臨床護理師

透過以知識為導向的護理資訊架構，導入生成式AI技術，依循作業標準整合病人臨床資料，解決護理師護理紀錄耗時過多的問題。利用醫院自建KMUGPT 平台訓練模型，加上檢索增強生成（RAG）技術，確保生成內容符合護理過程應用及醫院病歷規範並具個別化。創新功能涵蓋一鍵生成敘述性、焦點式紀錄（DART）及支援交班摘要、衛教，使複雜紀錄撰寫時間從 1 小時大幅縮短至 3-10 分鐘。此系統已全院落地，2025 年生成紀錄量接近 27 萬筆 ，有效提升病歷完整率與人員滿意度。此外，衛教功能更延伸至民眾版 APP 提供服務。透過生成式AI技術的協助，減少護理師文書負荷與優化工作流程，進而改善人力運用並增強留任意願。

• 關鍵技術: 醫院自建/自主開發 LLM 平台-KMUGPT

• 亮點：以護理過程架構並結合護理知識庫進行生成式紀錄模型訓練

• 特色：整合時間區間內結構化NIS資料與HIS多源資料，確保病人紀錄具個別性及正確性，並實現一鍵自動生成護理紀錄與醫護交班摘要。

• 創新：可以依需求調整紀錄模式，如SOAPIE或DART格式。生成式功能延伸應用於KMUHome APP民眾版衛教服務。

• 生成式護理紀錄:使用量由2024年的260,000筆提升到

• 2025年的270,000筆，採納率：80%。

• 生成式護理紀錄一鍵帶入醫護交班:使用量由2024年5,000筆提升到2025年的14,230筆

• 護理病歷完整性：使用生成式紀錄前83.4%，導入後提升到100%。

• 護理過程紀錄正確率：導入前後無明顯差異，生成式紀錄內容品質可信賴。

護理病歷完整性：使用生成式紀錄前83.4%，導入後提升到100%。

• 人員滿意度: 年資1年以下(100%)及20年以上(88.2%)的滿意度較高。對護理師留任及簡化工作成效具有意義。

• 使用回饋中滿意項目排名前三項：內容準確且符合臨床需求、容易操作且與工作流程整合、有助於提升紀錄效率。

尚無

• AI輔助生成護理紀錄所採用的資料庫，涵蓋照護標準、技術指引、衛教資料及ISO品質管理文件，具高度在地性與科別特性。確保病歷紀錄資料符合法規及正確性。

• 生成護理紀錄的前題在於正確的資料提供，護理師有充足的時間執行病人評估、照護及輸入資料，由AI檢索資料庫提供符合病人狀況的指引輔助護理師完成紀錄。