製，或是另存成指定格式的檔案，甚至可以寫回到對應的資訊系統中。不過，要讓AI結果寫回系統之前，都必須經過真人審查的確認過程。中山附醫採取真人把關AI結果的策略，而不會將AI生成資料，直接寫入HIS系統。圖片來源／中山附醫