台中榮總與陽明交大特聘教授盧鴻興(右二)的團隊,利用中榮去辨識化的醫療資料研發Healthcare GPT,可以運用在病歷撰寫、諮詢系統、信件回覆以及會議調取資料等節省醫療人員人工作業時間,18日舉辦記者會發表成果。(台中榮總提供/潘虹恩台中傳真)
台中榮總與陽明交大特聘教授盧鴻興(右二)的團隊,利用中榮去辨識化的醫療資料研發Healthcare GPT,可以運用在病歷撰寫、諮詢系統、信件回覆以及會議調取資料等節省醫療人員人工作業時間,18日舉辦記者會發表成果。(台中榮總提供/潘虹恩台中傳真)

為減輕醫療人員人工作業負擔,台中榮總攜手陽明交大研發「Healthcare GPT」,利用中榮去辨識化的醫療資料開發出的大型語言模型工具,可以運用在病歷撰寫、諮詢系統、信件回覆以及會議調取資料等領域,節省醫療人員人工作業時間、優化流程並進行更精確的臨床決策,推估每月可減少6萬分鐘處理時間。

台中榮總攜手陽交大特聘教授盧鴻興的團隊,投入約1年時間,利用中榮去辨識化的醫療資料研發Healthcare GPT,透過深度學習與自然語言處理技術,能產生流暢、自然的文本輸出並回答複雜的問題,不僅輸出內容更適用專業醫療領域,也免除病患資料外洩與侵犯隱私的疑慮。

中榮智慧醫療委員會副執行長黃勝揚指出,Healthcare GPT能大幅縮短工作人員的時間成本,讓同仁更專注在本質工作。目前應用於Medical Record Agent,通過先進的自然語言處理技術,在短短15秒內自動完成病歷摘要撰寫;Call Center AI諮詢系統,提供一對多同步回覆民眾問答外,整合並精確分析民眾提問,最後轉接專業護理師進一步諮詢:Email Composer,理解郵件內容,自動收集相關問題處置方法及擬定具體草稿,為人員產生精準回覆草稿;KM Agent則能在15秒快速獲取院內會議紀錄、技術文件以及指導決策事項的精確整理。

以社會工作室民眾客訴業務為例,Email Composer的智能回覆功能僅需從信件判讀內容後,再由數據庫獲取資訊並彙整草擬文稿,配合院內流程審閱修飾後回覆信件,縮短了過往需會辦其他單位才能獲取解答的流程;而KM Agent只需15秒即可通獲取院內過去會議紀錄、技術文件以及指導決策事項的精確整理,使會議當中有更直觀的資料呈現。

執行臨床業務的陳姓護理師表示,自動完成病歷摘要撰寫的功能,讓醫護人員從繁複的文字工作解放,更有效的利用時間提升醫病溝通及照護品質,對醫護人力不足的現況無疑是雪中送炭;負責24小時遠距照護中心的陳姓護理師則說,系統能自行辨識民眾電話語音後立即精確生成回覆文本,助他無需再耗時找尋資料才能回覆民眾,大幅減少民眾等待時間。

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