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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《商業周刊1706期》
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(中時新聞網)

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