自動判讀腦瘤、肝癌，台灣醫院AI應用遍地開花|數位時代 BusinessNext

AI自動判讀腦瘤位置，減輕醫師負擔

臺北榮總和臺灣人工智慧實驗室協力建立的「臨床人工智慧腦瘤自動判讀系統」（DeepMattes），於11月中正式在放射線部上線。

現行判讀腦瘤方式，是將對比劑加入磁振造影中，由醫師人工找出「一顆顆的白點」，紀錄包含腫瘤大小、位置、可能影響等資訊，進一步和臨床夥伴討論。但榮總放射線部部主任郭萬祐認為，這些繁重的判讀工作，其實會影響討論病情的時間，「改用訓練好的AI模型讀取影像，僅需約20秒時間，就能自動紀錄各項數據，可減輕不少醫師負擔。」

另一方面，榮總磁振造影科主任吳秀美認為，傳統判讀方式需先將腫瘤影像「圈注」好，送往實驗室，其實會花費不少力氣在整理和傳輸上，而新系統就可直接讓醫師校正和確認AI判讀的結果，同時也能持續訓練模型。

北市聯合醫院則和工研院攜手，共同建立糖尿病眼部病變的影像判讀模型，能從患者的視網膜眼底影像自動判讀病變情況，讓準確度、靈敏度、特異度達到九成水準。這套系統，也可讓非專科醫師初步篩選可能罹病的病患，達到提早控制效果，並將運用在馬祖地區。

至於中國附醫，則是已經和輝達（NVIDIA）合作，透過新型的AI主機，判讀乳癌、肝癌和骨齡影像。例如，這套「生長激素缺乏與性早熟疾病症候群」人工智能評估系統，可讓原先需要六至八分鐘的人工作業時間，縮短成0.1秒即有成果。

而堪稱台灣最早導入AI醫療的北醫，自2017年就引進IBM Watson for Oncology臨床決策輔助系統，用來輔助醫生診斷癌症。現在更開發出「智慧型藥物安全系統」，一旦處方中出現無法解釋的藥物，就會被認定為不適當處方，系統會即時跳出提醒，醫師看見就可以再次檢視，降低用藥錯誤風險。

AI自動檢視紀錄，建立骨鬆預警系統

值得注意的是，義大醫院試圖用AI「文字分析」，建立骨質疏鬆預警機制。根據義大醫院資料，只要患者曾經就診，他們開發的系統會自動抓取檢驗數據、X光報告、DXA骨質密度檢測報告，辨識疑似有脆弱性骨折的病患，可在病患接受檢查前，推估出病患骨質密度數值。

簡單說，若有一位老太太曾因為背痛看診，診斷結果是「壓迫性骨折」，AI系統會自動檢視紀錄，建議患者是否再檢查骨質疏鬆症。義大醫院表示，台灣罹患骨質疏鬆症的病患數量高居亞洲第一、全球第九位，希望這套系統未來能逐步發揮影響力。

還有林口長庚醫院，也正在研究透過AI判讀「細菌抗藥性」。林口長庚醫院檢驗醫學科主治醫師王信堯指出，傳統治療肺炎患者，需先驗痰液，花16小時培養細菌，再用質譜儀分析菌種，才會選出用何種藥物治療，耗時一至三天。經過兩年的AI模型訓練，這項研究已經能讓「猜錯藥」的機率降至兩成左右，而醫師平均的猜錯機率，則是五成。不過，目前這項技術仍需評估，到2019年才會有機會運用至臨床。

近年談 AI 轉型的金融業者不少，多半從技術切入，闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手，先問哪個場景最攸關保戶，再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心，專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出，核保、理賠與客服，是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵，自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保，審查時間省六成

開始一張保單的旅程，核保是第一步，攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中，若涉及既有病史或體況，核保便須介入評估，綜合審視商品條款、投保規則與法律規範，以決定是否承保，可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例，客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄，判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景，這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累，導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此，富邦人壽建構「核保智能助理」，運用生成式 AI 摘要病歷，解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享，導入過程中的挑戰之一，是為特種個資去識別化，需先透過個資遮罩工具處理病歷；此外，針對 AI 常見的「幻覺」風險，團隊也反覆調校提示詞，讓摘要報告力求精準正確。

她強調， AI 定位為「初篩與重點整理」的助手，最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式，體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘，核保效率提升六成，讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀，加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的，還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻，但隨著醫療技術不斷進步，許多保單條款當年訂定的手術項目，到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中，判斷新技術是否符合條款約定，過程相當耗時，也需要高度的醫療專業知識。

對此，富邦人壽導入「理賠智能助理」，整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見，協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如，當醫療科技演進產生新的手術方式時，AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式，並檢索相關條款與內部規則，提供理賠判斷建議，縮短過去需逐一查找資料的時間。此外，系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點，大幅縮短人工判讀比對時間，讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通，加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出：「AI 除了加速理賠作業，也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫，協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據，縮短學習曲線，並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔，理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流，前線服務更到位

在核保與理賠之外，最大量的服務場景是客服。張婉茹表示，隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力，客戶傾向先自主操作解決問題，不會直接撥打電話；一旦選擇撥打電話，就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此，AI 客服的導入，不只是回答問題，更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶，因此 AI 客服最重要的不是回答得多，而是回答得正確。」張婉茹表示，富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度，透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制，讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色，確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上，富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線，目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息，智能助理能即時理解客戶需求，將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成；面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求，則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務，將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境，讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據，到線上客服的迅速回應，富邦人壽的 AI 布局，始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示，科技發展不一定要一次 end to end 全到位，應該是不停小步快跑，慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App，將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上，就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程，專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業，才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調，科技迅速發展下，富邦人壽導入 AI，不是要取代核保員、理賠人員或客服人員，而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷，人員就能更專注在判斷、溝通與服務，讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上，這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。