林暘策

新竹國泰醫院急診醫學科

    承Vol.9 No.3之內容所提，自從agentic AI框架(例如OpenClaw等)自主代理技術問世後，在急診場域也帶起了一股代理人的風潮，充滿了對未來醫療工作agent化的想像，但代理式AI目前在急診室的使用尚未普及，因為醫療有其風險以及不確定性，在實地操作時需面臨許多問題，例如基礎設備算力夠嗎?單位是否有足夠雲端模型token預算?是否有完備的資安風險管理?以及臨床醫師使用AI的心理自覺。

    研究顯示，大型語言模型偶爾會產生幻覺，即捏造看似合理的錯誤事實或遺漏資訊。若急診醫師過度依賴AI提供的鑑別診斷，極易陷入自動化偏誤，盲目相信系統產出的錯誤資訊，這在臨床上可能關乎生死。而要安全地駕馭這項技術，臨床人員在建構或使用AI時要有以下幾點認知：

1. 人類參與迴路（Human-in-the-loop）：醫療Agentic AI的定位並非取代決策，系統應將醫師保留在控制迴路中，在重要節點親自審閱AI生成的草稿才放行，並對產出結果進行最終核可。因為在醫療場域，充滿高風險和不確定性，AI無法也不該取代急診醫師的臨床直覺。

2. 要求輸出的透明度與可查核性：醫療AI必須具備溯源能力，提供清楚的實證資料來源與指引連結。

3. 認知債(Cognitive Debt)的累積：認知債這個詞在描述一個自我思考能力退化現象：LLM的強項在於產出流暢文字。如果醫師長期放任Agentic AI代為執行醫療推理，臨床醫師大腦的神經連結與記憶回溯能力將可能退化，醫師這位監督者本身技能的退步就叫做「認知債」。然而未來的急診AI絕不該是取代人類思考的自動工具，我們醫師應自問能否成為一個具有專業素養的監督者，亦即是否具備評估AI邏輯，具有批判性能力?是否了解如何與LLM協作?是否知道何時該信任、何時該質疑AI的推論?是否有足夠操作提示詞的能力? 研究發現：有AI輔助的醫師組，表現僅與傳統組相近（得分約 76% vs 74%），並沒有因為有了AI而顯著提升。原因歸咎於若臨床醫師缺乏使用AI的素養，即使AI給出了正確答案，醫師有時仍會堅持自己的錯誤判斷；當AI給出錯誤建議時，醫師缺乏足夠能力糾正錯誤，反而是另一種錨定效應，同樣造成認知錯誤，弄巧成拙。

4. 落地挑戰：資安防線與架構抉擇（Edge vs. Cloud AI）

    若醫院未經妥善的去識別化病歷與語音資料即上傳雲端，將面臨違反個資法規之疑慮；因此選擇具備資料控管權限、企業級加密，並支援 HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) 合規的AI架構至關重要。在系統架構的選擇上，雲端架構 (Cloud AI)能處理複雜推理並串接強大LLM，但需較多預算與嚴格法規遵循；而地端架構 (Edge AI)優點是資料儲存運算都在地完成，降低資安風險，但受限於硬體算力，輕量模型較適合純文字處理任務，如果需要運作大型邏輯推理模型，仍需一筆可觀的預算架設機房。

    接下來我比較採用雲端架構與地端架構的差異，藉由這個比較表，讓讀者明白運用代理式人工智慧於急診室是可行的。

    透過上述比較可以看出，無論醫院偏好哪種架構，目前市場上的技術與企業解決方案皆已成熟，因為企業級雲端方案已解決最棘手的病患資料外洩的資安及法規問題，各大軟體商皆已推出專為醫療打造的合規方案。而若不想要在雲端或地端之間二選一，有足夠的預算的話，可以採用混合架構（Hybrid model），或許成為大型急診室解法：在床邊部署地端設備來進行輕量模型的工作，例如去識別化與即時語音轉文字，接著將去識別化後的純文字透過加密 API 傳送至雲端，讓 GPT-4 或 Gemini 進行強大的醫療推理與病歷結構化。然而在實務面上，急診AI協作的建立，仍需要臨床工作者根據各院所規模、設備與流程，與跨領域團隊共同討論出最適合的解法。

參考文獻 (References)

1. Preiksaitis C, Alvarez A, Winkel M, Karamatsu M, Brown I, Sama N, Morris L, Lee JY, Gubbels A, Wahl E, Frye A, Rose C. Ambient Artificial Intelligence Scribe Adoption and Documentation Time in the Emergency Department. Ann Emerg Med. 2026 May;87(5):569-574.

2. Webb J, Chu L, Turer RW, Chen C, Rousseau JF, Salter A, Courtney DM, Higashi RT, Guzman N, Chapman WW, Willett D, McDonald SA. Crossover Evaluation of Two Ambient AI Scribe Tools in the Emergency Department. Appl Clin Inform. 2026 Jan;17(1):118-126.

3. Marquis T, Kopp M, Anderson JS, Napoli AM, Brown LL, Berlyand Y. AI-Powered Ambient Scribe Technology Experiences Among Emergency Physicians: Cross-Sectional, Mixed Methods Pilot Survey Study. JMIR Form Res. 2026 Mar 3;10:e80401.

4. Shah SJ, Devon-Sand A, Ma SP, Jeong Y, Crowell T, Smith M, Liang AS, Delahaie C, Hsia C, Shanafelt T, Pfeffer MA, Sharp C, Lin S, Garcia P. Ambient artificial intelligence scribes: physician burnout and perspectives on usability and documentation burden. J Am Med Inform Assoc. 2025 Feb 1;32(2):375-380.

5. Goh E, Gallo RJ, Strong E, Weng Y, Kerman H, Freed JA, Cool JA, Kanjee Z, Lane KP, Parsons AS, Ahuja N, Horvitz E, Yang D, Milstein A, Olson APJ, Hom J, Chen JH, Rodman A. GPT-4 assistance for improvement of physician performance on patient care tasks: a randomized controlled trial. Nat Med. 2025 Apr;31(4):1233-1238.