英國 NHS 監督機構警告：AI 門診抄寫員會寫錯藥名與診斷

AI 抄寫員（AI scribe）——那種在門診時旁聽醫病對話、自動草擬病歷note的環境語音工具——可能因為寫錯藥名和病名而危及病人安全。這是英國 NHS 法定病患權益監督機構 Healthwatch England 於 2026 年 8 月 31 日透過《衛報》獨家報導發出的直言警告。更令人不安的是：幾個最嚴重的錯誤，都不是由使用工具的醫師發現，而是由病人本人抓出來的。

監督機構發現了什麼

Healthwatch 點出的案例，正是環境式 AI 批評者長期擔心的失敗模式：

• 神經損傷的錯誤診斷。 一名女士被 AI 抄寫員的對話摘要嚴重驚嚇——摘要錯誤地寫著她有「脫髓鞘」（demyelination），這是可能導致多發性硬化症的嚴重神經損傷。這個錯誤之所以被發現，只因為她本人恰好是 NHS 的醫療專業人員，質疑了 AI 工具對她 MRI 掃描結果的記錄。醫院最終將記錄更正為應有的「無脫髓鞘」（null demyelination）。她說：「錯誤最後是被更正了，但被 AI 給了錯誤診斷、然後又被說只是個錯字，是非常創痛的經歷。」
• 藥名混淆。 另一個案例中，AI 抄寫員把 GP 實際開立的藥物，和另一個名稱相近的藥物搞混——同樣是病人而非醫師發現的。
• 危險的遺漏。 一封 AI 生成的摘要信函，漏掉了醫院專科醫師囑咐病人向 GP 申請偏頭痛藥物重複處方的指示——這個缺口可能讓病人拿不到藥。

Healthwatch 表示，他們已聽到「多個病人案例，是病人注意到這些錯誤而醫療專業人員沒有注意到」，並警告未被發現的不準確內容「可能持續存在於病歷中」——進而影響建立在這些記錄之上的後續醫療決策。

為什麼此時此刻至關重要

時機正是這項警告意義重大的原因。英國政府針對英格蘭 NHS 的十年健康計畫，明確期望 AI 抄寫員能「將員工從目前的官僚與行政負擔中解放出來，騰出時間照護、專注於病人」。環境式抄寫是該計畫承諾的 NHS 從類比服務轉向數位服務「大轉型」的核心。英格蘭的 GP 和醫院醫師目前已在使用 27 款不同的 AI 抄寫工具，而且部長們已被警告：NHS 和醫師可能因 AI 犯的錯而被起訴。

然而監管腳步遠遠跟不上。Healthwatch 直指「令人擔憂」的一點：藥品與醫療產品監管局（MHRA）決定不將 AI 抄寫員歸類為醫療器材——這意味著英格蘭沒有任何全國性機制，能在部署前或部署期間確保這些工具安全且有效。Healthwatch 發言人說得很直白：「醫療從來不是零誤差的。但我們的發現顯示，迫切需要釐清病人如何通報並更正 AI 抄寫工具或使用者的錯誤。」

病患協會（Patients Association）執行長 Rachel Power 補充：「對這項科技的信任與信心，取決於良好的溝通和與病人真正的夥伴關係——而這兩者目前都付之闕如。」

幻覺、口音，與省時間悖論

支撐這些疑慮的證據其實一直在累積。倫敦 GP Shier Ziser Dawood 醫師早在去年就於《英國全科醫學雜誌》（BJGP）警告，AI 抄寫員對家庭醫師可能是「雙面刃」。她親身經歷過：AI 抄寫員的紀錄宣稱她告訴病人要「繼續服用 Prozac」——一個她既沒開立、也沒討論過的藥物。這是典型的幻覺（hallucination）：模型信心滿滿地寫下診間裡從未發生的事。

她更顛覆性的論點關乎經濟學。如果醫師必須逐字審查每份轉錄稿來抓這類錯誤，這些工具根本還沒省下時間——但 NHS 規劃者已經在把收益編入預算。Dawood 警告，在「抄寫員讓 GP 不必在問診時做筆記」的假設下，家庭醫師可能被要求每天多看兩位病人，而英國 GP 問診時間本來就已位居全球最短之列。

烏普薩拉大學（Uppsala University）醫療 AI 專家 Charlotte Blease 博士的研究發現，使用環境語音技術的 GP 認為，錯誤最容易在以下情況潛入：診間內不止一人、病人病史複雜、或病人的母語不是英語。她對 1,003 位英國 GP 的調查發現，超過半數認為 AI 生成的紀錄比自己寫的更準確——這個驚人的信心投票其實兩面刃：「事實是，沒有 AI，醫師也會犯錯。而且錯誤率完全有可能更糟。」Blease 如此提醒。

口音問題同樣真實：Rotherham 的病人向當地 Healthwatch 投訴，部分 GP 診所使用的 AI 接待員根本聽不懂他們濃厚的約克郡口音。

當責缺口

把這些線索拉在一起，浮現的是一幅一致圖像。公眾態度矛盾——Healthwatch 2026 年 7 月對 2,795 位近期就診者的調查發現，近 90% 的人不知道自己的門診用了 AI 抄寫，支持與反對大致各半。部署卻在 27 款工具間狂飆。錯誤偵測目前嚴重依賴病人——診間裡資訊最少的一方——去注意到他們往往根本不知道是機器生成的文件中的出入。而監管機構選擇不把這類系統視為醫療器材，等於完全沒有國家層級的把關。

「醫療從來不是零誤差」是標準辯護，而且是真的。但傳統的病歷錯誤至少有個作者，可以問他當時是什麼意思。AI 抄寫員幻覺出來的醫囑，對那場問診毫無記憶——只有對它的機率式重建。如果 NHS 的數位優先願景要在真實病人身上存活，Healthwatch 的訴求已是最低標準：病人必須知道 AI 正在寫自己的病歷、必須有通報錯誤的明確管道、並必須有權力在錯誤擴散到每一個下游醫療決策之前要求更正。

這些都不構成反對診間環境式 AI 的理由。它主張的是：把這類系統當安全關鍵軟體來部署，而不是辦公室生產力工具——要有不良事件通報、錯誤率透明化，以及與風險等級相符的法規歸類。在那之前，整個體系的最後一道防線，是一位夠機警、敢問「不好意思——機器是不是剛給了我多發性硬化症？」的病人。