當臨床工作需要迅速獲得協助，而核准工具又不容易及時使用，員工可能轉向公開的 AI 工具。對新加坡醫院而言，解方不只是禁止未經核准的使用，也要提供實用且受治理的替代方案，同時把病人安全與責任歸屬放在首位。5

調查說了什麼，又沒有說什麼

Nutanix 表示，79% 的醫療機構遇到未受管理的 AI，83% 認為這會帶來業務風險。5 這些數字涵蓋的是醫療機構整體，而非新加坡醫院的個別情況：Nutanix 的 Healthcare Enterprise Cloud Index 是一項全球調查。3

這項區分很重要。調查反映的是廣泛的治理挑戰，不應被解讀為新加坡 AI 使用情況的統計。報導所指出的本地問題，是臨床需求與及時取得核准工具之間存在落差。5

讓核准的 AI 成為更容易的選擇

Frost & Sullivan 的 Rathanesh Ramasundram 指出，臨床工作壓力遇上核准工具取得緩慢時，未受管理的 AI 風險便容易浮現。5 單靠政策無法解決工具取得不便的問題。醫療機構應找出員工在哪些工作環節需要協助，並讓他們能在這些流程中輕易申請、取得和使用核准工具。

治理措施也應納入使用流程：明確規定誰可以使用工具、可輸入哪些資料、如何審核輸出，以及如何記錄 AI 輔助的決策。這些管控有助處理報導提及的病人資料暴露、輸出不準確及稽核追蹤等疑慮。5

依臨床任務配置基礎設施

醫療工作負載對基礎設施的需求各不相同。Nutanix 指出，一間加護病房可能配備 15 至 20 台連網裝置，每年產生多達 7 TB 資料。若把所有訊號都傳送至遠端雲端，可能增加延遲，也會令應用程式依賴外部網路連線。1

因此，工作負載應部署在哪裡，也是治理的一環：醫療機構需要考慮哪些即時性要求高的資料處理應在何處進行，以及資料如何在不同環境中管理。這些數字說明床邊資料可能達到的規模，並不代表每間加護病房的裝置數量或資料量都相同。1

先以試點累積證據，再考慮擴大

可先從界定清楚的應用場景著手，指定臨床負責人、核准資料範圍，並訂明評估安全性與工作流程效益的標準。擴大應用的條件，以及需要停止或調整試點的情況，也應預先訂好。

新加坡國立大學醫院（NUH）據報採取的做法，提供了一個實例：在項目超越試點階段前，先評估是否有明確的業務負責人、能否配合現有流程、是否提供使用者支援，以及成果是否可衡量。17 這讓醫療機構能先了解工具及相關工作流程的實際需求，再決定是否擴大部署。

把工作流程、基礎設施與管控視為同一套規劃

如果安全系統不方便員工使用，便未必能減輕促使他們轉向未受管理 AI 的壓力；若工具方便卻缺乏適當防護，則會帶來另一類風險。因此，醫院應將工作流程、基礎設施與治理一併規劃，而不是分成彼此無關的項目。

實際目標是減少取得並使用核准 AI 時不必要的阻力，同時保留臨床審核、使用追蹤及明確責任。讓工具更容易取得，應是為了支援負責任的照護，而非取代臨床責任。

當臨床工作需要迅速獲得協助，而核准工具又不容易及時使用，員工可能轉向公開的 AI 工具。對新加坡醫院而言，解方不只是禁止未經核准的使用，也要提供實用且受治理的替代方案，同時把病人安全與責任歸屬放在首位。5

調查說了什麼，又沒有說什麼

Nutanix 表示，79% 的醫療機構遇到未受管理的 AI，83% 認為這會帶來業務風險。5 這些數字涵蓋的是醫療機構整體，而非新加坡醫院的個別情況：Nutanix 的 Healthcare Enterprise Cloud Index 是一項全球調查。3

這項區分很重要。調查反映的是廣泛的治理挑戰，不應被解讀為新加坡 AI 使用情況的統計。報導所指出的本地問題，是臨床需求與及時取得核准工具之間存在落差。5

讓核准的 AI 成為更容易的選擇

Frost & Sullivan 的 Rathanesh Ramasundram 指出，臨床工作壓力遇上核准工具取得緩慢時，未受管理的 AI 風險便容易浮現。5 單靠政策無法解決工具取得不便的問題。醫療機構應找出員工在哪些工作環節需要協助，並讓他們能在這些流程中輕易申請、取得和使用核准工具。

治理措施也應納入使用流程：明確規定誰可以使用工具、可輸入哪些資料、如何審核輸出，以及如何記錄 AI 輔助的決策。這些管控有助處理報導提及的病人資料暴露、輸出不準確及稽核追蹤等疑慮。5

依臨床任務配置基礎設施

醫療工作負載對基礎設施的需求各不相同。Nutanix 指出，一間加護病房可能配備 15 至 20 台連網裝置，每年產生多達 7 TB 資料。若把所有訊號都傳送至遠端雲端，可能增加延遲，也會令應用程式依賴外部網路連線。1

因此，工作負載應部署在哪裡，也是治理的一環：醫療機構需要考慮哪些即時性要求高的資料處理應在何處進行，以及資料如何在不同環境中管理。這些數字說明床邊資料可能達到的規模，並不代表每間加護病房的裝置數量或資料量都相同。1

先以試點累積證據，再考慮擴大

可先從界定清楚的應用場景著手，指定臨床負責人、核准資料範圍，並訂明評估安全性與工作流程效益的標準。擴大應用的條件，以及需要停止或調整試點的情況，也應預先訂好。

新加坡國立大學醫院（NUH）據報採取的做法，提供了一個實例：在項目超越試點階段前，先評估是否有明確的業務負責人、能否配合現有流程、是否提供使用者支援，以及成果是否可衡量。17 這讓醫療機構能先了解工具及相關工作流程的實際需求，再決定是否擴大部署。

把工作流程、基礎設施與管控視為同一套規劃

如果安全系統不方便員工使用，便未必能減輕促使他們轉向未受管理 AI 的壓力；若工具方便卻缺乏適當防護，則會帶來另一類風險。因此，醫院應將工作流程、基礎設施與治理一併規劃，而不是分成彼此無關的項目。

實際目標是減少取得並使用核准 AI 時不必要的阻力，同時保留臨床審核、使用追蹤及明確責任。讓工具更容易取得，應是為了支援負責任的照護，而非取代臨床責任。