門診裡最常見的對話
「醫師，我上次回來的時候痛幾分？」
「你覺得有比較好嗎？」
「好像有，又好像沒有。」
這段對話每天在我的門診重複。不是病患不認真，是他們真的記不住。術後第幾天、疼痛趨勢、運動做了幾組、角度到幾度 — 這些數字在手機裡都有，但病患不知道怎麼把它們變成一句有用的問題。
結果，門診的前五分鐘都花在「重建記憶」，而不是「做決策」。
如果病患帶著整理好的問題來
想像一下：
「醫師，AI 幫我整理了這兩週的數據。它指出我的彎曲角度從上週的 98 度進步到 105 度，但疼痛在做靠牆滑蹲之後會從 3 跳到 5。我想問：是不是靠牆滑蹲的強度需要調整？」
這是一個有品質的問題。我可以直接回答，而不是先花五分鐘翻紀錄。門診從回顧模式變成決策模式。
這不是假設。我在 iRehab Patient App 裡做了一個功能，讓它真的發生。
「問問我的 AI」是什麼
打開 iRehab App 首頁，你會看到一張「問問我的 AI」的卡片。點進去，系統會把你的復健進度打包成一份結構化摘要：
- 手術類型、術後天數、目前階段
- 最近 14 天的疼痛趨勢和完成率
- 距離進階到下一階段還差什麼（角度差幾度、痛要降到幾分）
- 目前的運動處方和最近的運動紀錄
按一下「複製」，然後打開你手機上的 AI 工具 — ChatGPT、Claude、Gemini，隨便哪個都行 — 貼上去，就可以開始對話。
為什麼不在 App 裡面直接內建 AI？
因為不需要。
AI 模型半年換一代。今天的 GPT-4o 可能半年後就被更好的模型取代。如果我在 App 裡綁死一個模型，半年後就落伍了。如果我接多個模型的 API，光 token 費用就是一筆開銷，而且每次模型更新我都要重新測試。
更重要的是：病患已經在用 AI 了。他們的手機裡本來就有 ChatGPT。我不需要再做一個聊天機器人跟 OpenAI 競爭，我只需要給 AI 正確的脈絡。
沒有脈絡，AI 只能講很空泛的話：「術後疼痛是正常的。」
有了脈絡 — 手術類型、術後天數、疼痛趨勢、運動處方 — AI 才能說出有用的東西：「你的疼痛在做靠牆滑蹲後比較明顯。這個觀察值得跟醫師討論。」
這個設計叫做 BYoAI — Bring Your Own AI。病患自帶 AI，我只負責提供乾淨的數據。AI 的運算成本是零，因為不是我的伺服器在跑。AI 變強，病患的體驗自動變好，我什麼都不用改。
四個情境指令
多數病患面對空白的 AI 對話框不知道要問什麼。所以我在複製按鈕旁邊放了四個「情境指令」按鈕，點了會在摘要後面加上一段提問引導：
| 按鈕 | AI 會做什麼 |
|---|---|
| 幫我準備回診問題清單 | 整理 3-5 個值得跟醫師討論的問題 |
| 幫我整理恢復進度的重點 | 指出進步的地方和需要留意的變化 |
| 哪些運動表現值得跟醫師討論？ | 找出運動後反應異常的項目 |
| 整理這週的疼痛變化模式 | 比對疼痛和運動之間的關聯 |
每個指令的結尾都有一句話：「這不是醫療診斷，請把這些問題帶到門診跟醫師確認。」
我刻意把所有指令的動詞限制在「整理」「指出」「列出」，不用「建議」「評估」「判斷」。AI 的角色是秘書，不是醫師。它幫你整理資料，但判斷的權力在你的醫師手上。
照顧者的故事
我有很多病患是一家人。阿嬤換膝蓋、爸爸修旋轉肌袖、兒子重建十字韌帶。照顧者通常是中間那一代 — 媳婦或女兒，她同時管三個人的復健。
她的痛點不是「看不到數據」— iRehab 都有。她的痛點是注意力分配：今天下班後一個半小時的陪伴時間，該先盯誰？
她可以分別打開三個人的 App，複製三份摘要，一起貼到 AI 問：「這三個人，這週誰的狀況變化最大？誰可以自己練？」
AI 可能會說：「阿嬤的完成率從上週 70% 掉到 40%，但疼痛沒有惡化，可能是動力下降。爸爸和兒子都在正常軌道上。建議今晚優先陪阿嬤。」
這不是醫療判斷。這是照護排程。但對一個忙碌的照顧者來說，這比三張統計圖表有用得多。
對門診的期待
很多病患回診時會帶一張手寫的紙條，上面密密麻麻寫了一堆要問的問題。這代表他們很認真，但紙條上的問題通常沒有結構 — 「膝蓋有時候會痛」「走路有聲音」「可以騎腳踏車嗎」「保險要怎麼申請」混在一起，我還是要花時間幫他們分類和排序。
我期待的改變是：病患用 AI 把手寫紙條升級成結構化的問題清單。AI 可以幫他們把「膝蓋有時候會痛」變成「VAS 在做靠牆滑蹲後從 3 升到 5，是否需要調整強度？」— 這是一個我可以直接回答的問題。
門診的時間有限。如果病患帶來的問題已經被整理過，回顧時間就能變成討論時間。
隱私
匯出的摘要不含姓名、身分證、電話、醫師名字。只有臨床數據 — 手術類型、疼痛分數、運動紀錄。病患每次決定複製都是有意識的選擇，不是自動上傳。
病患貼到 ChatGPT 後，數據確實會進入 OpenAI 的伺服器。這是病患自己的決定，就像他們可以把任何資訊貼到任何地方一樣。我能做的是確保匯出的內容已經去識別化，並在摘要底部加上免責聲明。
延伸閱讀
如果你剛開始使用 iRehab，先看這篇：術後復健 App 怎麼用？— iRehab 病患端完整指南，裡面有完整的功能介紹和操作說明。
正在做膝蓋術後復健？可以搭配這篇一起看：膝關節置換手術後，復健怎麼做？完整指南。
髖關節的病友看這裡：髖關節置換術後復健怎麼做？居家運動完整指南。
對 AI 在醫療的角色感興趣？我寫過一篇回顧：AI 在醫療的機會 — 從 2017 的預測到 2026 的實踐。
最後
科技的價值不在於取代人。在於讓人與人之間的對話更有品質。
AI 不需要診斷你的膝蓋。但如果它能幫你在回診前整理好三個問題，讓你在有限的門診時間裡問對問題 — 那就夠了。
問問你的 AI，然後帶著問題來找我。