人工智能病歷書記(AI scribe)正逐漸在醫療體系中採用，減輕臨床文書工作的負擔、提升效率，並讓臨床醫護人員投入更多時間照顧病人。AI病歷書記可聆聽會診過程，擷取相關醫學資訊，並生成結構化的病歷初稿供臨床人員審閱。此技術尤具價值，因電子病歷(EHR)的記錄工作耗時，亦是導致臨床人員倦怠的重要因素之一。AI病歷書記並非要取代醫護人員，而是作為輔助工具，協助撰寫初稿、摘要對話內容，並把資訊整理成可用的格式。
AI病歷書記可生成包含現病史、病情回顧、評估與治療方案等的就診記錄。例如在基層門診，AI可記錄病人呼吸困難加劇、有哮喘病史，以及需要調整吸入劑治療的方案。其後由臨床醫生審閱、修改並簽署病歷，從而在維持適當監督的前提下改善工作流程。
放射科亦是AI病歷書記逐漸展現價值的領域，特別在影像報告草擬方面。在香港大學放射科，我們逐步整合自身研發工具至臨床工作流程。常見是放射科醫生口述影像所見，AI協助將語音轉換為具結構性的報告。例如審閱胸部X光後口述，「右下葉輕度陰影，無胸腔積液，心臟大小正常。」AI病歷書記可生成並建議如「右下葉輕度肺實質陰影，可能為肺不張或早期感染」等措辭。
AI可支援重複性較高的報告工作，尤其PET-CT等複雜檢查，最終報告可長達數頁。放射科醫生可先提供重點所見，AI再依照個人慣用的報告風格進行對齊與撰寫，生成供最終覆核的草稿。減少繁瑣的打字與編修，讓放射科醫生更專注於影像判讀。在明確指引下，AI可提出標準化建議(如肺癌篩查中的肺結節分類)。在腫瘤隨訪影像中，AI工具可協助比較過往檢查結果，草擬描述結節穩定或病灶大小變化的文字。然而，所有AI生成內容仍必須由放射科醫生仔細核對，避免錯誤。
作者為港大醫學院臨床醫學學院放射診斷學系臨床助理教授華文思醫生
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