亞東演講後的許願池
2026 年 4 月 16 日，亞東醫院骨科部晨會。我帶了 iRehab、xGrid 戰場系統、許願池。演講結束，許願池收到三則許願：
- 發表論文，及相關資料整理與圖表產出
- 患者能根據症狀找對科別與醫師
- 醫師各文書工作的整合
許願池是我設計的小活動——請現場醫師寫下「想讓 AI 協助完成什麼任務」。原本計畫是，只要時間夠，我就當場示範怎麼用 AI 解決其中幾則。那天提問特別踴躍，時間緊，沒能逐則回應。但這些需求都很有意思，值得好好回答。
先從第三則說起——它讓我愣了一下。
這件事，iRehab 其實幾個月前就做了
亞東晨會現場的醫師，大多還沒用過 iRehab。所以他們不知道這件事技術上已經解決，其實完全合理。
我被這則許願觸動的點，不是「他怎麼不知道」。而是：就算他用了 iRehab，他想像中的「文書整合」，可能還是跟我蓋的「文書整合」，不是同一件事。
iRehab 的醫師端 App 裡，我做了一個功能叫 AI SOAP Assist。病人術後症狀、VAS（Visual Analog Scale，視覺類比疼痛量表 0-10）、傷口照、PROM（Patient-Reported Outcome Measure，病患自述結果量表）、運動紀錄——這些資料在 AI 看來是一組 context。醫師只要一個指令，AI 就能產出完整的 SOAP（Subjective／Objective／Assessment／Plan，病歷四段式：主觀／客觀／評估／計畫）草稿。
評估、處方、手術記錄、帳單——這幾種 AI 起草的管線，我也都鋪好了。
所以技術上我已經實現。但「技術上實現」跟「這則許願被滿足」，中間可能還有很遠的距離。
我在診間只想把病患的話過濾到四件事
換個角度想——病人進診間會說什麼？
「醫師，我這邊痛，那個位置有點麻，上次你給我的藥不知道有沒有效，對了我女兒說我睡覺翻來覆去，還有我膝蓋最近也怪怪的……」
這段話裡有五、六個主題。但我站在診間，其實只要四件事就夠了：
- 哪個部位？
- 症狀多嚴重？
- 是外傷，還是退化？
- 持續多久？
這四格一拿到，診斷會在腦海裡自己成形。要不要 MRI？要不要打針？要不要安排物理治療？下一步的處置，就從這四格長出來。
門診 15 分鐘裡，前面 5 分鐘經常不是在「問診」，是在翻譯——把病患口語的洪流，壓縮成這四格。
AI 真正的角色：翻譯機
而這件事，AI 是可以代勞的。
iRehab 在病人進診間之前，就把過去兩週的回報自動整理成一段臨床脈絡：
右膝，術後第 14 天，VAS 從 6 降到 3。家屬 3 天前拍的傷口照有輕微紅腫。昨天完成 70% 的運動處方。
四格都在裡面。我 5 秒讀完，診斷在腦海成形，剩下的時間可以用來跟病人確認細節、安排處置——如果還有餘裕，多寒暄兩句。
這才是我每天真的想要的 AI。不是「幫我寫出院摘要」，是「幫我把病人的 15 分鐘，翻譯成四格」。
為什麼「整合」不是那個答案
回頭看許願者想要的「文書整合」——其實底下可能是三種想像中的一種：
- 整合 = 自動化：「AI 全部幫我寫，存進 HIS（Hospital Information System，醫院資訊系統），我直接吃飯去。」但這樣我的名字會掛在一份我沒讀過的文件上。那種狀況，我不想走到。
- 整合 = 單一介面：「把所有欄位放在一個畫面，不用切 tab。」Cerner、Epic、天下無敵的 HIS 都做 30 年了，欄位越合併，醫師打字時間沒有下降過。
- 整合 = AI 寫完 = 問題解決：「反正 AI 寫得比我好。」但醫療文書的價值不在字句本身，在於「這是具名醫師的判斷紀錄」。
三種整合，都沒觸及醫師真正的痛點——醫師要的不是合併表單，是五秒抓到重點。
翻譯機，才是答案。整合，只是表面。
Draft-Only Enforcement——翻譯機的護欄
翻譯機這麼有用，下一個問題是：能不能讓 AI 連 confirm 都省掉，直接送出？
我的答案是不行。iRehab Doctor AI 有一條硬性規則叫 Draft-Only Enforcement（草稿限定原則）：
AI 產出的任何醫療文書都是 draft。只有具執照的醫師手動按下 confirm，draft 才會進入病人的 official record。
- AI 不可以代替醫師 submit
- AI 不可以自動 push 去 HIS
- Draft → Confirm 是兩個動作，不能合併成一步
為什麼不能合併？因為只要合併了一次，我就會開始對一份沒讀過的文件負責。翻譯機再準，最後一步的臨床判斷，仍然要是人做的。
我許的相反的願
回到許願池那三則許願。我沒辦法公開回應（2/3 是匿名私密），但我想在這裡說：
你許的是「AI 幫你把文書整合起來」。我做的，比較像是「AI 幫你把病人的 15 分鐘翻譯成四格」。
這聽起來像把你的願望拆解了，其實是把它做得更上游——醫師要省的不是打字時間，是「重建記憶」的時間。那時間省下來，要拿去做只有人能做的事。
Draft-Only Enforcement 不是技術妥協。是對「醫師」這個職業的 respect。
如果有一天 AI 可以完全取代醫師寫病歷、下處方、開手術——那也許不是好事。
至少，我不希望那天太快到來。
後記：把翻譯機往看診前推
2026 年 4 月 16 日亞東演講後，我開始把翻譯機往更上游推。
病患還沒進診間，AI 就預先草擬「問診前 S 欄」——從最近兩週的症狀回報，幫我把四格先填上草案。家屬協助填寫時，AI 一樣起草，醫師一樣 confirm。
病患進診間坐下的那一刻，有權改寫任何一個為他草擬的字。
翻譯機的價值，不在它翻得多好。在於人最後還有權力說「這不是我的意思」。
責任鏈不是只保護醫師。是保護系統裡的每一個關節。如果剛好有病患讀到這裡——送你一個門診小 tip：下次進診間前，把這四件事先想清楚：哪裡痛？多嚴重？是外傷還是退化？痛多久了？
醫師的反應速度會快一倍，省下來的時間，就可以拿來真正對話。
這篇寫的是我個人的思考。De Novo 團隊也寫了一篇 institutional 版本，從產品原則的角度解釋 Draft-Only Enforcement 為什麼是一條不可協商的邊界：Draft-Only Enforcement: Why iRehab Doctor AI Never Auto-Submits。