Aisel Health 獲 170 萬歐元融資，打造不止於 AI 聽寫的精神科「作業系統」

Aisel 如何超越一般 AI scribe？

一般 AI scribe 主要圍繞一次問診：錄低對話，再生成診症筆記。Aisel 描述的則是一套連接問診前、問診中及問診後工作的流程。

問診前：結構化收集資料

平台會使用適應性問診表及問卷，收集病人自述的病史和症狀，為相關臨床量表評分，並將結果整理到臨床紀錄中。Aisel 表示，在其目前合作的診所，85% 病人會在首次會面前完成資料收集。

問診中：錄音、轉寫並交由醫生覆核

在取得同意後，平台可以將問診錄音轉寫，再轉換成結構化的臨床資料。公司表示，對於不清晰的音訊，系統會標示出來而不是自行猜測；之後由臨床人員覆核及簽署相關內容。

整合不同來源：將背景資料變成可用資訊

系統可處理轉介信、過往筆記、出院摘要及其他文件，亦可整理病人和其他知情人士——例如家屬、學校或服務機構——提供的資料。目標是將這些內容轉化為結構化發現，並在醫生需要時顯示相關背景，而不是讓重要資訊埋在一堆原始文件之中。

問診後：文件、編碼及病歷同步

平台可協助草擬診症筆記、準備報告和摘要、建議帳單編碼，並將資料同步至電子健康紀錄（EHR）系統。Aisel 表示，其文件流程設計包括將陳述追溯至原始資料、標示不同來源之間的矛盾或遺漏，以及在內容正式寫入病歷前要求醫生審批。

換句話說，Aisel 想連接資料收集、結構化資料、錄音、文書、編碼及 EHR 同步等環節。這就是它稱自己為「作業系統」的原因：它要支援整個照護流程，而不只是完成轉寫這一步。

核心概念：有引用來源的「縱向病人記憶」

Aisel 最主要的差異，不只是自動摘要。公司希望建立一個附有來源引用、並隨時間累積的病人整體紀錄，支援診症準備、問診、交接、報告、跟進，以及不同醫護人員之間的協作。

理論上，這可以減少病人重複交代病史，令照護更連貫。不過，實際效益取決於系統能否可靠地找出重要資料、保留不確定性、指出不同來源之間的衝突，以及確保醫生仍然掌握最終病歷內容。現有資料描述了相關審核和安全流程，但尚未證明這些功能能改善臨床決策或病人結果。

現階段有甚麼證據？

Aisel 公布了一些有關減少文書時間的早期營運數據，但這些數據不等同於證明精神科照護質素已經改善。

公司表示，產品是在北歐多地與精神科醫生共同建立，並以經驗證的臨床流程為基礎。其公開的文書時間研究涵蓋 2025 至 2026 年在丹麥及英國進行的 202 個任務、16 種任務類型，以及 8 個精神科場景。

在一項跨地點觀察比較中，Aisel 報稱臨床筆記所需時間由 14.5 分鐘降至 5.5 分鐘，減幅為 62%。

但這項結果有幾個重要限制：79% 的觀察數據來自醫護人員事後估算，只有 21% 使用秒錶計時；研究屬觀察性質而非受控試驗，而被評估的工具亦由 Aisel 自己開發。因此，這個結果可視為行政效率方面的早期訊號，但未足以作為因果效應的定論。

公司亦提到多項臨床治理措施，包括來源引用、矛盾偵測、臨床人員覆核及簽署、審計紀錄、以 GDPR 為取向的控制措施、英國及歐盟資料儲存，以及 ISO 27001 認證聲稱。這些措施對臨床治理有參考價值，但單憑其存在，並不能獨立證明系統在日常照護中的準確度或安全性。

仍未獲證實的是甚麼？

現有證據尚未證明 Aisel 能改善診斷準確度、病人治療結果、醫護之間的協作，或縮短輪候名單。要驗證這些說法，需要獨立、受控及較長期的研究。

目前較穩妥的結論是：Aisel 提出了一個合理的臨床工作流程模型，並有公司自行公布的早期數據顯示文書速度有所提升；至於更廣泛的臨床效益和增加服務容量的說法，仍然只是有待測試的假設。

170 萬歐元將會用在哪裏？

Aisel 完成一輪 170 萬歐元的 pre-seed 融資，由 Caesar Ventures 領投，Nordic Web Ventures、LifeX、Angel Invest、Rockstart 及 EIFO 參與其中。

公司表示，資金將用於擴大臨床及工程團隊，以及進軍英國市場。

增加臨床團隊，或有助公司按不同場景調整工作流程、在真實環境測試產品表現，以及維持臨床治理；工程投資則可支援系統整合、自動化、可靠性及規模化。這些是根據公司公布計劃作出的合理推論，並不是已確認的產品交付時間表。

它可以縮短精神科輪候時間嗎？

Aisel 可能帶來的輪候改善，屬於間接效果。如果公司所報告的文書時間減幅能在不同診所重現，醫護人員或可將更多時間用於直接照護，甚至處理更多個案。更完整的問診前資料亦可能減少重複收集病史，而共享、附有來源的紀錄則可能改善交接及團隊協作。

不過，目前沒有提供的證據顯示 Aisel 已經縮短精神科輪候時間。這次融資及平台擴展，最多是提升公司在新場景——包括英國市場——測試這個可能性的能力，並不等於已證實服務容量增加。

現階段，證據主要支持「減少行政時間」這個較窄的說法；至於能否改善照護連貫性、增加可接收的病人數目，仍要靠獨立及長期研究驗證。