醫療保健領域的人工智慧有望超越行政工作的自動化，成為臨床和卓越營運不可或缺的一部分。一般的人工智慧解決方案固然有其價值，但最具轉變性的成果應該來自針對醫療照護產業獨特的挑戰、工作流程與機會而特別設計的應用程式。
微軟最近宣佈計畫於 2025 年 5 月推出用於臨床工作流程的 AI 助理Dragon Copilot，突顯出該公司透過人工智慧推動醫療照護轉型的決心。此解決方案結合了 Dragon Medical One 的語音功能與 DAX Copilot 的環境 AI 技術，並整合至一個專為解決臨床倦怠與工作流程效率低下問題而設計的平台。
Dragon Copilot 適逢醫療保健產業的關鍵時刻。2023 年至 2024 年間，臨床人員的倦怠感從 53% 輕微下降至 48%，但持續的人員短缺仍是主要的挑戰。Microsoft 的解決方案旨在
根據微軟的資料顯示，光是在上個月，DAX Copilot 已協助 600 家醫療保健機構處理超過 300 萬個病患個案。醫療保健提供者表示，每次會面可節省 5 分鐘，70% 的提供者體驗到倦怠症狀減少，93% 的病患注意到體驗改善。
許多測試過 Dragon Copilot 的醫生表示，即使啟用了所有自訂功能，對大多數醫療記錄而言，所產生的筆記往往過於冗長。正如一位 beta 測試者所說的：「您會收到超長的筆記，而且很難分辨出「小麥和糠秕」。
醫療對話傾向於按時間順序跳轉，Dragon Copilot 很難以連貫的方式組織這些資訊，通常會強迫醫生檢視和編輯筆記，這在某種程度上有違該工具的初衷。
Beta 測試者指出一些特定的優缺點：
優勢：
弱點：
一位 beta 測試者醫生總結了他的經驗：「對於簡單的診斷，他在記錄評估和計劃方面做得相當好，這可能是因為所有簡單的診斷都在訓練集中。然而，對於較複雜的診斷，則必須完全由醫師口述"。
醫療保健專用的人工智慧模型，例如 Dragon Copilot 的基礎模型，是在數百萬份匿名醫療記錄和醫學文獻上訓練出來的，目的是：
一位使用者醫師強調，這些系統的一大潛力就是能夠「根據病人的醫療記錄內容，向醫師呈現關鍵資訊，否則這些資訊就會被當今大多數電子醫療記錄的龐大雜亂所忽略」。
醫療保健專用的 AI 有可能透過以下方式改變病患的體驗：
AI 工具（例如 Dragon Copilot）的整合提出了重要的合規性問題：
從業人員強調的一個特別微妙的層面是，推理可能會從醫師「轉移」到 AI 工具。正如一位同時也是電腦科學專家的駐院醫生所言：「危險可能在於這會偷偷摸摸地發生，由這些工具決定什麼是重要的，什麼是不重要的」。
這提出了人類臨床判斷在日益以 AI 為媒介的生態系統中所扮演角色的基本問題。
多份證詞中強調的一個關鍵因素是，與其他替代方案相比，Dragon Copilot 的成本過高：
一位參與測試的使用者表示，一年之後，他的診所只有三分之一的醫師仍在使用。
有幾位 beta 測試者提到 Nudge AI、Lucas AI 及其他工具等替代品，這些工具提供類似的功能，但成本卻低得多，而且在某些情況下，在特定情境下效能還更好。
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在評估醫療保健領域的人工智慧解決方案時，考慮以下因素至關重要：
Microsoft 的 Dragon Copilot 等創新代表著人工智慧整合醫療照護的重要一步，但 beta 測試者的經驗顯示，我們仍處於早期階段，有許多挑戰需要克服。
人工智能在醫療保健領域的未來需要在行政效率與臨床判斷、自動化與醫患關係之間取得微妙的平衡。Dragon Copilot 等工具有可能減輕臨床醫師的行政負擔，但其成功與否取決於能否有機地融入實際的臨床工作流程，尊重醫療實務的複雜性與細微差異。
在醫療保健 AI 和一般人工智慧領域中，必須經常考慮「真正的垂直領域」和「虛假的垂直領域」之間的差異。真正的垂直領域」是從底層開始設計的解決方案，深入瞭解特定的臨床流程、專科工作流程以及不同醫療環境的特殊需求。這些系統不僅在表面層級，也在其架構和資料模型中納入了領域知識。
相反地，「虛假的縱向系統」基本上是橫向的解決方案 (例如一般的轉錄系統或通用的 LLM)，並在其上塗上一層薄薄的醫療照護個人化。這些系統往往會在最複雜、最細微的臨床實踐領域失敗，其無法區分資訊的相對重要性或充分組織複雜的醫療資料就是明證。
正如 beta 測試者的回饋顯示，將通用語言模型應用於醫療文件，即使是在醫療資料上進行訓練，也不足以創造出真正的垂直解決方案。最有效的解決方案可能是那些在設計的每個階段都有醫療專家直接參與、能解決特定醫療專業問題，並能整合至現有工作流程的解決方案。
正如一位 beta 測試者醫師所言：「醫學的藝術就是重新引導病患提供最重要/最相關的資訊」。至少就目前而言，這種辨別能力仍是一個純粹的人類領域，這意味著最佳的未來可能是人工智慧與人類臨床專業知識之間的協同合作，真正的垂直解決方案是尊重並擴大醫療專業知識，而不是試圖取代或過度標準化。
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