AI革命家 REVOLUTIONARY

方案名稱

「HansAIGen ‧ 智譯臨研」生成式 AI 醫學文獻摘要系統

壹、緣起：臨床決策與學術資訊斷層

* 2010–2025 年間，PubMed 年度收錄量由 80 萬篇增至 180 萬篇，臨床醫師平均每週僅能閱讀 5–10 篇。資訊爆炸導致**「最新證據—臨床決策落差」，直接影響診療品質與研究重複。

「HansAIGen ‧ 智譯臨研」以生成式 AI＋RAG（Retrieval-Augmented Generation）為核心，三分鐘內將一篇原文或多篇主題檢索結果轉為條列式重點、等級化證據及本地臨床指引對照**，並可追溯來源，為醫療人員搭起「研究—臨床」高速通道。

貳、創新性與技術應用性 30 %

1. 關鍵創新模組

HansAIGen ‧ 智譯臨研 以「查詢 → 檢索 → 驗證 → 分級 → 臨床整合」五級鏈路貫穿整個工作流程：

首先，SmartQuery 讓臨床人員只需以自然語言描述病例，即可由 GPT-4o 醫學提示工程自動拆解 PICO，並生成對應的 MeSH 與臨床試驗關鍵詞，透過 PubMed E-utilities 取回最相關文獻；

接續 SemEmbed Hub 以 Bio-ClinicalBERT 結合 CLIP 多模編碼，將數百萬篇論文與圖表向量化並存入 Milvus，支援句-圖混合語義檢索；

檢索結果進入 Truth-RAG，先行事實核對，再標註可信度，最後以 Cross-Attention 生成層次化摘要並用 Chain-of-Verdict 重新打分，確保零幻覺；

之後 GradeSynth 自動辨識研究設計、樣本規模與偏倚風險，對照 GRADE 準則輸出證據等級，結合 Llama-3-Med 精調與規則驗證雙保險；

最終透過 ClinSync API，把重點摘要與證據分級封裝成 FHIR DocumentReference，安全串入門診 EMR 與 UpToDate，讓最新循證重點即時並排於病歷畫面，完成從意圖輸入到臨床決策的高速閉環。

2. 前瞻技術優勢

• 多語摘要：支援繁/簡/英/日四語，符合同步國際文獻及在地臨床。
• 互動式 Chain-of-Thought：可追溯每一結論來源段落，防範幻覺。
• 圖表解析：利用 Vision Transformer 直接擷取 Kaplan-Meier、Forest Plot 數值，避免僅讀文字失真。

參、實際應用能力與可擴展性 30 %

1. 場景痛點對位

HansAIGen ‧ 智譯臨研  以四大功能對準臨床與研究端痛點：

首先，透過「5 KeyPoint 條列摘要＋語音播放」機制，讓醫師在碎片時間即可掌握要點，試點六個月內日均閱讀量提升 2.3 倍；

其次，以 GRADE 自動分級與偏倚警示，協助快速辨識證據品質，使誤引低質研究的比例下降 35%；

再者，ClinSync 模組將最新文獻與院內治療路徑並排比對，讓指引更新平均提前三個月納入 SOP；

最後，向科研人員開放「主題雷達」，即時顯示相似研究熱度與空缺區，重複提案率因而減少 18%。整體而言，MedSynGen 將閱讀效率、證據可靠性、臨床落地速度與科研資源配置全面升級，打造循證醫學的高速迴路。

2. 可擴展架構

• 水平拓展：高可用 Kubernetes + Knative，峰值時自動橫向擴充 GPU 節點。
• 模型迭代：採 ML-Ops；每季引入新語料重訓並經 IRB 審核。
• 垂直複用：更換 Fine-Tune 詞彙包即可切換到牙科、護理、公共衛生等子領域。

肆、社會影響力與價值 20 %

1. 臨床品質提升：首年覆蓋 8 家醫學中心，預估降低藥物重複處方 7%，縮短平均住院日 0.3 天。
2. 學術加速：研究人員用主題快照直觀掌握空缺，減少無效重複；跨院聯合計畫啟動時間 ↓ 25 %。
3. 醫學教育：學生可以「對話＋追溯」方式快速理解統計方法與實驗設計，強化循證思維。
4. 健康平權：開源「中文＋印尼語」模型權重給新南向友邦，提升邊遠地區循證資源。

