模組四：AI 與專業實務支持

統論介紹

在醫療與長照現場，專業實務支持（Professional Practice Support）是維繫服務品質的關鍵。社會工作與長照管理涉及龐大的行政、研究與跨專業協作工作，常常需要大量時間在資料整理（Data Processing）、研究分析（Research Analysis）與跨領域溝通（Interdisciplinary Communication）。這些工作若能透過生成式 AI 提升效率，專業人員便能將更多心力投入在直接服務與決策。

生成式 AI 能協助文件生成（Document Generation）、研究輔助（Research Assistance）、會議摘要（Meeting Summarization）、流程最佳化（Workflow Optimization）與知識管理（Knowledge Management），讓專業工作更有效率、更有結構，也促進跨專業之間的理解與合作。

此模組五篇文章，正是探討「生成式 AI 如何支持專業人員與機構，從研究到管理」。

五篇子題與技術對應

1. 生成式 AI 與社會工作創新

• 技術：創意生成（Creative Generation）、案例模擬（Case Simulation）。

• 專有名詞解釋：

  • 創意生成：AI 提出新穎想法，例如社會服務方案或介入策略。

  • 案例模擬：AI 模擬各種社會工作情境，幫助測試不同服務模式。

2. 生成式 AI 在社會工作研究應用

• 技術：文獻摘要（Literature Summarization）、質性分析輔助（Qualitative Analysis Assistance）。

• 專有名詞解釋：

  • 文獻摘要：AI 自動整理研究文章的重點，縮短研究準備時間。

  • 質性分析輔助：AI 協助標記訪談資料中的主題與模式，支持社工研究。

3. AI 與跨專業團隊溝通協作

• 技術：多語言翻譯（Multilingual Translation）、會議摘要（Meeting Summarization）。

• 專有名詞解釋：

  • 多語言翻譯：AI 即時翻譯，協助不同專業背景的人溝通（如醫師、社工、護理師）。

  • 會議摘要：AI 將冗長會議轉化為重點，避免資訊遺漏。

4. AI 幫助長照機構管理效率

• 技術：流程最佳化（Workflow Optimization）、數據可視化（Data Visualization）。

• 專有名詞解釋：

  • 流程最佳化：AI 分析行政流程，提供更有效率的排班、資源調度方案。

  • 數據可視化：將複雜的管理數據以圖表呈現，幫助管理者快速決策。

5. 長照機構的 AI 知識庫建構

• 技術：知識管理（Knowledge Management）、檔案檢索（Document Retrieval）。

• 專有名詞解釋：

  • 知識管理：AI 建立結構化知識庫，保存與分享長照機構的經驗與案例。

  • 檔案檢索：AI 協助快速搜尋歷史文件與紀錄，避免重複工作。

小結

模組四從 社工創新 → 研究應用 → 團隊協作 → 機構管理 → 知識庫建構，形成一個「AI 專業支持循環」。其核心價值在於：提升研究與管理效率、促進跨專業合作、加強知識傳承，讓生成式 AI 成為專業實務的重要後盾。

AI 與專業實務支持：生成式 AI 的應用前景
前言：專業支持的挑戰

在醫療與長照領域，專業實務支持（Professional Practice Support）是確保服務品質的核心。社會工作者、醫師、護理師與管理人員，往往同時面臨龐大的行政工作、研究需求與跨專業協作挑戰。
然而，這些看似「幕後」的工作，卻佔據了專業人員大量的時間與心力，使得他們無法專注在最重要的直接服務（Direct Service）與決策（Decision-Making）。在這樣的背景下，生成式 AI正逐漸成為一項重要的支持工具，能在文件整理、研究分析、會議摘要與知識管理等層面發揮價值。

生成式 AI 與社會工作創新

在社會工作領域，AI 的應用不僅僅是「自動化」，更是「創新」。

創意生成（Creative Generation）：AI 能提供新的社會服務方案與介入策略，啟發專業人員發想更多元的服務模式。

案例模擬（Case Simulation）：AI 可以模擬不同情境，例如家庭暴力、長者照護等案例，協助社工測試不同策略的可行性。

這些應用讓社工不再只是「追趕案例進度」，而能有更多時間投入在方案設計與創新思維。

生成式 AI 在社會工作研究應用

研究是專業實務的重要基礎，但傳統研究過程往往耗時。生成式 AI 提供了加速研究的工具：

文獻摘要（Literature Summarization）：快速整理研究重點，縮短準備時間。

質性分析輔助（Qualitative Analysis Assistance）：AI 協助標記訪談紀錄中的主題與模式，幫助研究者提升資料分析效率。

這些技術不僅提高研究效能，也降低了進入門檻，使更多專業人員能參與實務研究。

AI 與跨專業團隊溝通協作

跨專業合作常因語言與資訊落差而受阻。AI 可以作為「橋樑」：

多語言翻譯（Multilingual Translation）：幫助不同專業背景（如醫師、社工、護理師）突破語言與術語障礙。

會議摘要（Meeting Summarization）：將冗長會議濃縮為重點，避免資訊遺漏。

這讓跨專業團隊更容易達成共識，也讓溝通過程更加高效。

AI 幫助長照機構管理效率

長照機構的日常管理涉及排班、人力、資源調度與財務。這些環節常因資訊過於複雜而增加管理壓力。

流程最佳化（Workflow Optimization）：AI 能分析行政流程，提供最佳化的排班與資源分配方案。

數據可視化（Data Visualization）：透過圖表將複雜數據轉化為清晰的決策依據。

這讓管理人員能更快速地做出判斷，同時減少錯誤與重工。

長照機構的 AI 知識庫建構

知識傳承與資料保存，是長照機構長期發展的重要課題。

知識管理（Knowledge Management）：AI 協助建立結構化的知識庫，將服務經驗與案例加以保存，方便新人快速學習。

檔案檢索（Document Retrieval）：專業人員能快速搜尋過去的文件與紀錄，避免重複工作，提升效率。

這樣的知識庫，能確保服務經驗不會隨著人員更替而流失。

結論：AI 成為專業實務的後盾

模組四從社工創新 → 研究應用 → 團隊協作 → 機構管理 → 知識庫建構，形成了一個完整的「AI 專業支持循環」。它的核心價值在於：

提升研究與管理效率

促進跨專業合作

加強知識傳承

對專業人員而言，生成式 AI 不是要取代人，而是要協助人。它能減輕繁瑣的負擔，釋放更多心力，專注在人與服務本身。唯有如此，AI 才能真正成為醫療與長照專業的強力後盾，推動服務品質的持續提升。