FIND研究員：莊書怡
近年來人工智慧（AI）從崛起到快速發展，對產業帶來革命式的巨變，不啻是各產業領域作為轉型或優化服務、降低風險、挖掘新商機的利器，人工智慧在醫療照護領域的應用亦快速擴展，特別是在醫療照顧場域中的醫病溝通與互動，AI 正重新定義臨床互動、病歷紀錄與病患參與的方式。
傳統的醫療溝通高度仰賴人工手動紀錄與語言表達，經常處於高度壓力與忙碌狀況下的醫師，必須在短間內讓病患了解醫療的過程和解說結果，醫病之間因語言、文化或理解能力的落差，易導致誤解或錯失，而看診後需花費大量時間進行文書紀錄，更是讓醫生感到倦怠的行政負擔。AI 的適時導入可作為紀錄、理解、介接或轉譯的工具，在不干擾臨床互動的情況下，自動生成可用的資訊，並記載入系統，成為提升醫病互動效率的得力助手。
AI應用場景與實際案例
剖析目前AI在醫病溝通的應用，主要為以下的四個面向：
1. AI 虛擬助理與初步問診
AI 聊天機器人可協助病患進行初步症狀檢查、健康資訊提供，並引導適當就醫。如英國Babylon Health開發一款AI問診手機應用程式— Babylon GP at Hand，App能根據病患輸入的症狀推測潛在疾病並提供就診建議，協助用戶從預約實體看診到線上視訊諮詢。使用者可發送問題或照片給向醫療專業團隊（包括醫生、護士和治療師）進行視訊訊息諮詢，或與臨床醫生聯繫解答有關發燒、喉嚨痛、過敏、皮膚刺激和感冒等常見醫療問題。
此外，總部位於德國柏林的Ada Health也提供結合人工智慧的健康評估平台，幫助使用者根據個人需求、風險因素和症狀確認來建議最適切的護理方案。Ada的服務最初是和醫院合作，幫助臨床醫生對病人進行分類。後來擴展為提供個人化的健康管理服務， Ada幫助人們了解根據自身的症狀有哪些選擇可以改善健康狀況，包括可以為他們省錢、改善結果的護理方案，並指導採取正確的下一步行動計劃、福利申請或治療方法。Ada 目前已可準確預先診斷 3,000 多種疾病，包括罕見且難以診斷的病例，全球已有超過 10 億次互動紀錄。
圖說1：Ada 應用程式提供症狀初步評估、預防性護理建議、就診建議和家庭健康管理等服務
圖片來源：https://redresscompliance.com/ada-health-a-real-life-use-case-in-ai-powered-healthcare/
2. 臨床對話紀錄與病歷生成
AI 自動聽寫與摘要技術是目前最成熟的應用之一。大多專注於臨床對話轉錄、摘要、醫療文書自動化等功能。
由心臟科醫師創辦的Abridge，是一家總部位於美國匹茲堡的醫療 AI 新創，專注於開發生成式 AI 技術以自動化臨床紀錄，旨在減輕醫療人員在看診後需花費大量時間進行文書紀錄的行政負擔，讓醫師能專注於病患照護。Abridge平台已在約翰霍普金斯醫學院（Johns Hopkins）其六家醫院與 40 個醫療中心導入，讓 6,700 名臨床醫師使用，Abridge的技術可以監聽存取醫護人員和患者的對話，並總結對話中最重要的內容。醫師可先查看 AI 產生的內容，系統支援即時的編輯與審核，確認無誤後再將記錄整合到患者個人檔案中。
這個平台與 Epic 等主流電子病歷系統無縫整合，支援超過 28 種語言與 50 多個醫療專科，醫師使用後普遍反應對於AI生成的內容，文字具足夠的專業度且符合醫師平常紀錄的語氣，實證能幫助醫師每日減少 2 小時的文書時間。此外，為保護病人的資料隱私與安全，錄音檔案在 21 天後會自動刪除，確保病患隱私。
圖說2：Abridge能夠即時且準確地將醫病對話轉換為結構化、全面的臨床記錄。
圖片來源：https://elion.health/products/abridge
由於診間臨床對話自動生成這類型的服務已越來越成熟，各家發展出更為細緻化的服務差異，如從加州起家的Deep Scribe，就強調其AI模型針對不同科別的專業進行客制化的調整，特別對於腫瘤科、心臟科和骨科的專業術語和臨床情境，有更優化的方案以更精準提取關鍵資訊。而入選Healthcare Technology Report 2025全球Top25家醫療保健AI公司的Augmedix，則是推出專門為在急診室繁忙嘈雜環境中的應用，並結合真人醫療助理進行最終文字校對，以求更為準確的紀錄重要訊。
3. 心理健康 AI 對話系統
AI 也在心理健康支援中發揮越來越大的作用，特別是在初級篩檢與日常陪伴層面上。如2017年美國一家心理療法新創公司開發的聊天機器人Woebot，即是以CBT（認知行為療法）為核心，協助使用者情緒管理與認知重塑。這款應用程式的設計初衷是填補傳統療法無法填補的空白——如針對等待心理醫生就診的人，當時被美國多所大學與企業導入為員工心理健康支援工具。然而因心理諮詢的資訊敏感性和人們對於機器共感能力的質疑，這款人工智慧治療聊天機器人即將於2025年六月底下架服務。
