不知道大家有沒有這樣的經驗，週末或是連假期間，身體突然不舒服，跑去急診室，卻發現人山人海，等了好久才輪到自己。有時候覺得自己狀況很緊急，但醫護人員看起來卻不慌不忙，讓人不禁懷疑，他們到底有沒有正確判斷我的病情？以後，或許AI能幫上忙！
近年來，人工智慧（AI）技術突飛猛進，各行各業都開始嘗試導入AI來提升效率和品質。醫療領域也不例外，其中一項備受矚目的應用，就是利用AI來輔助急診 triage（檢傷分類）。Triage是急診室非常重要的流程，簡單來說，就是醫護人員根據病人的主訴、生命徵象等資訊，判斷病情的輕重緩急，決定誰先看診、誰需要優先處理。這個過程非常仰賴醫護人員的經驗和判斷力，但人難免會受到疲勞、情緒等因素影響，導致判斷失誤。如果AI能提供協助，或許就能減少誤判，讓真正需要緊急治療的病人得到及時的照護。
AI如何輔助急診檢傷分類？
想像一下，如果有一個AI系統，它不僅讀遍了所有急診相關的醫療指引，還學習了成千上萬個真實的急診案例，是不是就能夠像一位經驗豐富的急診醫師一樣，快速且準確地判斷病人的病情？這正是目前研究人員努力的方向。他們開發出一種名為「Multi-Evidence Clinical Reasoning RAG (MECR-RAG)」的AI系統，這個系統就像一位聰明的學生，它會先從官方的急診指引中搜尋相關的資訊，例如「胸痛可能是心肌梗塞的徵兆」，然後再從過去的急診案例中尋找類似的案例，例如「一位50歲男性，主訴胸痛，心電圖顯示ST段抬高，診斷為急性心肌梗塞」。透過結合指引和案例，MECR-RAG就能夠更全面、更客觀地評估病人的病情，降低誤判的風險。
這項研究結果顯示，MECR-RAG在急診檢傷分類上的表現，甚至可以與資深的急診護理師相提並論。它不僅能夠減少「過度分級」（把不嚴重的病人誤判為嚴重），還能夠更準確地找出真正的高風險病人，讓他們得到及時的治療。更重要的是，研究人員還發現，MECR-RAG能夠更敏感地偵測到高風險病人，甚至優於第一線的護理師。這代表AI不只能夠輔助醫護人員，甚至有可能在某些情況下做得更好，成為守護民眾健康的重要力量。
AI輔助檢傷分類的未來展望
當然，這項研究還只是初步的成果。MECR-RAG目前只在單一醫院進行了測試，未來還需要更多的研究來驗證其在不同醫院、不同地區的適用性。此外，如何將AI系統順利導入到實際的急診流程中，也是一個需要仔細考慮的問題。例如，醫護人員是否信任AI的判斷？AI的建議應該如何呈現，才能方便醫護人員參考？這些都是未來需要解決的挑戰。不過，我們可以預見的是，隨著AI技術的不斷發展，它將會在醫療領域扮演越來越重要的角色，為我們提供更安全、更有效率的醫療服務。下次你去急診室的時候，或許就能看到AI正在默默地守護著你的健康。
總之，這項研究為我們展示了AI在急診醫療領域的潛力。雖然目前還處於起步階段，但我們可以期待，在不久的將來，AI將能夠成為急診醫護人員的好幫手，提高檢傷分類的準確性，讓更多需要緊急治療的病人得到及時的照護，也讓我們的醫療體系更加完善。
參考文獻：
Multi-Evidence Clinical Reasoning With Retrieval-Augmented Generation for Emergency Triage: Retrospective Evaluation Study. JMIR Medical Informatics. 2026 Jan 26; 14(1):44-54. doi: 10.2196/82026
