Pratik Desai 在母親被診斷出第四期癌症時，為她建立了一套工作流程，協助管理母親的癌症治療，提升了整體照護品質。 | Photo Credit：Shutterstock
本篇口述文章根據與新澤西州 Pratik Desai（34歲）對談整理。德賽以 vibe coding 的方式建立了一套工具，後來又以進階程式工具持續優化，協助母親應對第四期十二指腸腺癌（duodenal adenocarcinoma，一種影響小腸的晚期癌症）。內容經過編輯，以符合篇幅與表達需求。
我其實沒有醫學背景，只是因為家人從事相關行業，讓我一直與醫療領域保持著某種程度的接觸。
大學畢業後，我進入埃森哲（Accenture），主要負責系統整合、商業分析，以及科技如何影響工作流程的交會點，服務對象以政府層級的醫療與非醫療福利專案為主。後來轉至一家精品策略顧問公司，主要客戶是嬌生（Johnson & Johnson）。我也曾為妻子開發一款應用程式，協助她記得定期更新醫療證照。
後來加入Salesforce，是我首次真正深入接觸人工智慧（AI）。我一路晉升至全球個人化業務負責人，這個職位本質上等同於機器學習（machine learning）領域的主管。之後，我創辦了自己的AI新創公司1to1，後來被ListEngage收購，目前在該公司領導團隊任職。
我也開設了一個Podcast，讓更多人認識AI的應用，無論是照護、健康，還是生活的其他層面。AI為人們帶來了過去難以想像的龐大資訊量，但如何有效運用，至今仍是許多人面臨的門檻。
去年10月20日，我的母親舉辦了一場70人的排燈節（Diwali）派對。我從未想過，整整一個月後，她會被診斷出罹患第4期十二指腸腺癌。我們是在她出現胃部不適後，勸她前往醫院，才得知這個診斷。
醫師的計畫是讓她辦理出院，且未安排任何腫瘤科門診。這讓我們清楚意識到，她所剩時間極為有限，而醫師似乎已不打算積極介入。我們基本上只拿到一份診斷報告，附帶一句：「祝你好運。」
我是個A型性格的人，不可能就這樣接受這個答案。我從未有過照護的經驗，也不知道少了AI，一切將會是什麼樣子。我只是拿起手邊能用的工具，問自己：現在，我還能做什麼？
我首先請AI讓我成為第4期十二指腸腺癌的專家，了解我們到底面對的是什麼。AI開始指導我，並彙整醫師所說的內容。
下定決心之後，我用AI深入研究了新澤西州每一家醫院，打遍所有能找到的電話，只為在那一週內排到一個門診，即使當時正值感恩節假期。
最後，是AI在某家醫院的腫瘤科網頁上找到了一位醫師，她恰好是我高中時的前女友。她聯絡了我們，協助安排到一次正式門診。
診斷出癌症後，我母親共存活了76天，其中67天在住院。整段時間裡，我們從未感受到醫療體系真正在乎她作為病人的目標，也就是爭取足夠的時間，向她想告別的人說再見。實際的感受是，醫療團隊始終在盤算如何讓她盡快進入下一個流程。
有一次，我們正依據電腦斷層（CAT scan）掃描結果做出關鍵決策。AI工作流程發現，報告中存在兩處誤診，且三次將癌症種類填寫錯誤。這份報告無論是我母親還是我，都完全看不懂，但AI能夠解讀，並深入分析其中的問題。
我最終建立的工作流程，是每天從Epic系統匯出資料，再連同我觀察到的症狀以及她告訴我的情況，一起輸入NotebookLM，請它「綜合這份資料」。
接著切換到我偏好的大型語言模型（LLM），也就是Claude，請它解釋這些資訊代表什麼。我會問：「明天的門診有哪些重點需要掌握？我們面臨哪些可能的情境？」之後再回來追問：「有哪些第二意見是我應該主動要求的？哪些地方看起來有問題，值得進一步追問？」
我們建立的這套系統，至今仍談不上完美或精緻，但它可以取得，也是免費的。
我本想讓流程盡量保持簡單，但她的病歷最終增長至1,600頁，還不包括任何影像或掃描檔案，根本無法再全數載入同一個對話串。最終，資料量已遠超上下文容量所能承載的範圍。
起初我使用Google AI Studio，效果尚可，但隨著Claude的模型持續精進，我逐漸轉換過去。與母親共處的時間已所剩無幾，我希望用到最好的模型。
在她存活的76天裡，我每天從凌晨5點到晚上10點都陪在她床邊，而NotebookLM就是我的第二意見，也是我的照護顧問。
有些醫師在聽我介紹這套工具時提出質疑，認為AI會產生幻覺（hallucinate），正確率只有七成。
「如果我們用同樣的標準來評量整個醫療體系，結果又會是如何？我們對AI的要求是完美，但醫療體系向來不是。」我回應著。
在這套工作流程的指引下，我們至少三次及時發現緊急狀況，我相信每一次都救了她的性命。
聖誕節那天，我注意到她走路、呼吸和說話的方式都有些異常，也開始抗拒與家人共處。醫療系統在那天完全沒有回電。
我將觀察到的情況輸入AI，AI研判她出現了肺栓塞（pulmonary embolism）的併發症。我沒有立刻送她去醫院，但這讓我能夠及時向擔任醫師的表親發出求救訊息，他建議我立即帶她就醫。急診專線可能要等四到五個小時才能回電。
AI也偵測到一個規律：她會在輸血後的第七天開始出血。我們發現，輸血後48小時，醫療團隊會讓她從流質飲食轉為正常飲食，這會刺激原本的潰瘍並加速出血，導致失血嚴重到幾乎危及生命。這個情況，我們及時發現了兩次。
我們能夠提出正確的問題，也督促醫師提供更積極的治療。這讓她有足夠的時間向所愛的人道別，包括親吻我兩歲的女兒。
我這個年紀，許多朋友的家人都在醫院接受治療，我也協助了幾位朋友建立這樣的工作流程。其中一位朋友覺得他母親的醫療團隊處置有問題，因此他便用這套流程自學，讓自己隨時能掌握照護狀況。
有一次，他召集了一場病例討論，在場醫師對他在沒有任何手邊資料的情況下，竟能全面掌握整個病例深感驚訝，不斷追問他是否有醫學或生物學背景。他的回答是：他是行銷人員。「這就是這套工作流程的力量。」
◎本文經 Business Insider US 授權刊登，原文發表於此，作者為Noah Sheidlower。
本文初稿由Business Insider TW使用AI協助翻譯，並經人工審校確認。
責任編輯：Hank Shih 施博瀚 / 核稿編輯：林筠騏
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。