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醫院裡的 AI 品管員：30 天，把品質管理交給 AI 試試看 Day 5 / 30 場景：「丟去哪？」 那天我拿著一個想法去找老周。 想法很單純。事件通報——院內同仁遇到差點出事、或已經出事的狀況時填的那張單子——每個月進來的量，靠人工分類分級已經很吃力。我想試試看讓模型先做一輪初步分類，人再接手。 我講了大概三分鐘。講完，他只問了一句： 周資訊室｜老周 「丟去哪？」 三個字。 我當場答不出來。而接下來好幾個星期，這件事就停在那裡——不是技術上卡住，是這個問題答不出來之前，什麼都不能開始。 後來我才明白那是唯一該先問的問題。工具選型在它面前完全是次要的，因為： 工具是可以換的，資料出去了換不 …

醫院裡的 AI 品管員：30 天，把品質管理交給 AI 試試看 Day 4 / 30 場景：一段看起來很專業的廢話 準備一場圈報告討論時，我在螢幕上打開順安圈的結案報告，想試試 AI 能不能先幫團隊整理審閱重點。 順安圈是 7B 病房那幾個人組的品管圈。這種報告一年會進來很多份，那一份不算難，只是我已經看了一整天。 於是我做了一件當下覺得很聰明的事：把整份報告貼進對話框，打了四個字。 幫我看看。 ↑ 三十秒後，螢幕上出現一段文字。分段清楚、語氣專業、用詞全部是對的——它談到主題選定的合理性，談到現況把握的完整度，談到對策的可行性，最後收在一句「建議可再強化數據佐證與效果的持續追蹤」。 讀起來毫 …

醫院裡的 AI 品管員：30 天，把品質管理交給 AI 試試看 Day 3 / 30 場景：老周問了我一個問題，我當場答不出來 那次會議談的是別的事。散會前，資訊室的老周一邊收筆電一邊順口問了一句： 周資訊室｜老周 「你們品管室一個月到底要處理多少份文件？給我一個數字，我看能不能幫你們排個自動化。」 這是一句很善意的話。我卻在那裡站了三秒。 我一時答不出來，因為單位的工作量散在不同系統與不同同仁的待辦裡。稽核有排程，電子報告有截止日，通報系統則隨時有新案件。每條流程都有人處理，卻很難只靠其中一人的收件匣看見全貌。 用你的話講：單位缺的是跨流程的 queue depth，大家感受到的卻是各自清不 …

醫院裡的 AI 品管員：30 天，把品質管理交給 AI 試試看 Day 2 / 30 場景：那張表上，我只擔心一個單位 品質委員會的資料裡有一張年度統計：各單位的異常事件通報件數。異常事件通報就是你的 incident report——任何一件不該發生卻發生的事，不管有沒有造成傷害，都填一張送出來。 那年的表上，甲單位的件數是全院前幾名。乙單位掛零，整年一件都沒有。 年度異常事件通報件數（示意）甲單位全院前幾名 乙單位0 會議上有人說了一句很自然的話：「乙單位很穩定嘛。」 我說，這張表上我唯一擔心的就是乙單位。 會議室安靜了幾秒。有人以為我在找碴。但這不是修辭，是這份工作最核心的一個判斷：通報 …