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人工智慧進入醫療現場，真正能替醫師與病人省下多少時間？衛福部9月16日公布2026年全國病人安全週三項標竿案例，其中台大醫院已把大型語言模型（LLM）導入心衰竭連續性照護，協助整理病歷後，原本需要大量人工處理的作業時間縮短80％；死亡風險評估原本約需5分鐘，也降到1分鐘以內。AI醫療不再只停留在研發展示，而是直接進入病歷整理與臨床風險判斷流程。
衛福部公布的台大醫院模式，不只導入LLM。院方同時建立心衰竭病人連續性照護系統，提供多國語言、圖像化衛教內容，並以專屬App讓患者自行記錄生理數據，希望把醫院內的治療延伸到返家後的長期監測。對心衰竭患者而言，體重、血壓及其他生理數據突然改變，都可能是病情惡化訊號；如果病歷資訊能更快被整理，醫療團隊也能把時間集中在判斷與處置。
另一個重要變化發生在「居家洗腎」。中國醫藥大學附設醫院針對居家血液透析，建立遠距智能監控與預警系統，可以即時追蹤7項重要生理參數。病患並不是把機器搬回家就開始使用，返家前必須接受8至12週訓練，還得完成地震、停電等突發情境模擬測驗，確認患者及家屬具備自行處理異常狀況的能力，才真正進入居家透析。
奇美醫院則把AI放進腦中風急救流程，以人工智慧輔助影像判讀，縮短急性期搶救時間；患者出院後，再透過電子病人自報平台追蹤身心狀況。院方已有系統發出警示後，醫療團隊立即啟動跨科介入的實例。三家醫院呈現的是同一方向：AI的角色並非單獨「看病」，而是把最耗時間的資訊整理、警示與追蹤工作先做快，讓醫護人員能把有限時間留給真正需要專業判斷的部分。
2026年全國病人安全週自9月17日至30日展開，主題為「醫病攜手‧安全共守」。從LLM整理心衰竭病歷、居家洗腎遠距監控，到AI判讀腦中風影像，今年最值得注意的變化，是衛福部已經把人工智慧與遠距醫療正式放進「病人安全」的實際成果中。下一個問題也因此更具體：當AI開始碰觸病歷、死亡風險與醫療警示，系統出錯時由誰負責、醫師必須做到什麼程度的人工覆核，將成為醫療AI真正大規模普及前不能迴避的一道門檻。
