雙面刃：飛利浦（Philips）調查揭示 AI 效率與執行缺口之間的矛盾

將人工智慧（Artificial Intelligence, AI）整合至臨床環境，長期以來被視為全球醫療體系轉型的關鍵推動力。飛利浦近期進行的一項產業調查突顯了這一轉型過程中的重要里程碑：AI 已確實為各個科室的臨床醫師節省了時間。然而，該研究也向醫療服務提供者發出了嚴正警告——儘管技術在提升效率方面表現卓越，但體制內的基礎設施（特別是人員培訓方面）卻未能與之同步。

在 Creati.ai，我們持續追蹤醫學領域 AI 的採用軌跡。雖然提升診斷準確性與簡化行政工作流程的潛力十分巨大，但這些數據強調了一個持續存在的「執行缺口」。當醫療機構競相部署尖端工具時，人類要素——即必須操作這些系統的 臨床醫師——往往發現自己在缺乏足夠指導的情況下操作複雜的技術。

衡量影響：AI 在何處實現成果

根據飛利浦的調查，AI 驅動型解決方案的採用已不再僅限於理論階段。醫療專業人員報告稱，他們在日常工作流程中獲得了切實的利益，特別是在放射科、心臟科與病患分流系統方面。透過自動筆記記錄、診斷影像掃描與預測性分析所節省的時間，使臨床人員能重新將重心轉回直接護理病患。

下表總結了臨床團隊報告效率顯著提升的主要領域：

影響領域	報告效益	臨床應用
診斷影像	更快速的影像判讀 減少積壓案件	增強放射科工作流程
行政負擔	自動化轉錄 智慧文件處理	減少「點擊疲勞」
病患分流	即時風險評估 優先處理緊急狀況	優化急診室流程

這些效率代表了醫療 AI 的「低垂果實」，然而調查顯示，由於缺乏對人力資本的投入，人類專業知識與機器智慧之間的全面協同作用仍難以實現。

培訓不足：持續創新的障礙

從 飛利浦 的報告中，最令人擔憂的結論或許是技術能力與用戶準備度之間的差異。儘管擁有節省時間的優勢，但調查發現，高達 70% 的醫療專業人員表示，其機構僅提供有限或極不連貫的 AI 訓練。

這種脫節帶來了重大風險。如果沒有嚴格的培訓計畫，臨床醫師可能無法充分理解 AI 系統的侷限性或「幻覺」，進而可能導致診斷或決策錯誤。此外，當臨床醫師被迫透過反覆試錯來學習時，對 AI 的初步熱情可能會迅速轉變為挫折感，進而導致對未來數位升級的抵抗。

執行不力的後果

• 信任度降低： 當無法理解輸出結果的準確性時，醫師可能會轉為懷疑，從而導致對功能強大的工具使用率不足。
• 工作流程停滯： 不一致的培訓導致不同部門之間的標準化工作流程差異顯著，阻礙了 AI 效益在整個醫院網絡中的擴展。
• 安全與合規風險： 對 AI 的不當使用，特別是在涉及病患資料時，可能造成漏洞，導致違反 HIPAA 與資料外洩。

將體制策略與臨床需求校準

對於尋求彌補這些缺點的醫療體系而言，未來的發展方向需要採取一種針對 數位轉型（Digital Transformation）的整體方案。僅僅安裝軟體並期待無縫整合已不再足夠。相反地，醫療科技領導者必須採取「以臨床醫師為先」的理念。

此方案應建立在三大核心方針之上：

1. 持續教育： AI 培訓必須告別一次性的入職說明會。醫療提供者應實施能隨軟體更新而演進的模組化學習課程。
2. 回饋迴路： 臨床醫師應積極參與採購與軟體校準過程。他們的實務意見是判斷 AI 工具在臨床環境中是否真正有效的最有價值指標。
3. 治理與倫理： 醫院必須建立明確的協議，界定人類在何時應從機器手中明確接手，確保臨床判斷始終擁有最終決定權。

現代醫學中 AI 的未來

飛利浦的調查是當前醫療環境的一個重要縮影。雖然我們在 Creati.ai 所目睹的技術轉變無疑是正向的，但若沒有對專業發展的堅定承諾，這種轉變將是不完整的。

投資臨床培訓並非額外的支出，而是技術投資報酬率（ROI）的核心組成部分。當醫師擁有運用 AI 作為精密輔助工具而非「黑箱」解決方案的知識時，病患照護的品質以及醫療人力資源的永續未來將得到顯著強化。隨著我們邁入這場數位革命的下一個階段，衡量成功的標準將不再是演算法的複雜程度，而是使用這些工具的臨床醫師之專業能力與信心。