🧠 AI 與資料如何保護高齡臨床醫師：從風險預警到行政減負

近期一位已司法定讞、清白確立的高齡醫師仍遭攻擊，引發社會震撼。此事件提醒我們：高齡臨床工作者面臨的風險不僅來自醫療壓力，更來自資訊落差、行政負荷與環境安全問題。AI 與資料工具若被正確導入，能讓醫療現場更安全、更有效率。

TL;DR

• 高齡醫師承載臨床判斷、教學傳承與制度記憶，是醫療系統最重要的穩定核心。
• AI 在三領域可提供支援：
  1. 風險訊號偵測（公開資料與語意分析）
  2. 行政與庶務減負（文書、排班、訊息分類）
  3. 院內安全預防（動線異常與事件分級）
• 核心精神：AI 用來「保護」而不是「監控」。

一、AI 為何能協助改善醫療暴力問題？

醫療暴力的訊號常散落在不同平台：社群留言、評論網站、公開貼文、陳情資料等。
人工難以即時整合，而 AI 能處理大量文字並找出語氣升高、仇恨傾向或重複針對特定對象的內容。

這些分析皆基於公開資料，不涉及監控個人或蒐集隱私。

AI 在此扮演「模式偵測器」的角色，提醒人類注意異常變化，而非替人類做判斷。

二、行政減負：AI 讓高齡醫師回到「真正的醫療」

許多高齡醫師最大的壓力不是看診，而是文書與庶務，包括：

• 病歷整理
• 出院摘要
• 長文本閱讀
• 回覆訊息
• 跨單位協作行政作業

AI 能協助：

• 自動整理病歷重點
• 將對話轉成醫療紀錄
• 過濾攻擊性訊息並自動分類
• 排班演算法可考量年齡、恢復時間與負荷強度

這些功能的核心目的很單純：
讓醫師把時間還給病人、學生與臨床決策。

三、院內安全：建立柔性的「資料防護網」

AI 可協助偵測院內異常行為，例如：

• 非門診日接近診間
• 異常徘徊
• 試圖進入限制區域
• 線上負面訊息與現場異常同時出現

這屬於「行為模式偵測」，不需要攝影辨識，也不會進行個人監控。
AI 只負責提示，而最終判斷永遠由人類做出。

四、AI 導入的治理原則

為避免誤用並維持信任，醫療 AI 必須遵守：

1. 人類決策（Human-in-the-loop）
   AI 不得取代人類做安全裁決。

2. 資料最小化（Data Minimization）
   只用必要資料，不蒐集個人隱私。

3. 目的透明（Purpose Transparency）
   AI 只用於保護醫師與病患，而非監控。

五、為什麼特別需要保護高齡臨床醫師？

因為他們是：

• 現場最穩定的臨床判斷來源
• 師徒制度的核心
• 醫療文化的承接者
• 病患信任感的重要象徵

醫療系統越需要經驗，越需要保護累積最多經驗的人。

AI 的角色，不是看著人，而是幫助人。

📚 來源（Reference）

https://chestmed.org/url/geraldkuo

• https://kevinmd.com/post-author/gerald-kuo