「請暫停10分鐘適當休息」。

畫面這個，或許是許多醫療機構數位轉換的縮影——用一款App、一段時間的推播訊息，取代制度緊張感。問題是，通知本身並不會使病歷少通報、通報少一張。對第一線醫護而言，這不是期待，而是在即將滿載的時間表上，再加上一個待辦事項。

真正的職業倦怠，不只是缺乏心理衛教資源，而是被過度負擔的臨床時間。

行政負擔，才是倦怠的真正根源

大多數第一線人員真正在意的，是病歷書寫、疾病分類、保健通報等大量非臨床性的文書工作，持續蠶食患者照護者的時間與心力。

真正能緩解倦怠的介入，必須直接減少行政工作量，把時間還給臨床現場。

AI的角色：不是取代醫護，而是承擔肩負的重任

近年來智慧醫療AI，提供了一條與過往不同的路徑。當醫病溝通可以利用語音語音與自然語言處理，自動轉譯為格式化的智慧記錄護理，則可以從逐字謄寫病歷的角色注意力中被釋放，重新出來在真正需要臨床判斷與人際互動的工作上。

這類系統的價值，不在於它有多麼「智慧」，而在於病歷自動生成、護理紀錄數位化、智慧診間應用、醫療科技減負等是否真正減少了醫療保健日常的行政工時——這是評估任何智慧醫療工具時，最務實也是最公平的標準。

台灣醫學中心的實作案例

部分國內醫學中心已在此方向上取得具體進展。由大醫院導入的診斷碼輔助系統，運用大型語言模式預測診斷全碼，精確度達86.67%，大幅縮短急診作業與疾病分類所需的時間。長庚則建構AI推論平台，將智慧醫療雲力全面導入臨床場域，實現人機協作的混合記錄模式。

這些案例的共通點是：AI被定位為「行政減量的工具」，而不是「取代人力的方案」，醫病溝通更加順暢。也因此更容易獲得第一線醫護的信任與採用。

有溫度的智慧醫療，始於勞累倦怠的根源

當醫療機構思考如何導入智慧醫療系統時，或許應該先問一個問題：這個工具，是在替補的時間表減量，還是在增加一個新的待辦事項？

最溫暖的智慧醫療，從來不是螢幕上多一則溫馨提示，而是用科技的理性，把無形的行政勞動從肖像的肩膀上，讓照護的時間，真正回到病人身邊。

-文／覓所MeetSoul 專業顧問團隊

資料來源

• 大醫院AI疾病分類編碼系統，LLM預測診斷全碼F-score達86.67%，已取得專利與國家新創獎，並授權其他醫療院所使用。 (CIO台灣，《2026年智慧醫療趨勢》，2026年2月；iThome，2024年7月)
• 長庚醫院與台智雲、國眾電腦共建AI推論雲端平台，提供12種醫療AI模型與LLM生成式AI小助手，上線兩個月內使用次數超過2.7萬次，服務全台9家長庚醫院。 (iThome、CIO台灣，2024年12月)