2024傑出資訊人才系列報導-莊秋華

台灣醫療數位化奠基於電子病歷的普及，臺大醫院病歷資訊管理室主任，同時也是台灣病歷資訊管理學會理事長的莊秋華，不僅參與臺大成為全國第一家實施電子病歷醫院的規劃及執行，輔導一些醫療機構病歷無紙化推展，為智慧醫療打造殷實基礎。近年更與團隊投入於人工智慧研究，全國首創以大型語言模型(LLM)建構疾病分類編碼專用模式並於醫院實作，持續為智慧醫療貢獻心力。

回憶電子病歷的推動始末，莊秋華表示，當時有鑑於電子病歷議題是未來醫院發展重點，臺大醫院病歷室自2001年起便參考美國做法，推動電子病歷的導入，在2007年當時林芳郁院長的支持下，臺大醫院籌組電子病歷推動組織，擬定開發策略及管理機制，並有實際使用電子病歷的醫療人員的參與是成功的關鍵。
「推動電子病歷最大挑戰之一是改變醫療人員的工作習慣。」莊秋華強調，醫療人員對於新系統的接受度直接影響到推廣的成效。為了促進新系統的導入，在醫院高層的支持下，除了設計好用的電子病歷系統，透過完善的溝通機制、舉辦宣導及教育訓練，讓醫師們可以在系統設計和實施過程中提出意見和建議，最終得以建置出符合臨床需求之電子病歷系統。

莊秋華表示，推動電子病歷的成功不僅依賴醫院自身的努力，政府的政策支持也是不可或缺的。自1991年起，衛福部便開始推動數位健康的計畫，隨後的醫療機構電子病歷製作管理辦法更是為醫院的數位化鋪平了道路。而隨著政策的推動，各醫療機構的電子病歷系統逐漸實現互通，這不僅提高了病歷資料的可獲取性，也為醫療品質的提升奠定了基礎。

以大型語言模型(LLM)建構疾病分類編碼專用模式則是莊秋華與團隊的另一項創舉，由於醫師的書寫標準不一以及編碼準確性的要求，同時隨著國際疾病分類第十版的推出，編碼複雜性大幅增加，對於編碼人員的專業要求也更加嚴格。

編碼工作不僅需要醫療知識，還涉及解剖學、病理生理學、藥學及健保申報等多方面知識。進行編碼時，更需詳細閱讀整本病歷，包括出院病摘、手術紀錄、病理報告、檢驗報告等等最後才可找出正確的ICD-10代碼。為了應對這一挑戰，臺大醫院導入人工智慧，率先全國首創以地端LLM應用於疾病分類編碼任務，不僅提升工作的品質及整體效率，使用者滿意度達95%。目前這套系統已經推廣臺大醫院全體系各分院使用，並發展商業應用模式，現已有授權1家醫學中心使用，尚有數家醫院洽談中。

莊秋華指出，AI應用於臨床場域將面臨「落地」、「取證」、「給付」三大關鍵議題，目前透過生成式AI技術為基礎，發展其他文字病歷分析應用，有助於協助醫師撰寫病歷，改善病歷紀錄品質。並可應用於院內品管指標例如院內感染追蹤。有效的LLM模型可以提升服務品質及病人安全、節省人力，讓醫療團隊將節省的時間用在提供更好的服務。

「電子病歷不僅是為了提高工作效率，更是提升病人照護品質的重要工具。」莊秋華表示，未來臺大醫院將持續優化電子病歷系統，並探索更多智慧醫療的應用。相信隨著科技的進步，醫療行業的變革將會加速，醫療資料的利用也將更加多元化。

莊秋華欣聞衛福部10月7日成立「負責任AI執行中心」、「臨床AI取證驗證中心」、「AI影響性研究中心」，這三大中心將可讓使用AI在整個醫療生態體系得到很大的突破，讓醫療服務更上一層樓。

（發佈時間：2024-12-13）