減輕醫師加班記錄負擔的現況說明
在美國基層診所中，「下班後還要繼續寫病歷」已成常態。中維吉尼亞社區健康服務中心（Central Virginia Health Services, CVHS）每年約服務4.6萬名病患，佔全州居民三分之一。為了完成電子病歷（Electronic Health Record, EHR）輸入，臨床人員常利用「睡衣時段（pajama time）」加班，平均每日多花1至2小時在文書上。這種長時間的非臨診工時不僅侵蝕醫師與家人的相處時光，也顯著提高職業倦怠（burn-out）風險。根據2019年美國醫師倦怠調查報告，超過四成的醫師表示，由於EHR文書複雜度與重複輸入，心理壓力與焦慮感明顯提高，進而影響醫病關係與醫療品質。面對此一「文書大山」，醫療單位與從業者均亟需透過自動化工具來提升生產力、減少無效工時，才能回歸「以患者為中心」的初衷。
曝光分散式文件工作成因探究背景
究其原因，CVHS團隊透過eClinicalWorks EHR系統中的「下班後工時報表（after-hours work report）」，詳實記錄臨床人員在非預約時段的登入次數、花費時長與工作內容。此報表俗稱「睡衣時段報表（pajama time report）」，揭露了多達七成以上的加班時間都耗費在病歷書寫與重複性文字輸入上。透過這組數據，CVHS辨識出文書需求最大的醫師群組，並推估每位醫師每週約有6至8小時能被自動化工具取代。這也說明了傳統分散式文件流程如何造成效率浪費：從掛號、主訴採集、查房摘要到複雜的診斷與處置計畫，資訊往往分散在不同欄位與模組，必須重複點選、複製再貼上，耗時且易錯。產業案例顯示，若能透過AI醫療速記（AI medical scribe）自動擷取醫師口述並結構化成完整病歷，至少可節省30％以上的文書時間，讓醫師將更多注意力回歸到病人互動與臨床決策。
導入AI醫療速記策略且風險提問
面對高強度文書壓力，CVHS選擇分階段導入Sunoh.ai智慧病歷助手（Sunoh.ai medical scribe）。第一步，他們先從「睡衣時段報表」篩選出最需要支援的醫師，並在eClinicalWorks EHR環境中預先整合API。第二步，進行小規模試點，涵蓋50％的初診與慢性病回診，隨後每週蒐集使用率與醫師回饋，調整AI模型與語料庫。根據目前觀察，導入後參與醫師的下班後文書時間平均下降約30％，整體工作滿意度明顯提升。不過，任何AI應用都存在資料隱私與準確度風險：若自動轉錄有誤，可能延誤診療或導致法律責任。對此，CVHS建議結合「雙重審核機制」：醫師先口述，再由AI初稿生成，最後由人工快速校正，確保品質符合《醫療法》與《個人資料保護法》規範。您認為在您所屬的診所或醫療機構，如何更有效地落實AI速記，並同時兼顧隱私與臨床安全？
