AI醫療新趨勢：大型語言模型在臨床編碼與病歷紀錄的應用

隨著人工智慧技術的快速發展，大型語言模型（LLM）與AI輔助系統已成為醫學領域的熱門研究課題。近期一項針對台灣醫療環境的研究顯示，透過深度學習模型建構的AI輔助編碼系統，能有效協助臨床編碼人員處理國際疾病分類（ICD-10-CM）的編碼工作，進而提升行政效率 [3][9]。這類系統透過分析病歷紀錄，協助專業人員將診斷與處置轉化為標準代碼，在實際醫院環境中展現了輔助臨床流程的潛力 [6]。 在臨床應用方面，研究人員正積極評估AI在病歷摘要與醫療證據整理的表現。根據相關系統性回顧與臨床研究，AI工具在處理大量醫療資訊時，雖能縮短文件處理時間，但仍面臨「幻覺」風險，即模型可能產生不正確或虛構的醫療資訊 [1][5]。此外，目前針對大型語言模型的臨床評估多集中於知識檢索與合成，對於真實臨床場域的長期表現、安全性及對不同病患族群的適用性，仍需更多高品質的臨床試驗來驗證 [4][10]。 值得注意的是，AI系統的表現會受到醫師病歷撰寫習慣、醫院作業流程差異以及模型設計的影響，並非所有臨床情境皆適用同一套演算法 [6][7]。因此，現階段的AI醫療應用應被視為輔助工具，而非決策的最終依據。醫療人員在導入相關技術時，必須考量個別病患的差異性，並對AI產出的結果進行嚴格的專業審核。 本文為健康教育資訊，旨在介紹AI醫療技術的發展現況，並不能取代醫師當面的專業診察。醫療決策涉及複雜的臨床判斷，建議民眾若對自身健康狀況有任何疑問，應諮詢專業醫師，以獲得最適合個人的醫療建議。