醫療文書的 AI 自動化：從模板到智慧生成的演進

🖋️ 從人工輸入到模板生成

早期醫療文書大多依靠人工輸入或簡單的複製貼上，不僅耗時還容易出錯。後來出現了「基於模板的文件生成技術」（Template-based Document Generation），就像提供一個可快速套用的表格，醫護人員只需填入關鍵數據即可完成文件。這大幅減少了重複工作，讓醫療人員能更快完成報告或申請。

🧠 知識圖譜與資訊抽取的支援

隨著資料量爆炸，醫療系統開始使用「知識圖譜」（Knowledge Graphs in Healthcare），這是一種將醫療資訊以網絡方式組織起來的技術，使 AI 能夠快速查詢和理解不同概念之間的關係。搭配「資訊抽取」（Information Extraction, IE），AI 能從非結構化的病歷描述中找出重要資訊，例如藥物名稱或檢查結果，並自動填入適當欄位，減少人工檢索。

⚖️ 規則式與生成式技術的結合

過去的系統大多依賴「規則式方法」（Rule-based Approaches），需要人工設定條件，靈活性有限。如今，「生成式技術」（Generative Approaches）讓 AI 能根據語境自動撰寫更自然的醫療文書，例如將醫師口述的診療過程轉換成完整報告。未來，這兩種方法可能會混合使用：規則式方法保證標準化，生成式技術則提供彈性與創造性。

🔗 標準化與流程自動化

「FHIR」（Fast Healthcare Interoperability Resources）是一種醫療數據交換標準，讓不同醫療系統之間能順利共享資料。而「流程自動化」（Workflow Automation, RPA + NLP）則將機器流程自動化（RPA）與自然語言處理（NLP）結合，使 AI 能自動完成例如表單生成、資料搬移或審核流程等任務。想像一下，醫院中 AI 自動收集檢查結果、填寫病歷，再把資料安全傳送到其他系統，醫師只需做最後確認。

📚 名詞

模板生成（Template-based Document Generation）：像使用表格範本一樣，快速套用完成文件。

知識圖譜（Knowledge Graphs in Healthcare）：把醫療資訊連成網絡，幫助 AI 理解和查詢。

資訊抽取（Information Extraction, IE）：從長篇描述中抓出重點，例如藥物或檢查結果。

規則式方法（Rule-based Approaches）：依照固定條件處理資料。

生成式技術（Generative Approaches）：AI 依語境自動撰寫自然語句。

FHIR 標準（Fast Healthcare Interoperability Resources）：用來讓不同醫療系統安全共享資料。

流程自動化（Workflow Automation, RPA + NLP）：結合機器流程與語言處理，自動執行繁瑣任務。