AI 華佗 智慧醫療
心房顫動用藥兩難，可解釋 AI 讓中風風險評估不再是黑箱
來源：Google News · 2026年4月16日
新聞重點
台大醫院針對心房顫動患者開發可解釋 AI 系統，使中風風險評估能個人化呈現，並讓臨床醫師看懂模型推理依據，而非只接受黑箱結論。可解釋性正成為 AI 醫療落地的核心門檻。
議題分析
AI 在醫療場景最大的信任障礙，是「不知道它怎麼想的」。心房顫動的抗凝血劑決策涉及多重共病與出血風險，若臨床醫師無法追溯模型為何給出某風險等級，實務上便難以採信或對患者說明。這問題在中醫 AI 場景同樣存在——辨證結論若無法回溯到四診資料與規則依據，中醫師既無法審查，也難以教學傳承。可解釋性因此不只是技術加分，而是 AI 醫療在臨床端能否真正落地的基本條件。
AI 華佗 的設計觀點
面對可解釋性需求，辨證引擎採用規則 ×0.6 加 LLM ×0.4 的混合辨證權重（#2），確保可被審查的部分夠多，讓臨床端始終有足夠脈絡確認或質疑系統判斷。128 條八綱與臟腑規則全部寫在可被中醫師逐條檢視的 syndromes.json 內（#1），任何辨證結論都能追溯到觸發規則、四診資料與 RAG 引用證據，形成完整推理路徑（#3）。這樣的架構讓可解釋性不停留在介面說明層，而是內建於辨證邏輯的每一步——中醫師在質疑某個結論時，有明確的規則節點可以切入審查，而非面對無從拆解的統計黑箱。
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AI 華佗
可驗證的中醫問診 AI 系統 — 規則 128 條 + LLM 混合辨證，每一步都能追溯到規則、證據與標準碼；輸出 FHIR R4 + ICD-11 TM。
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