商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導
隨著人工智慧（AI）輔助文件逐漸在行為健康領域普及，其對臨床風險評估與醫療過失判斷的影響日益顯著，甚至引發未來未能採用此類工具是否將被視為過失的討論。
根據《Legal Reader》報導，行為健康領域的臨床醫師在處理法律文件記錄時面臨巨大壓力。在過度疲勞、預約不斷、以及下班後撰寫病歷的惡劣條件下，文件出錯幾乎是難免。許多臨床醫師將近 35% 的工作時間耗費在行政事務上，而心理健康工作者的倦怠率從 2018 年的 30.4% 攀升至 2022 年的 39.8%，儘管在 2023 年公共衛生緊急狀態結束後略降至 35.4%，但相比 2018 年仍有超過 10% 的相對增幅。
不完善或不一致的病歷記錄會帶來多重風險。在醫療事故訴訟中，不完整的記錄可能削弱醫師的辯護能力，對臨床醫師及其機構造成災難性後果。此外，保險理賠遭拒以及無法證明「醫學必要性」（Medical Necessity）也是常見風險，這兩者是醫療費用報銷與治療方案法律依據的基礎，不容忽視。過去常見的複製貼上錯誤、遺漏高風險指標（如自殺意念、藥物交互作用、威脅言論）以及模糊的臨床語言，都可能使臨床醫師承擔法律責任。
為平衡臨床醫師福祉與確保法律合規所需的文件審查，ICANotes, LLC 等專為行為健康設計的電子健康紀錄（EHR）平台應運而生。此類平台透過臨床語言訓練的 AI，協助生成符合保險公司、法院及監管機構標準的進度報告與初步評估。AI 輔助記錄可減少因匆忙或依賴過往記錄複製貼上所導致的變異性，確保病歷結構更一致並符合醫學必要性標準，進而降低理賠遭拒率，並在記錄受審查時強化文件軌跡。同時，AI 系統能更系統化地捕捉具臨床及法律意義的關鍵資訊。
報導指出，行為健康領域中一個常被低估的法律風險是病患的「照護轉移」。當病患轉入更高層級照護、轉介專家或出院時，接手單位仰賴出院記錄的準確性。在此交接點的任何空白或模糊，都可能導致實質傷害與法律責任。AI 輔助文件在降低行政負擔、減少系統性風險方面展現潛力。
隨 AI 輔助文件日益普及，一個值得關注的議題是，未能採用能顯著提高文件準確性的可用工具，是否本身也會成為評估過失的因素。這項問題雖尚未有定論，但行為健康領域的管理者應審慎關注這潛在風險。
