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【生策評論】從黑盒子到實證：AI可解釋性突破，台灣生醫如何從「護國」走向「救命」？ - 全球醫療採購網
來源：Google News · 2026年4月20日
新聞重點
黑盒子模型丟出一個辨證結論，卻講不出理由，這是生醫 AI 卡在臨床門外的主因。醫師看不到推論怎麼來，自然不敢真的拿來用，AI 只能停在展示層。
議題分析
中醫看診的四診資料本來就雜，舌象、脈象、問診記錄很難整理成規整格式，辨證邏輯又疊了好幾層規則。若讓 LLM 直接吐出辨證意見，臨床人員沒辦法一步步核對，出了糾紛也查不出是哪個環節出錯，輸出結果又接不上西醫資訊系統、通過不了法規審查。中醫 AI 輔助目前多半還停在概念階段。
AI 華佗 的設計觀點
解法是把辨證這一步的可審查性放在架構最前面，不是事後補說明。128 條八綱與臟腑辨證規則直接寫進設定檔，臨床人員可以一條一條對照驗核 (#1)。LLM 不是完全放手，而是用規則 ×0.6、LLM ×0.4 的混合權重，讓語義判斷有彈性，但規則的紀律不會被鬆動 (#2)。每個辨證結論同時對應 ICD-11 TM 章節，並輸出 FHIR R4 Bundle，推論走到哪一步都留下可以被質疑、被驗證的紀錄 (#4)。
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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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