在高齡化與醫療人力短缺的雙重壓力下，醫療機構正面臨「人力斷層風險」、「流程效率瓶頸」與「知識資產流失」等關鍵挑戰。尤其在每日大量處理的病歷、報告、行政流程中，傳統依賴人力的模式已難以因應未來需求。
與此同時，製造業與高科技產業早已率先透過 AI Agent 技術實現知識傳承與流程自動化，其轉型經驗為醫療領域提供清晰可行的路徑。
AI Agent 是什麼？可以如何協助醫療流程升級與轉型？
AI Agent 是結合大型語言模型（LLM）、知識庫、工作流程與企業既有系統的智慧助手。可協助完成多樣化任務，例如：內容生成、流程標準化、預約管理、知識問答、審查比對與數據解讀等，讓每位工作者擁有自己的 AI 助理，實現人機協作新模式。
AI Agent 能夠理解語意、參與任務、執行對話與生成文件。它能模擬人類思考，並與資料和流程結合，自動完成多項任務，具備下列三大核心能力：
- AI 流程梳理：分析任務與資料流，優化工作流程與自動化節點。
- AI 提示工程：設計專屬提示詞（Prompts），引導大型語言模型（LLM）生成高品質回應。將經驗轉化為標準化 Prompt 模組，實現診斷草案、報告生成等功能。
- AI 知識庫建立：整合企業資料建立具向量檢索與角色權限的知識庫，讓資訊共享與查詢更高效。
醫療數據處理現況與三大挑戰
儘管健保資訊系統（NHI）、電子病歷（EMR）等基礎建設已逐步成熟，但以下三大挑戰依然存在：
- 資料型態不一致：結構化數據（檢驗）、半結構化資料（病歷）、非結構資料（手寫診斷）難以整合分析。
- 流程依賴個人經驗：病歷彙整、報告摘要、追蹤提醒仍靠資深人員手動執行，導致效率低落與錯漏風險。
- 知識傳承斷層：診斷判斷、行政 SOP 等 Know-how 缺乏可複製、可調用的數位形式。
AI Agent 如何實現知識轉譯與流程自動化？
從流程導入、提示詞設計到知識庫建置的循序推進，不但讓老員工經驗被數位化保存，也讓新人能快速上手、決策效率大幅提升。
以下是 AI Agent 在其他產業的應用方式，以及可對應到醫療場域的轉譯想像：
| AI Agent 應用模組 | 他產業做法 | 醫療場域應用構想 |
| Know-how 結構化 | 老師傅口述經驗 → 訪談轉錄與摘要 | 醫師診斷紀錄 → 流程建模 |
| 工單流程自動化 | 工單標準範本自動產出、交辦任務 | 檢驗報告摘要、追蹤建議自動生成 |
| 智慧知識庫建置 | 經驗與常見問答匯入向量資料庫 | 醫療指南、流程規範可視化、可檢索 |
透過這樣的方式，不只能降低新人學習成本，也能讓組織內的隱性知識成為可複製、可延續的競爭力。
醫療應用場景：從放射科開始
放射科為資訊密集部門，具高資料處理需求與標準化潛力，建議從以下幾項應用先行部署：
- 報告摘要自動化：擷取異常描述並生成摘要供醫師審核。
- 診斷草案產出：整合影像、病歷自動撰寫診斷建議草案。
- 追蹤建議整合：系統化推送追蹤建議至 HIS，實現照護連續性。
預估效益：文書作業時數降低 60%、追蹤率提升、病歷一致性提升。
導入模型：AI Agent 的三階段部署策略
智慧方案歸納出 AI 導入流程的三個核心階段，並將其細緻化為一套可複製、可執行的標準導入流程。以下為擴寫的三階段步驟：
第一階段｜需求討論與知識萃取
- 透過需求訪談，釐清醫療機構在行政與臨床流程中的痛點與優化目標。
- 盤點關鍵資料來源與知識結構，包括病歷內容、作業SOP、申報規範等。
- 利用語音辨識（ASR）、OCR、NLP 等技術，對非結構化數據進行結構化處理。
- 萃取資深醫護人員的隱性經驗，轉化為標準步驟與流程模組。
第二階段｜基礎建設與團隊建立
- 依據實際應用需求選擇合適的 AI 模型與應用模組，例如知識問答、文件摘要或預約系統。
- 建構具彈性的部署架構，可串接既有 HIS、EMR 或 ERP 系統，並搭配雲端與地端部署選項。
- 訓練內部使用團隊，包括醫療端人員、資訊管理部門與行政人員，確保跨部門協作與順暢落地。
- 建立內部管理制度，包含雙層權限設定、使用記錄追蹤與帳務管理模組，方便控管 AI 使用情境
第三階段｜推廣應用與持續調整
- 先行於單一部門（如放射科或病歷室）進行試點導入，收集使用回饋並優化提示詞（Prompt）與知識庫內容。
- 擴大推廣至整院或集團多院區應用，建立組織級 AI SOP。
- 持續優化資料品質與知識內容，滾動式更新知識庫並定期檢視 AI 回應準確率與使用成效。
- 結合使用統計分析與回饋機制，逐步將 AI Agent 由輔助角色提升為醫療工作流程中不可或缺的核心節點。
AI Agent 能做哪些事？
AI Agent 的應用不只於醫療。在電商客服、預約管理、法規審查、投資分析、家電維修等場域，也展現以下能力：
- 每月回覆 1,000 條客戶訊息，維持 24 小時不間斷服務品質。
- 預約諮詢轉化率提升 15%，到店率增加。
- 維修準確率與技工滿意度雙提升，訓練門檻降低。
這些應用場景證明 AI Agent 不僅能「做事」，更能「學習並協助他人做事」。
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AI 技術的進步早已不再只是選項，而是醫療數據管理與作業智慧化的關鍵利器。真正重要的不是「是否導入 AI」，而是如何打造一套能夠保留資深經驗、協助現場工作的 AI 系統。
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- 降低人力風險與交接斷層
- 提升醫療與行政作業品質
- 建立跨部門可共用的知識資產
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