文●侯良儒

午後，一位護理師推著護理車停在一張病床旁，他一手幫病患整理床褥，另一手調整點滴、檢視尿袋；接著對耳機的麥克風緩緩說道：「新增護理紀錄，病患 XXX，意識良好，排尿順暢，輸入完畢。」

沒有動筆、也不必拿紙板或平板電腦，病人的生理資訊都在他說話當下，自動輸入到護理系統的後台。這不是未來的醫療世界，而是恩主公醫院的現場；這套系統，出自筆電大廠緯創的子公司緯創醫學。

7 月 20 日，三峽恩主公醫院新門診大樓開幕記者會，成為亮點的三套 AI 系統，源自該院執行長吳志雄 2 年前尋找科技業夥伴時，希望用軟體改善醫療照護流程，在競相投入醫療的電子五哥之中，著重軟體開發的緯創醫學，因而中選。

除了傷口影像辨識 AI、能根據國際疾病分類標準做智慧推薦的 AI 之外，前述全球第一套能同時辨識中英文「護理師版 Siri」的語音辨識系統，最讓外界驚豔。

台大資工系教授張智星指出，語音辨識是目前最難在台灣醫院落地的 AI，因為台灣醫護人員說話經常中、英夾雜，溝通情境獨特，但一般語音 AI 同時間僅能解讀單一種語言。

緯創醫學如何做到的？該公司總經理黃俊東接受商周專訪透露，法門就是「走進現場」。

蹲點醫院，讓 AI 學雙語

他派出 2 個工程師到恩主公醫院的 8 個護理站蹲點，先與院方的資訊人員討論出 2 萬多個中英文專業詞彙，再一一錄下 8 位護理師念出的 1 千多種句型，最終蒐集超過 5 千分鐘的錄音檔案。而且，這個 AI 還得學會辨識「台式英文」。

在這場跨界合作中，存在不少難題。首先，誤解是來自醫院以為科技無所不能。「一開始的時候，他們覺得語音可以做很多很多的事情，」緯創醫學產品經理鐘仁烈回憶，院方原希望導入系統後，護理師從此不再需要動手做紀錄。

但像用藥與否的「是非題」，其實動手在平板打勾只須 1 秒鐘。若改用語音輸入，得對耳麥敘述完整句子、等 AI 覆述，費時至少 10 倍。「我們跟他們講，那種單選、打勾就好的表單，用語音不見得比較快，」說服的過程，他還拿出數據，證明語音與手抄的效率差距。

又如，醫院本以為只要護理師對 AI 隨便講一句話，像是「體溫 36 度」，AI 就會知道資訊要歸入哪個檔案；但事實上，AI 必須先知道「目的地」，否則護理師常用數 10 多種表單，許多都要記錄體溫。

恩主公醫院護理部主任詹碧端說，她發現原來工程師口中的「命令」與「分層」術語，就像過去做紙本紀錄，得先拿出表單的動作，「我們也才明白，原來語音不是萬能的。」

護理師們的反應也讓工程師們理解到，自己每天在實驗室「玩」的 AI，對許多人來說，其實還很陌生。

辦比賽，改變護理師習慣

第二個要克服的跨界難題，是醫護人員的習慣。

這套語音 AI 在今年第一季試用時辨識率僅 7 成，遠低於蘋果、微軟旗下語音 AI 九成五的辨識率。緯創醫學總監郭志峰（解釋，問題出在護理師每人不同的說話習慣。譬如血氧濃度 95％（percent），有人會說 95「趴」，也有人說 95%，「一般人聽覺得很正常，可是 AI 會混淆。」

科技人想的是把用語標準化就好，但護理部回饋是，如果強迫念法一致、改變習慣，反而讓大家對新科技反感。最後的妥協方案是，「讓 AI 都接受 percent 跟趴的用法，但至少 percent 的念法，重音要盡量一樣。」鐘仁烈說。

其他狀況，還包括資深護理師覺得自己動手記或打鍵盤會更快，以及不適應在安靜的病房中對耳麥說話，「其實人都一樣，像我打電話進語音信箱，就不想講了。」黃俊東說。

為了改變眾人習慣，熟悉同仁心性的詹碧端，祭出一個緯創工程師們想也想不到的妙方：辦比賽，將護理師依病房分組，語音 AI 使用率最高的組，就可獲得獎金。

隨著比賽帶動這套系統的使用率，護理師們也越懂得如何對 AI 說話，協助提升辨識率到 9 成 5；同時，也因為使用頻率變多，護理師們每天花在紀錄檔案的時間也減少了 5 成，「目標是希望降到 3 成。」詹碧端說。

不只醫護人員改變，科技人也因跨界對話，更理解自己。

郭志峰說，走入護理師工作現場才知道，「原來他們的工作這麼多、這麼雜！」光在護理系統調出病人紀錄，就要 7 道步驟，工程師們也才理解到，自己的工作不只是追求 AI 準確率，「而是要理解他們的工作流程，減少他們的負擔，然後把這些東西設計進去。」

5G 與 AI 加速了智慧醫療發展，但，科技與醫療要真正做到跨界融合，最根本仍在於放下本位、理解彼此，才能發揮一加一大於二的成效。

 

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來源：《商業周刊》 1706 期

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