醫院院長及醫療高階經理人 能透過生成式AI 問出變動時代下的未來策略？

How Hospital CEOs and Healthcare Senior Executives Use Generative AI to Ask for Future Strategies

各領域的經營者都希望，只要說一句「請幫我規畫未來成長策略」，ChatGPT、Gemini類生成式AI就能給出答案。

而醫院高階經理人與院長們，一直以來都肩負著平衡救治生命與維持機構永續經營的雙重重責。面對少子化、高齡化、健保制度變革、醫療人力短缺以及尖端技術飛速發展的挑戰，傳統的年度策略規劃流程往往顯得滯後且難以預測，並且越來越跟不上外部環境變化。

隨著ChatGPT、Gemini這類生成式AI的浪潮席捲全球，醫療界同樣引頸期盼：能否有一款「數位策略顧問」透過詢問心中的問題，就能換來一個滿意的答案？

一位資深醫院院長半玩笑地表示：「如果AI能告訴我如何同時降低成本、提升護理品質、提升醫院營收，還能找到優秀的各科醫師，那將是醫療界的黃金時代！」

但有沒有可能，在這個階段我們其實高估了生成式AI的能力？我們該如何判斷生成式AI究竟能在哪些領域協助醫療策略規劃？至於真正能提供獨立且完整策略答案的能力。關鍵問題除了不在於AI能「給出」什麼，而在於領導者能「問出」什麼你想知道的結果。

為了回答這些問題，我們來深入探討兩個在醫療領域中，運用生成式AI強化策略思維的應用個案。

個案一、突破傳統規劃的「醫療思考及決策盲點」

在醫療體系中，高階管理者最常見的盲點，往往源自於對既有營運模式的過度依賴，導致忽略了市場結構的潛在巨大變動。他們通常專注於眼前的病床周轉率、手術排程與品質指標，卻難以抽身審視「未來十年，醫院還會是現在的樣子嗎？」

王院長是一間區域教學醫院的領導者。他的團隊在傳統策略會議中，總是以「提高門診量」、「擴展優勢科別」、「通過醫學中心評鑒」作為主要目標。這是一個典型的「從現在推導未來」的規劃模式。

所以王院長決定引入生成式AI來克服這種慣性思維。他並不是要求AI「生成策略」，而是要求它「成為其他創意訊息的提供者」更甚至是「扮演極端場景的破壞者」。

他對AI輸入了大量去識別化內部營運數據和外部政策文件（如《全民健康保險法》修正草案、最新醫療科技評估報告），隨後提出了挑戰性提問：

「假設在五年內，50%的慢性病照護轉移到居家醫療（Home Healthcare）與社區藥局，且保險支付制度強制以『論人計酬』取代『論件計酬』。請基於這些假設，生成三種完全不同的醫院轉型模式，其中至少一種模式必須建議將病床數減少35%。」

AI的回應迫使醫療團隊正視了一個不願面對的現實：未來的競爭可能來自於小型、輕資產的社區醫療網絡，而不一定是傳統的醫院。其中一個模式甚至建議將部分閒置病房改造為「AI輔助遠距照護指揮中心」。這種激進的提問方式，讓陳院長團隊從原來的舒適圈中驚醒，因為減少35%床位，代表著營收降低27%、全院員工將縮編800人！所以醫院經營團隊將策略討論的重心從「如何做得更大更好」轉變為「如何變得不同及彈性」。

個案二、透過情境模擬「預測未來醫療生態」

醫療策略的另一個難點在於其複雜性與不確定性。一個新的藥物、一次全球疫情，或一項重大的監管決定，都可能讓所有規劃付諸流水。生成式AI，尤其是結合了檢索增強生成功能（RAG）的系統，可以作為強大的情境模擬工具。

張執行長負責某大型醫學中心的管理體系，希望規劃未來十年癌症個人化醫學的投資方向。傳統上，這需要數十位專家耗費數月甚至數年時間彙編數據。

張執行長讓AI執行了一項「策略壓力測試」：

1. 數據餵養（RAG）: 匯入全球腫瘤學臨床試驗結果、主要藥廠的研發管線、特定地區的基因檢測普及率與地方政府的長照預算分配計畫。

2. 情境設定：

   • 情境A（樂觀）: 免疫療法成本大幅下降，且政府承諾全面給付新的細胞療法。

   • 情境B（保守）: 新藥研發停滯，但醫療機構間的數據共享受到嚴格限制。

   • 情境C（破壞性）: 診斷技術突飛猛進，癌症在極早期即可透過非侵入性檢測被發現，導致傳統手術與化療需求暴跌。

張執行長並非要求AI選擇最好的情境，而是讓AI在每個情境下，「模擬評估現有投資組合的韌性，並具體建議最需要削減與增強的部門。」

例如，在情境C中，AI建議將原本用於擴建病房的資金，轉投入於預防醫學與基因諮詢部門，並設計相應的人力培訓藍圖。透過這種多維度的情境模擬，領導者可以更全面地理解風險與機會，從而制定出在各種未來面前都具有「韌性」的策略。

三、領導者應具備的「AI提問策略」

生成式AI不是策略的終點，而是策略思考的起點。它將策略規劃的價值，從「資訊彙編」轉移到了「判斷與提問」。醫院院長與高階經理人必須將自身的專業知識與洞察力，結合到「提問」的過程中，才能發揮AI的真正潛能。更重要的是，在現在時空下(2025年)的生成式AI，很多網路上的資料來源AI索引來的資料來源甚至是策略場景並不正確或不可用。

以下是醫療領導者在使用生成式AI時的提問策略，嘗試看看您可以得到哪些答案？這些答案對您的策略佈局有幫助嗎？

總而言之，生成式AI是日常生活或工作中強大的「協作夥伴」（Co-Pilot “maybe”），而非「自動駕駛」（Auto-Pilot）。因為過多機密性數字及個人隱私資料不會在網路上揭露，也明確帶出單純仰賴機器下的生成式AI無法取代醫療體系中的策略專家或高階經理人思維設定及建立。

而醫療領導者們想透過“開口問、就能的到領域專業答案或未來策略”，現在亞洲灣醫智庫 就可為您達成。亞洲灣醫智庫是一個優於生成式AI的選擇！因為身為醫療界的麥肯錫顧問公司、建置醫療領域專業資料GPT資料；可提供更優質、正確的醫療生成式AI決策內容。更可將策略領導者從繁重的數據整理中解放出來，讓您們能夠專注於更重要的事情：提出具備穿透力、挑戰性、甚至帶有決策深度的問題及解決方案。