大型語言模型在醫療文件撰寫的應用

在分秒必爭的臨床工作中，醫療文件的撰寫，包括病程紀錄、出院摘要、轉診單等，佔據了醫療人員大量的時間與精力。大型語言模型（Large Language Models, LLMs），如 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude，為自動化與優化這些繁瑣的文書工作提供了新的可能性，有望將醫師從鍵盤前解放，回歸與病人的互動。

LLMs 的核心能力在於其強大的自然語言理解與生成能力。透過給予簡潔的指令或結構化的病歷資料（如生命徵象、檢查數據、藥物清單），LLMs 能夠快速生成符合醫學邏輯與格式要求的病程紀錄草稿。例如，醫師可以輸入「一位 65 歲男性，因社區型肺炎入院，目前使用 Augmentin 治療，生命徵象穩定，請生成今日病程紀錄」，模型便能產出一份完整的 SOAP note，醫師僅需進行微調與確認即可。

在實際應用中，不同模型展現出各自的特點。GPT-4 在遵循複雜指令和生成結構化文本方面表現優異，適合用於產生格式固定的報告。而 Claude 模型則以其更長的上下文處理能力和更細膩的語言風格見長，在草擬需要帶有同理心與關懷語氣的衛教資訊或與家屬的溝通紀錄時，可能更具優勢。然而，無論使用何種模型，確保輸入資料的去識別化是保護病人隱私的最高原則。

儘管 LLMs 在提升醫療文件撰寫效率上潛力巨大，但其應用仍處於早期階段。目前的模型輸出仍可能包含事實性錯誤（幻覺）或不符合臨床情境的內容，因此，所有 AI 生成的文本都必須經過醫療專業人員的嚴格審核與修改，才能正式納入病歷。未來的挑戰在於如何開發出更具備醫學專業知識、更能理解臨床細微差異的專用模型，並建立一套安全、合規、且能無縫整合至現有電子病歷系統的工作流程。