Google Cloud 推出醫療 AI 搜尋：一鍵跨病歷調取資料，直鏈原始來源

醫生每天最耗費心力的事，往往不是診斷本身，而是看完病之後還要坐在電腦前補寫幾個小時的病歷。在醫療圈裡，這甚至有個專門的叫法，叫「睡衣時間」。

Google Cloud 宣佈在自家的 Vertex AI Search 平臺中上線專門針對醫療健康與生命科學領域的新搜尋功能。簡單來說，就是給醫生配一個能看懂各種雜亂檔案的生成式 AI 助手。

告別翻傳真和掃描件的日子

現在的醫療資料非常分散。一個病人的過往記錄可能散落在電子健康檔案、醫生隨手寫的臨床筆記，甚至是早年掃描的紙質單據和傳真裡。

以往醫生要想搞清楚某個病人的完整病史，得把這些系統一個個開啟翻一遍。而 Google 的新工具允許醫生直接在搜尋框裡提問，比如「這位患者在過去 12 個月裡吃過哪些藥」，系統就會直接去抓取所有相關記錄並給出整合後的答案。

除了幫醫生查病史，這套搜尋能力還能用來自動匹配醫療計費程式碼，或者快速篩查患者是否符合某項臨床試驗的入選標準。

為了解決醫生最擔心的 AI 胡說八道問題，系統給出的每一條回答都會附帶原始資料的引用和連結。這些資料完全來自醫療機構自己的內部系統，醫生隨時可以點回去核對出處。

醫療行業的文書負擔有多重？美國醫學會 2016 年資助的一項研究顯示，醫生每花一小時接診病人，就要額外花兩個小時處理行政工作，下班後還要搭進去一兩個小時。Medscape 調研也顯示，2022 年有 53% 的醫生感到職業倦怠，而 2018 年這個數字還是 42%。

醫院很心動，但不敢直接拿它看病

這套功能並不是全新的底層模型，而是基於 Google 現有的 Healthcare API 和 Healthcare Data Engine 搭建的。

Google Cloud 方面強調，他們非常清楚醫護人員的工作流程容不得半點干擾，所以新工具會直接嵌入醫生現有的工作介面裡，不會強迫大家換一套新軟體。

目前 Mayo Clinic、Hackensack Meridian Health 和 Highmark Health 已經在測試這套工具。但各大醫院的態度相當清醒：先拿來幹雜活，絕不直接碰臨床診斷。

Mayo Clinic 資訊長 Cris Ross 就直言，他們雖然好奇且熱情，但也極度謹慎，在技術真正準備好之前絕不會把它放進病人診療環節。他們目前的計劃是先讓它幫護士總結冗長繁瑣的手術記錄，或者查詢「患者吸菸史」這種基礎事實。

Highmark Health 則表示內部已經攢了 200 多個應用想法，但目前依然是小團隊試點。另外在隱私方面，Google Cloud 表示新服務符合 HIPAA 法規，不會訪問客戶資料，也不會把醫院資料拿去訓練模型。

為什麼重要

我們認為，Google 這次做了一件非常聰明的事：它沒有像很多初創公司那樣急著去挑戰「AI 替醫生看病」這種高風險命題，而是退回到底層的搜尋和整理，幫醫生把被行政文書佔滿的時間搶回來。

對普通醫護人員來說，這意味著他們不必在深夜的「睡衣時間」裡抓狂翻找不同格式的文件。只要系統能穩定提供出處連結，打消醫生對幻覺的顧慮，這種工具在醫院內部的推廣阻力就會小很多。

對整個行業而言，這反映出大模型在醫療賽道的競爭邏輯變了。以前大家比拼的是醫學考試得分有多高，現在拼的則是誰能無縫嵌進現有的電子病歷系統，同時守死 HIPAA 和資料隱私的底線。

不過隱患依然存在。醫療資料長年存在格式碎片化、歷史文件掃描不清晰的問題，哪怕底層模型再聰明，一旦原始記錄本身有缺漏或矛盾，AI 整合出來的資訊依然可能誤導判斷。因此現階段各家大醫院只敢讓它處理行政雜務，也是不得不做的防禦姿態。