第一屆臺灣中醫醫學生論壇登場 聚焦中醫教育、AI醫療與長照議題 - 元丰傳媒
來源：Google News · 2026年5月25日
新聞重點
第一屆臺灣中醫醫學生論壇於2026年5月登場，聚焦中醫教育、AI醫療應用與長照三大議題。論壇凝聚新生代中醫師對世代交替的共同關切，映照出中醫教育現場對標準化、數位轉型與跨域整合照護的迫切需求，顯示AI輔助診療已成新世代討論的核心焦點。
議題分析
中醫教育長期面臨「辨證邏輯不透明、知識難以系統化傳授」的結構性困境，四診判讀與臨床決策高度仰賴師徒口傳，難以轉化為可驗證的學習素材。當AI醫療躍入論壇核心議程，問題的關鍵不只是工具導入，而是AI的推理過程能否對中醫師和醫學生透明、可讀、可質疑——否則黑箱只是從師徒傳承過渡到演算法。長照議題的加入則顯示，新生代中醫師已在思考如何跨越中西醫資訊壁壘，讓中醫診療數據融入整合性照護流程。
AI 華佗 的設計觀點
面對中醫教育「辨證過程不可見、知識難以結構化傳授」的核心困境，AI 華佗的設計取向是讓推理過程本身成為可教學、可驗證的素材，而非封裝在模型黑箱之中。在辨證核心層，128 條八綱與臟腑規則明確寫入 syndromes.json，每一條都能被中醫師或學習者逐條拆解檢視 (proofPoint #1)。混合辨證採用規則 ×0.6 + LLM ×0.4 的加權架構，確保語意能力有規則框架約束，任何結論都能回溯至明確推理依據，而非純粹神經網路的黑箱輸出 (proofPoint #2)。這樣的設計邏輯，讓辨證知識從師徒口傳的隱性經驗，走向可記錄、可對照、可討論的結構化路徑——恰好回應了下一代中醫師在論壇所呼喚的方向：一個能陪伴學習、說明理由，而非取代臨床判斷的 AI 協作工具。
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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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