模組一：AI 與照護文件自動化

統論介紹

在醫療與長照場域中，文件（Document）與紀錄（Record）往往佔據專業人員的大量時間。社工需要撰寫訪談紀錄，護理師需要完成照護計畫，醫師則必須產出醫療文書。這些工作雖然必要，卻容易造成行政負擔（Administrative Burden），導致專業人員投入於直接服務的時間被壓縮。

生成式 AI（Generative AI）的優勢正好可以回應這一痛點。透過自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）、自動摘要（Automatic Summarization）、文本生成（Text Generation）與對話式 AI（Conversational AI），能將冗長的紀錄轉化為精簡摘要，協助自動生成計畫，甚至建立服務回饋系統（Feedback System），讓專業人員將更多心力專注於「人」本身的照顧。

此模組五篇文章，即聚焦於「如何運用生成式 AI 減輕文件壓力，提升專業效能」。

五篇子題與技術對應

1. AI 助力醫療紀錄摘要

• 技術：自動摘要（Automatic Summarization）、語意理解（Semantic Understanding）。

• 專有名詞解釋：

  • 自動摘要：利用 AI 將冗長紀錄濃縮成關鍵要點（例如病人主訴、診斷、處置）。

  • 語意理解：AI 能理解文字的意圖與上下文，而不只是逐字比對。

2. AI 助理支持社工訪談紀錄

• 技術：語音轉文字（Speech-to-Text）、對話生成（Dialogue Generation）。

• 專有名詞解釋：

  • 語音轉文字：把社工與個案的談話自動轉錄成文字，避免手寫紀錄遺漏。

  • 對話生成：AI 能整理對話，標示角色、主題，甚至提供結構化紀錄。

3. 醫療文書的 AI 自動化

• 技術：範本生成（Template Generation）、結構化輸出（Structured Output）。

• 專有名詞解釋：

  • 範本生成：AI 依照規範自動生成格式化文書（例如醫囑、護理紀錄）。

  • 結構化輸出：輸出結果不是一大段文字，而是有表格、欄位，方便後續存檔。

4. 照護計畫自動生成工具設計

• 技術：決策支援（Decision Support）、情境模擬（Scenario Simulation）。

• 專有名詞解釋：

  • 決策支援：AI 提供建議方案，幫助專業人員判斷而不是取代專業。

  • 情境模擬：依據不同的長輩狀況，模擬出多種可能的照護方案。

5. 長照服務回饋系統的 AI 優化

• 技術：意見分析（Opinion Mining）、情感分析（Sentiment Analysis）。

• 專有名詞解釋：

  • 意見分析：自動分類服務使用者的文字回饋，歸納出常見問題或需求。

  • 情感分析：判斷文字背後的情緒（如正向、負向、中立），用於評估照護滿意度。

小結

模組一從 摘要 → 訪談紀錄 → 文書生成 → 計畫設計 → 回饋分析，形成一個「AI 文件自動化循環」。其核心價值是：減少行政負擔、提升專業效能、強化人本服務。