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從人治到AI協作的轉型路徑
在醫療系統開發的世界裡,需求龐雜且時常變動,不僅技術門檻高,還得面對溝通落差、測試不足、交付時間壓力等挑戰。過去要找到同時懂醫療領域與程式開發的工程師並不容易,就算找到了,也可能面臨人力不足、專案優先權衝突、甚至加班成本等現實問題。
台灣 50 優良 SMART on FHIR 應用程式徵案說明,讓健康資料走進你的日常對話
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入選台灣 50 優良 SMART on FHIR 應用,我想談的不是這個應用本身,而是這個方向代表的趨勢:醫療資料的主人應該是病人。
第一屆台灣 50 優良 SMART on FHIR 頒獎典禮側記,火線超人與救護車傷患追蹤平台雙雙入選,這不只是兩座獎盃,而是一種架構思維的確認。
受 Karpathy 的 LLM Knowledge Base 啟發,我用 Claude Code 打造了一套個人知識管理系統,跳脫 RAG 的檢索思維,讓 AI 直接編譯和維護結構化的 Wiki。
不只是工程師在聊 AI,連醫院裡的行政人員、護理師、甚至科主任都在說:「我用 ChatGPT 寫了一個小工具」「我請 Cursor 幫我做了一個排班表」「我兒子用 AI 三天做出一個 app」。 這件事本身是好的。Andrej Karpathy 把它叫做 Vibe Coding,「感覺對了就好」,不用真的懂每一行程式碼在做什麼,只要對 AI 描述你想要的東西,它就幫你生出來。門檻從來沒有這麼低過。 但大家是否有注意到一件事:這些「Vibe 做出來的東西」,大多數活不久。 不是因為功能不對,是因為沒有人想過它怎麼上線、怎麼更新、怎麼在出問題的時候找到原因。能跑和能用是兩回事,能用和能活下去又是兩回事。
想像一個場景:你在 LINE 上跟一個聊天機器人對話,它能即時告訴你最近一次的血壓數值、用藥紀錄,甚至上次看診的摘要。這些資料不是你手動輸入的,而是直接從醫院的電子病歷系統裡,經過你本人授權後,安全地顯示在你的手機上。甚至不需要經過 LINE Server 轉送。
如果你曾經在早上七點走進一間區域醫院,你會看到一個有點超現實的畫面,掛號櫃檯已經擠滿了人,而櫃檯還沒開始作業。 這些人不是等看診的,他們是來**排隊掛號**的。 在台灣很多醫院的現場掛號流程是這樣的:病人到場後先抽一張號碼牌,等到八點櫃檯正式開始掛號,再依照號碼牌的順序到窗口辦理。號碼牌決定的是你到櫃檯的先後順序,而看診號碼是先掛先得,越早完成掛號,看診號碼越前面,等待看診的時間就越短。
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在醫療系統開發的世界裡,需求龐雜且時常變動,不僅技術門檻高,還得面對溝通落差、測試不足、交付時間壓力等挑戰。過去要找到同時懂醫療領域與程式開發的工程師並不容易,就算找到了,也可能面臨人力不足、專案優先權衝突、甚至加班成本等現實問題。
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1140524 台灣醫療品質學會,從結構化資料到數位轉型,台 灣 醫 療 體 系 雖 然 資 訊 化 程 度 ⾼ , 但 病 ⼈ 安 全 管 理 仍 仰 賴 ⼈ ⼯ 通 報 與 事 後 追 蹤 , 容 易 出 現 延 遲 與 疏 漏 。 隨 著 健 保 資 料 標 準 化 ( 如 F H I R ) 推 動 、 政 府 ⿎ 勵 智 慧 醫 院 與 病 安 指 標 ⾃ 動 化 建 置 , 加 上 A I 與 N o - c o d e ⼯ 具 的 普 及 , 形 成 了 數 位 轉 型 的 黃 ⾦ 契 機 。 我 們 可 以 藉 此 機 會 , 從 資 料 整 合 、 即 時 分 析 、 智 慧 預 警 到 流 程 ⾃ 動 化 , 打 造 ⼀ 個 主 動 預 防 、 快 速 反 應 的 病 ⼈ 安 全 平 台 。