類似這種「治癒系」的聊天機器人 App，因全球肺炎疫情的蔓延、人們陷入抑鬱和焦慮情緒時期逐漸崛起，數位心理治療的市場也因生成式AI的成熟有更多發展可能。Wysa 是一個情緒智慧聊天機器人，主要用戶是 35 歲以下的年輕人，尤其針對企業團體的員工支援，其在認知行為療法的基礎上，引進辯證行為療法（Dialectical Behavior Therapy）、冥想及瑜珈指導等，鼓勵用戶藉由各種音頻、冥想練習或瑜珈姿勢，將消極的想法轉換為積極。Wysa 在全球擁有超過 500 萬的用戶，已累積了超過 5 億次對話的紀錄。
圖說3：Wysa 的AI治療師透過聊天機器人與患者互動，為憂鬱和焦慮症患者提供認知行為療法。
圖片來源：https://voicebot.ai/2022/07/14/mental-healthcare-ai-startup-wysa-raises-20m/
4. 病患理解與依從性的 AI 支援工具
由於醫療資訊往往過於複雜、術語過多，導致許多病患即使接受過診療，也未必能正確理解診斷、處方或照護指示，進而影響健康決策與治療依從性。AI 可簡化複雜醫療資訊、翻譯專業術語，幫助病患更好理解診斷與治療建議。
Health Literacy AI即是為提升病患對醫療資訊的理解與使用能力所設計的 AI應用。其利用大型語言模型將病歷摘要轉為易懂語言，或翻譯成病患熟悉的語言與文化語境。如將醫學術語與專業診斷轉換為簡單語句或生活化描述，解釋檢驗報告、用藥副作用、術前須知等訊息以協助病患理解醫囑、用藥與檢查流程。甚至可與語音合成技術整合，提供「語音解釋」協助視障者或年長者。此外，還能幫助病患比較治療選項、了解風險與預期效果，增加醫病間資訊透明與共決能力（shared decision-making），對提升醫療照護品質、降低再入院率都能產生關鍵貢獻。
醫療照護素養是 AI 醫療應用中極具潛力目前發展卻相對低調的一塊。隨著 LLM 技術成熟與語意調適演算法進步，未來這類 AI 將不再只是「輔助工具」，而可能成為醫病溝通的核心橋梁之一，目前如波蘭的AI解決方案商Infermedia，微軟旗下的Nuance Healthcare等，都致力透過AI輔助來簡化相關說明文字並指導患者獲得正確的護理，以達到滿足「資訊可接近性」與「病患真正的理解與參與」的目標。
AI 助力醫療溝通的潛力應用
AI 在醫療照護中的角色正從「工具」演進為「夥伴」。它不僅提升效率，更有潛力強化病患參與、縮短醫病溝通鴻溝。未來，AI 可扮演更積極的角色，在以下領域讓服務持續精進：
1. 多語言與跨文化 AI 對話系統：支援不同語言、口音與文化的臨床溝通工具日益重要，特別在移民醫療、國際醫療、遠距照護等領域，可大幅降低因語言文化差異可能的誤解與認知落差。如Abridge 已支援超過 28 種語言，能擷取多語對話內容並準確重點摘要。
2. 可審核與可追溯的 AI 紀錄機制：為解決 AI「黑箱問題」，新技術如 Linked Evidence 可將 AI 生成的摘要與原始語音或文本對應，讓醫師或醫療助理可快速驗證或讓文字更加口語化。
3. AI 與醫療決策輔助整合：未來 AI 將不僅紀錄會談，更能理解上下文、過去病史與實驗室結果，主動提出診斷提示、開立建議或提醒潛在交互作用。結合 LLM(大型語言模型)與知識圖譜（如 UMLS、SNOMED CT）可實現臨床語意理解。
4. 強化隱私保護與在地部署的 AI 模型：AI 在醫療的廣泛應用需高度重視資料隱私與法規遵循（如 HIPAA、GDPR），因此有越來越多模型被設計為「on-device」或在醫療機構內部部署。
這場醫療溝通模式的轉型已經啟動，而我們正走在 AI 醫療溝通新紀元的路途上。
參考資料來源：
1.https://redresscompliance.com/ada-health-a-real-life-use-case-in-ai-powered-healthcare/
2.https://voicebot.ai/2022/05/27/conversational-ai-therapy-startup-wysa-earns/
3.https://www.abridge.com/
4.https://www.gpathand.nhs.uk/https://aimagazine.com/technology/infermedica-transforming-digital-health-with-ai-solutions
