運用生成式AI及大型語言模型優化急診就醫流程—從醫病對話到治療建議

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本團隊由臺北醫學大學大數據所張詠淳教授領軍，攜手生醫新創講師、雙和醫院急診黃婷韵醫師、AI工程師與資料科學家組成跨域團隊，運用近30萬筆真實急診電子病歷資料，打造解決臨床需求的智慧急診系統AIDE（AI-Driven Emergency Care）。AIDE是首套專為臺灣急診語境量身打造的智慧決策系統，具備三大競爭優勢。首先，在臨床整合創新方面，AIDE打破傳統單一預測任務的限制，能於檢傷階段即結合病患生命徵象與症狀進行多任務預測，包括危重個案識別、醫療資源分配、住院需求評估及返診風險預測，有效回應急診資源有限與時間緊迫的挑戰，多項核心模組已研發完成並發表於5篇JCR Q1的國際頂尖期刊，涵蓋急診動向預測（如ICU轉入風險與72小時內非計劃性返診）、醫療處置與CT建議等關鍵應用。各項模型效能在AUROC等指標均達0.8至0.9，驗證其準確性與穩定性，展現其於臨床決策輔助的高度潛力。其次，在技術創新方面，AIDE擁有高度原創的語言處理與多模態資料融合技術，透過大量真實病歷進行優化，建立專屬臺灣的語境理解，並整合非結構化主訴、結構化檢驗數據及穿戴式裝置的即時資訊，打造即時且高準確率的預測模型，突破現有醫療AI侷限於單一資料型態的瓶頸。其中最具代表性的技術突破為團隊自研的CNTR，大幅提升大型語言模型對極短且雜訊高的醫療文本的語意穩定性與理解能力，使模型更貼近臨床語境與醫師實際需求，並具備應用於多語系與跨場域的潛力，奠定醫療語言處理的本土化與高延展性技術基礎。第三，在全流程支援方面，AIDE提供入院到出院的連續性支援，可自病患入院即刻啟動風險評估，迅速辨識高風險個案，並為中低風險患者提供資源建議，避免不必要檢查，提升處置效率、縮短等待時間，並有效降低LWBS比率。此外，針對急診場域中常見的資料極度不平衡問題，如中風與敗血症等少數卻高度關鍵的重症個案，系統透過特殊設計，有效提升對少數個案的識別能力，使模型面對極端樣本分布仍能保持高度敏感性與穩定性。AIDE透過整合臨床決策支持、自然語言問答與摘要生成功能，從單點技術躍升為系統性創新，為急診帶來全方位智慧升級，目前已於雙和醫院展開前瞻性臨床驗證，驗證其臨床即時介入的可行性與擴展性。此外，CT建議模型亦成功於新光醫院進行跨院驗證，AUROC高達0.87，證實其跨院場域實用性及穩定性，為全國規模推廣奠定基礎。AIDE同時具備高度市場潛力與技術保護性，核心技術已申請臺灣(114103684)與美國專利(19/037,346)，未來可延伸至其他急重症、門診與住院場域，打造模組化推廣架構，利於商品化、授權與國際輸出。AIDE不僅是單一AI模型，而是融合語言技術原創、臨床流程洞察與系統設計的整合創新平台，率先完成從研發、驗證到臨床實作的技術閉環，突破醫療AI導入的關鍵門檻。作為目前少數可於臺灣急診第一線部署並提供全流程支援的AI系統，AIDE展現高度可行性、原創性與臨床落地潛力，彰顯團隊在醫療AI領域的領導地位與極大的技術競爭優勢。

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