讓醫師更安心！肯亞臨床實證體現 AI 在醫療現場的真實價值

當我們談論 AI 在醫療的角色時，總免不了擔心它會不會「取代醫師」。但在肯亞的 Penda Health，最新研究結果顛覆了這種想法，AI 並沒有搶走醫師的工作，反而像一位可靠的醫療顧問，默默守在診療過程的每一個環節。

OpenAI 與 Penda Health 合作，導入一套稱為 AI Consult 的決策輔助系統，使用在醫師日常使用的電子病歷中，在不打斷工作流程的前提下，即時分析診療內容，於關鍵時刻提出提示。

這項涵蓋近 40,000 次看診的實證研究指出，使用 AI Consult 的醫師在診斷錯誤上減少了 16%，治療錯誤也下降了 13%。這不只是統計數字的進步，更可能代表成千上萬位患者免於誤診與錯誤治療，正是 AI 醫療輔助系統（AI-based CDS）價值的真實體現。

靜靜守護不打擾：AI 是第二雙眼，不是第二張嘴

AI Consult 的最大亮點在於，它不是每一步都跳出訊息干擾醫師，而是在診斷、檢驗、開藥等幾個關鍵環節，在背景中自動進行分析，只在需要時發出三種提示燈號：綠燈代表無誤、黃燈表示有提醒、紅燈則代表潛在風險，需醫師立即查看。

這種設計考量了臨床節奏，尊重醫師專業，確保系統的存在是輔助而非主導。從研究來看，AI Consult 的提示確實能命中潛在風險。在紅燈案例中，若醫師參考建議調整診療內容，可進一步減少多達 31.5% 的診斷錯誤與 18% 的治療錯誤。這種即時介入、最小干擾的特性，也正是目前 AI 醫療設計中的黃金標準：以決策輔助為核心，不奪權，但能補足人力極限。

不只防錯，更讓醫師持續成長：AI 是學習型夥伴

AI 不只是機器演算法，它也能變成學習型工具。研究中，受訪醫師一致認為 AI Consult 有助於提升照護品質，其中 75% 醫師表示改善幅度「非常明顯」。有醫師形容它為「線上顧問」，更令人注目的是，研究團隊發現，隨著時間拉長，醫師觸發紅燈的機率逐漸下降（從45%降至35%），這代表醫師不是被動接受提示，而是從提示中學習，內化為自己診斷與決策的一部分。這種現象正體現了 AI 醫療輔助系統「邊用邊學」的特性：不只是幫你當下避免錯誤，更讓你未來更少犯錯。

有系統也要有策略：成功施行的三大關鍵

這場成功的臨床實驗，不單單是因為選對了 GPT-4o 這樣的強大模型，更是因為落實了三大關鍵策略：強效模型、臨床導向設計、與積極部署。研究指出，在初期測試階段（稱為「導入期」），即使醫師有了 AI，也常常忽略紅色警示，錯誤改善幅度有限。

但當 Penda Health 啟動積極部署，包含一對一教學、績效回饋等措施後，醫師更願意使用 AI 提示，錯誤率也明顯下降。更棒的是，Penda 不只是丟工具給醫師用，它也同步觀察與優化系統觸發規則，避免過多誤報導致「提示疲乏」。這告訴我們一件事：AI 系統的實施，不只是技術問題，更是人與流程的協同問題。