伍、跨領域整合與展示能力 20 %

HansAIGen ‧ 智譯臨研 透過五方協作打造貫通收錄、運算、教學與治理的全域生態：在醫療端，與醫學中心圖書館及循證醫學室合作，提供試點帳號與 EMR 外掛，讓最新摘要嵌入臨床流程；於出版端，串接 Elsevier 與 NEJM Group API，合法取得原文圖表與補充資料授權，確保生成內容完整且合規；在資訊端，聯手雲端業者與 GPU 供應鏈，採 A100／L40S 彈性租賃模式，隨流量即時擴充算力；在教育端，與醫學院及解剖 VR 業者協作，將即時文獻註解嵌入虛擬教室，強化循證學習；最後於法規倫理端，邀集健保署、院內 IRB 與倫理學者定期審視模型偏誤並執行 GDPR 評估，確保資料與演算法雙重合規，形成從內容到運算、教育到法規的閉環支援網。

展示模式

• 「60 秒即時演示」：輸入罕見病病例，自動產出 PICO 檢索、五點摘要與 GRADE 分級。
• 「可追溯螢光圖」：點擊摘要關鍵句，高亮文獻源段落及圖表。
• 「ClinSync 雙屏」：門診畫面左側為病歷，右側同步顯示相關最新 RCT 重點。

陸、技術架構圖（文字版）

1. 前端：Vue3＋Tailwind；語音 TTS 插件。
2. API 層：FastAPI → Gunicorn；負載均衡 Nginx。
3. 檢索層：PubMed、ClinicalTrials.gov、medRxiv 以 ETL 每 24 h 更新；Milvus 向量索引。
4. 大模型層：
   • 基礎：OpenAI GPT-4o / Llama-3-Med-70B-MoE
   • Truth-RAG pipeline：Retriever → Re-Ranker (ColBERT) → Generator → Verifier
5. 資料層：PostgreSQL (metadata)＋MinIO (PDF、圖表)
6. 安全：IAM、SAML2 SSO；資料過期自動刪除；使用者行為審計。

柒、里程碑與衡量指標

推進路線分為四階段：2028 Q1 釋出 Alpha 版，首輪邀請 10 位臨床醫師試用並將滿意度維持在 80％ 以上；2028 Q3 完成 500 篇真實世界文獻驗證，Factual Consistency Score 必須 ≥ 0.92，確立內容可信度；進入 2029 Q2 取得 TFDA Class I SaMD 登記並正式在 3 家醫學中心的 EMR 部署外掛，標誌臨床落地；最終於 2030 Q1 完成全球化版本，擴充至 6 種語言、服務 50 萬名使用者，全面推動循證醫學的即時普及。

捌、商業模式與財務試算

HansAIGen ‧ 智譯臨研 以「B2C＋B2B＋授權」三軌營收：對個別醫師採 Pro 訂閱，每月 350 元即可 3 分鐘取得條列重點並支援語音播放；對醫院圖書館提供 Seat License，單席每月 4,000 元，替代昂貴伺服器與人工檢索；向出版社開放 內容 API 依呼叫量計費，協助其將權威圖表延伸至新教材場域；科研單位則可選 私有自架版，年費 120 萬元並附 IRB 合規工具。按此模型推算十年內：若累積 2 萬名醫師訂戶，年收入約 8.4 億元；再加 100 家醫院、每院 50 席授權，年收入約 24 億元；合計核心產品線可穩定貢獻 32 億元年營收，尚未計入 API 與自架版的額外上行空間，足以支撐長期研發與國際擴張。

玖、風險控管

1. 內容幻覺：設「Verifier」+ 醫師 peer-review 機制；任何結論須伴隨來源高亮。
2. 版權爭議：與 STM 協會簽框架授權，對 preprint 加醒目「未同儕審查」標籤。
3. 資料隱私：僅處理公開摘要；上傳病歷時採同態加密並於 24 h 刪除。
4. 模型偏誤：建立「歧視與語言偏誤紅旗清單」，每季度重訓＋第三方審計。

拾、結語

「HansAIGen」透過SmartQuery→SemEmbed→Truth-RAG→GradeSynth→ClinSync五級鏈路，把海量醫學證據壓縮為可操作知識，並以可擴展 API 注入臨床工作流。在創新技術、實用場景、社會價值與跨域整合四項評選維度皆提供切實可行的落地藍圖，最終目標是在 2030 年前，讓每位醫療人員都能隨時、隨地、三分鐘讀懂最新臨床證據，推動全球健康照護的質與量同步躍升。