AI 華佗 智慧醫療
亞洲大學自主開發可解釋醫療AI 讓電腦不只讀懂心電圖，更能說明判斷依據
來源：Google News · 2026年4月17日
新聞重點
亞洲大學團隊自主開發一套可解釋醫療AI系統，能分析心電圖並以自然語言說明判斷依據，不再是只吐出結論的黑箱。這代表「可解釋性」正成為AI醫療的新標準——機器必須讓臨床人員理解它「為什麼」這樣判斷，而非僅接受結果。
議題分析
醫療AI的信任危機，核心在於黑箱問題：模型給出預測，卻無法說明推理路徑，臨床醫師只能盲目接受或拒絕。可解釋AI（XAI）的出現，試圖讓每一個診斷建議都能追溯到具體特徵與邏輯依據。這個挑戰在中醫場景更為突出——辨證論治高度依賴個人經驗積累，四診資訊標準化程度低，若只靠LLM生成結論，中醫師幾乎無從驗證其合理性，也難以在出現爭議時釐清責任歸屬。
AI 華佗 的設計觀點
面對醫療AI可解釋性的核心要求，中醫辨證系統從設計初期便把「可追溯」列為底線。辨證推理採用規則引擎與LLM混合架構，128條八綱與臟腑規則明確寫在syndromes.json中，供中醫師逐條檢視（#1）；每個辨證結論都完整記錄推理路徑與RAG證據，醫師能看到「為什麼是這個證型」而非只收到標籤（#3）。此外，規則與LLM採用明確加權組合（#2），讓系統判斷不淪為不可控的統計輸出。可解釋性在中醫AI場景不是附加選項，而是臨床端願意信任並實際使用系統的前提條件。
了解更多
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。
本文為 yao.care 對公開新聞的議題評論。原始新聞由 Google News 報導。
閱讀原始新聞