在繁重的醫療現場，醫師為處理文書與行政作業耗費大量時間與心力。林協霆醫師醫師憑藉跨領域背景，將程式設計與臨床專業結合，運用AI工具提升臨床工作與研究效率。他的努力不僅展現技術創新，也呼應和信醫院「健康臺灣深耕計畫」推動智慧醫療、優化臨床流程的核心願景。

從Photoshop到醫療程式

在成為腫瘤內科醫師之前，林協霆醫師的人生軌跡並非完全沿著傳統醫學生養成的直線前進。早在就讀成功大學醫學系六年級時，他就已經在Hahow平台開設課程——講授的並非醫學知識，而是一門長達一千分鐘的Photoshop課程。

林協霆醫師的父母都是在桃園任教的小學老師，家裡唯一的一台電腦裡只有安裝Photoshop——原本是父親工作所需的工具，卻意外成為他理解數位工具邏輯的起點。他不僅自己摸索軟體，更將這份興趣延伸至教學，實際開課教導他人使用。那段時間，他學會的，不只是操作軟體，更是一項能力：如何將複雜的事物拆解成他人能理解、能使用的流程。

只是當時的他，還不知道，這條跨域的路，會在未來向外延伸，開展出更多可能。

「我開始學寫程式，是從住院醫師時期開始的。」林協霆醫師回憶道。那時，他正在心臟內科重症加護病房輪訓，每天凌晨四點就得起床，走到電腦前，打開醫院系統，把加護病房每位病人的最新抽血資料一筆一筆人工整理，輸入到一份Word文件中。「第一天上班，我就覺得非常煎熬，心裡想，這件事能不能自動化？」

當時的林協霆醫師只略懂Python，為了解決這個繁瑣的問題，他決定硬著頭皮自學程式。幾個禮拜的熬夜投入後，他終於完成了系統：能自動抓取病人的最新抽血數據，整理並生成報表，讓醫師一目了然，不再需要耗費大量時間手動整理。

從PGY時期就來到和信醫院，林協霆醫師一路累積臨床經驗，直到現在成為腫瘤內科專研醫師。他既熟悉臨床流程，又懂程式設計。一次晨會上，他向全院醫護人員介紹「ChatGPT」，精實的內容，立即獲得（時任）黃達夫院長的肯定，當場指名他與資訊部合作，共同精進院內資訊系統。

讓AI成為助理

當時，NEJM發表了一篇名為《Benefit Limits and Risks of GPT-4》的文章。文章對剛推出的GPT-4進行了初步評估，指出其在臨床醫學中可能的應用方式，包括文檔記錄、決策支持與醫患溝通，文中並舉出一個例子：醫生在與病人的溝通後，使用GPT-4整理病歷。這個想法吸引了林協霆醫師的注意，因此他決定打造一套能讓醫師「無痛接軌」、直覺使用的病程紀錄撰寫系統，來減輕他們的文書負擔，將更多時間與心力投入病人照護。

於是，他為醫師們設計了一個「聊天介面」，讓大家能以最熟悉的方式與AI互動，就如同平日使用ChatGPT或Gemini一般，自由輸入、即時回應。他也放入自己撰寫的提示語（prompt）與範例模板，讓使用者可以直接複製、貼上並套用格式，快速上手。

林協霆醫師設計院內專用病程紀錄撰寫系統，醫師可透過聊天式介面快速整理資訊與生成報告，減少手動抄寫與重複性文書作業，提升臨床效率與紀錄品質。 

與此同時，林協霆醫師也特別強調資訊安全的重要性。他指出，如果使用OpenAI官方雲端服務，醫院資料將傳送至外部伺服器，對病人隱私構成風險。為此，他與資訊部選擇Azure的順序API（sequential API），確保指令與結果僅在院內伺服器運作，與外網隔離。同時，他也從GitHub搜尋開源資源，結合開源語言模型（Open Source LLM）、聊天使用介面（Chat User Interface）與API應用，打造出一套可在院內安全運作的病程紀錄系統。

病程紀錄系統上線後，使用人數節節上升，林協霆醫師又開始思考，如何進一步利用AI協助臨床人員的日常工作。「我之前跟著黃國埕醫師學習時，發現他做事非常仔細，查房前會花費大量時間整理與抄寫病人資料，例如抽血報告與生命徵象等。」這些數據固然重要，但抄寫的過程極度耗時。於是他將AI導入查房清單，使醫護人員能一鍵取得「此刻最需要知道的資訊」，大幅簡化工作流程，也降低遺漏重要訊息的風險。

目前，他正與資訊部門評估進一步強化系統中的用藥提醒功能。林協霆醫師說明，現行系統一旦偵測到可能的藥物交互作用，便會即時跳出提醒訊息；然而在臨床實務中，即使存在交互作用，部分病人仍可能因病情需要而必須合併用藥。

在此情境下，系統若能進一步串聯病人的既往病史、檢驗數據等相關資料庫，提供更完整的臨床背景資訊，將有助於醫師與病人共同評估並討論是否承擔藥物交互作用所帶來的風險，作為臨床決策的重要輔助依據。

打造可擴展的智慧醫療基礎

在「健康臺灣生根計畫」中，林協霆醫師主要負責智慧病歷系統的設計與應用。他強調，這個計畫的核心目標不只是導入新技術或購置設備，而是要真正提升醫療品質，讓臨床工作更有效率，同時保障病人的照護品質。

林協霆醫師表示，智慧病歷系統的設計核心在於讓每個環節的資訊都能被清楚記錄、及時提醒，並為接手的醫護人員提供有價值的參考。例如，系統可在關鍵事件或檢查結果出現時，及時提醒下一位醫師或護理人員，使後續治療與照護更精準、連續。

但林協霆醫師強調，AI只是協助解決困難，而非替代醫師的專業判斷。透過AI協助，醫護人員可以減少重複性與繁瑣的行政工作，把更多時間與心力投入病人照護。這也呼應健康臺灣深耕計畫的核心理念：以智慧醫療與流程優化為支撐，提升臨床效能與服務品質，打造更安全、高效的醫療環境。