當我們談論 AI 在醫療的角色時，總免不了擔心它會不會「取代醫師」。但在肯亞的 Penda Health，最新研究結果顛覆了這種想法，AI 並沒有搶走醫師的工作，反而像一位可靠的醫療顧問，默默守在診療過程的每一個環節。

OpenAI 與 Penda Health 合作，導入一套稱為 AI Consult 的決策輔助系統，使用在醫師日常使用的電子病歷中，在不打斷工作流程的前提下，即時分析診療內容，於關鍵時刻提出提示。

這項涵蓋近 40,000 次看診的實證研究指出，使用 AI Consult 的醫師在診斷錯誤上減少了 16%，治療錯誤也下降了 13%。這不只是統計數字的進步，更可能代表成千上萬位患者免於誤診與錯誤治療，正是 AI 醫療輔助系統（AI-based CDS）價值的真實體現。

靜靜守護不打擾：AI 是第二雙眼，不是第二張嘴

AI Consult 的最大亮點在於，它不是每一步都跳出訊息干擾醫師，而是在診斷、檢驗、開藥等幾個關鍵環節，在背景中自動進行分析，只在需要時發出三種提示燈號：綠燈代表無誤、黃燈表示有提醒、紅燈則代表潛在風險，需醫師立即查看。

這種設計考量了臨床節奏，尊重醫師專業，確保系統的存在是輔助而非主導。從研究來看，AI Consult 的提示確實能命中潛在風險。在紅燈案例中，若醫師參考建議調整診療內容，可進一步減少多達 31.5% 的診斷錯誤與 18% 的治療錯誤。這種即時介入、最小干擾的特性，也正是目前 AI 醫療設計中的黃金標準：以決策輔助為核心，不奪權，但能補足人力極限。

不只防錯，更讓醫師持續成長：AI 是學習型夥伴

AI 不只是機器演算法，它也能變成學習型工具。研究中，受訪醫師一致認為 AI Consult 有助於提升照護品質，其中 75% 醫師表示改善幅度「非常明顯」。有醫師形容它為「線上顧問」，更令人注目的是，研究團隊發現，隨著時間拉長，醫師觸發紅燈的機率逐漸下降（從45%降至35%），這代表醫師不是被動接受提示，而是從提示中學習，內化為自己診斷與決策的一部分。這種現象正體現了 AI 醫療輔助系統「邊用邊學」的特性：不只是幫你當下避免錯誤，更讓你未來更少犯錯。

有系統也要有策略：成功施行的三大關鍵

這場成功的臨床實驗，不單單是因為選對了 GPT-4o 這樣的強大模型，更是因為落實了三大關鍵策略：強效模型、臨床導向設計、與積極部署。研究指出，在初期測試階段（稱為「導入期」），即使醫師有了 AI，也常常忽略紅色警示，錯誤改善幅度有限。

但當 Penda Health 啟動積極部署，包含一對一教學、績效回饋等措施後，醫師更願意使用 AI 提示，錯誤率也明顯下降。更棒的是，Penda 不只是丟工具給醫師用，它也同步觀察與優化系統觸發規則，避免過多誤報導致「提示疲乏」。這告訴我們一件事：AI 系統的實施，不只是技術問題，更是人與流程的協同問題。

病人感受如何？AI安全無虞，但效果尚需觀察

除了醫師與系統面，研究也回顧了病人的回饋。在看診 8 天後的追蹤調查中，AI組的病人有 3.8% 表示尚未康復，非AI組則為 4.3%，差異未達統計顯著。這代表 AI 雖然大幅改善了診療決策的品質，但其對病人短期健康結果的影響，仍需進一步研究來驗證。

不過更重要的是，在所有由 AI Consult 涉入的個案中，沒有任何一件導致患者傷害，而且在某些安全通報中，AI 的建議甚至可能幫助避免了嚴重錯誤。這強調了 AI 醫療工具的「安全性優先」原則：寧可少說，也不亂說；寧可慢些，也要穩當。

AI是醫師身邊的「會提醒的筆記」，而非搶走聽診器的機器人

從肯亞的這項實證研究中，我們學到的不只是 AI 可以做什麼，而是如何讓它「做得剛剛好」。AI Consult 沒有試圖搶走醫師的決策權，也沒有用繁瑣的設計增加醫療現場的混亂，它只是像個貼心的顧問提醒你：「嘿，這個可能漏了，要不要再看看？」

在資源有限、病情多樣的基層醫療中，這種協助尤其珍貴。未來的醫療，不會是「人對機器」，而是「人與AI攜手照顧人」。讓 AI 成為每位醫師安全、溫柔、可靠的好夥伴，這不只是科技進步的體現，更是我們對醫療人性化未來的真正想像。

• AI-based Clinical Decision Support for Primary Care: A Real-World Study
• Pioneering an AI clinical copilot with Penda Health

（首圖來源：AI 生成）

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