患者文書處理耗時冗長亟待解方急
醫療機構每日需處理大量轉診、病歷、醫囑等文件，卻往往仰賴人工開啟傳真、比對病患、分類路由等繁瑣步驟。根據業界觀察，許多行動治療或行為健康機構每天接收數十甚至上百份傳真轉診（referral intake），若以每份文件平均3分鐘處理時間計算，單日就可能浪費3至5小時辦公時間，年累計則逾百個工作日。Prior Authorization（事前授權）流程同樣常見延誤，影響手術排程、人員調度與病患等待體驗。許多醫療團隊形容「每天像是多聘請了2至3位行政人員」，卻依舊難以根本改善。面對這樣的文書瓶頸，直通式處理（Straight through processing，STP）概念應運而生，準備為醫療流程帶來深刻變革。
技術阻礙多樣文件自動化具挑戰前
醫療文件形式多元──PDF、掃描檔、傳真影像、電子郵件等，且內含臨床、保險或行政等資料，呈非結構化模式，與金融領域大量採用EDI（Electronic Data Interchange）或SWIFT訊息等高度結構化數據截然不同。為克服此一難題，STP結合光學文字辨識（Optical Character Recognition，OCR）、自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）與機器學習（Machine Learning）技術，先自動分類文件類型，再擷取關鍵欄位（如姓名、出生日期、服務需求等），並應用信心評分（confidence scoring）決定何時可全自動放行、何時需交由人員複核。以某放射科為例，原本須人工分辨MRI、CT、X光等訂單，STP上線後即可將超過90％訂單自動路由至對應排程系統，僅將最少數低於信心門檻的文件推送至審查佇列；長期觀察顯示，機器學習持續優化，複核比例逐季下降。另有物理治療診所客戶導入後，手動步驟從10道降至2至3道，整體文書處理時間減少約80％，為中小型醫療單位帶來顯著效益。
階段性導入策略減負風險並存考量
面對STP應用，醫療機構可採「分階段導入」策略：首先鎖定轉診單（referral intake）或事前授權（prior authorization）等高頻文件，設定合理的信心閾值並保留人員複核機制，以降低誤判與資訊外洩風險；待系統累積修正樣本、信心評分普遍達到90％以上，再逐步擴展至進度報告、醫囑單或其他醫療文件。預期效益包括作業速度提升、錯誤率下降及員工倦怠減輕，相當於再增聘2至3名行政人力；同時，透過HL7或FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources，FHIR）介面將結構化資料「最後一哩」整合至電子病歷（Electronic Health Record，EHR），進一步強化跨部門協同。然而，若過度依賴自動化，可能導致少數罕見病例被系統誤分流，建議建置異常偵測機制並定期稽核。貴機構是否已規劃下一階段的STP應用？讀者不妨思考：哪些文件最適合立即由自動化接手，又在哪些環節仍須仰賴人力？
