現正接案 — 2026 第三季

健康照護：AI 客製解法

健康照護 AI 跟其他行業最大的差別在 6 條不可越的紅線——AI 不做臨床決策、不下處方、不判讀影像、不評論治療方案、PHI 全程不出 vault、臨床人員簽出每一筆對外輸出。我們的設計原則跟政府 AI 同等：strictly staff augmentation, never clinical decisions, always human-signed, always on-prem or compliance gateway。

// 可先做的 AI 場景（行政為主）

預約 / call-center triage

把多語多時區詢問在第一秒分流到對的 queue + 預生成草稿回覆，行政人員只做覆核。

Prior authorization 表單填寫

把病人段落（已 redaction）+ 給付規則餵給 AI 自動填表給承辦人員確認，前置審查工時大幅壓縮。

衛教 / discharge instructions 草稿

標準化案例的衛教內容由 AI 草稿，臨床人員精修後發稿。AI 只是草稿工具，不是發稿工具。

// EKel 會怎麼落地

01先界定 hard constraint：列出 6 條不可越的紅線（不診斷、不處方、不判讀影像、PHI 不出 vault、臨床人員簽出、audit log 對應稽核）並對齊隱私 / 法遵 / 醫護主管。
02部署選型：所有 AI 推理在 on-prem 或合規 LLM gateway 完成；模型優先用 Llama / Mistral / Gemma 系列開源模型部署在自有環境或 sovereign cloud；PHI 絕不送 commercial LLM。
03建立 reference dataset：用真實案例測 100+ 場景，特別測「拒答臨床問題」的覆蓋率（必須 100% 拒答）。
04上線後完整 audit log（對應病歷保存規範 7 年起）+ 月度抽樣臨床覆核 + 模型升級時 regression test。如果客戶已在 Salesforce 平台，更推薦 Salesforce + Agentforce + Health Cloud 組合方案。

// 適合的單位

→預約 / 客服 / prior authorization 工時高，想用 AI 解放行政人力的醫療機構。
→有清楚的隱私 / 法遵 / 臨床政策框架，知道哪些 use case 完全禁止 AI、哪些可以 with guardrails。
→希望先用 1 個 vertical admin use case（例如 prior auth）測 ROI 而不是一次重做整個服務平台的單位。

// 參考來源

Salesforce Health Cloud Salesforce Trust & Compliance

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// 客製 AI 系統架構

健康照護 AI 是 4 層 admin-only / on-prem / human-signed 系統。

// 第L4 層

使用者層

行政、預約中心、客服、給付承辦、轉診協調員、護理協作（非臨床決策角色）——透過 web、agent desk、portal 與 AI 互動。任何 AI 介面在涉及病人段落時都必須有「臨床人員覆核」的明確 checkpoint。

Admin / ServicePayer Ops / ReferralNon-clinical roles

// 第L3 層

應用層

用 **Vibe Coding** 客製醫療行政應用：預約智能助理、prior authorization 表單填寫助理、claim 異常排查、衛教內容草稿。**Agentic workflow** 在醫療場景嚴格 gated——任何涉及臨床判斷、處方、影像判讀的 agent 都禁止；只允許行政流程的 agent。

Vibe CodingAgentic (admin-only)Clinician-signed

// 第L2 層

AI 層

LLM Gateway + 政策／給付規則／衛教 RAG + Eval pipeline + Guardrails。模型層常見組合是 Llama / Mistral / Gemma 系列開源模型部署在自有環境；PHI 絕不送 commercial LLM。Eval set 必須包含「拒絕回答臨床問題」的測試。

LLM GatewayLlama / Mistral / GemmaEval · Guardrails

// 第L1 層

資料層

Vector DB（政策、給付規則、衛教、行政 SOP 向量化——絕不索引病歷段落）+ 結構化資料（CRM 病人關係、預約、case、轉診紀錄）+ 完整 audit log。PHI 全程留在 on-prem 或合規 LLM gateway，跨境傳輸絕對禁止。

Vector DBOn-prem / SovereignAudit log

// 病人安全與 PHI 6 條紅線

健康照護 AI 跟其他行業最大的差別在這 6 條不可越的紅線。

不做臨床決策

AI 不能做診斷、不能下處方、不能判讀影像、不能評論治療方案。任何看起來像「臨床判斷」的問題，AI 必須拒答並提示「請洽臨床人員」。

PHI 全程不出 vault

PHI（病歷、處方、檢驗結果、影像、可識別個資）絕不送 commercial LLM、絕不跨境傳輸、絕不進公開向量索引。所有 AI 推理在 on-prem 或合規 LLM gateway 完成。

臨床人員簽出

任何 AI 生成的內容若會被病人或外部機構看到（衛教、discharge instructions、轉診摘要），上線前必須由有執業資格的臨床人員簽過。AI 是草稿工具，不是發稿工具。

Audit log 對應稽核需求

每筆 AI query、輸入、輸出、使用者、審查者、時間點全部 log，留存對應病歷保存規範（7 年起跳）。隱私 / 法遵單位要能直接拉 log 做專案抽查與年度稽核。

Consent 鏡射

病人對「資料如何被分享 / 用於何目的」的 consent 必須鏡射到 AI 系統——病人沒同意 AI 處理，就 opt-out。Consent 的撤回也要即時生效，包含撤銷已索引的內容。

Eval 與醫療情境 dataset

上線前用真實案例測 100+ 場景（行政詢問、給付規則、轉診流程、衛教內容、邊緣 case）。特別測「拒答臨床問題」的覆蓋率——必須 100% 拒答。每次模型版本更動全部重跑。

// 常見問題

健康照護 AI 討論裡最常出現的 5 件事。

01健康照護 AI 為什麼要這麼小心？

三個原因：(1) **後果不可逆**——錯誤的醫療資訊可能導致病人傷害甚至死亡；(2) **法律責任明確**——醫療事故的責任歸屬比其他行業更嚴格，AI 出錯但醫療機構不能說「是 AI 的錯」；(3) **病人信任**——一旦 AI 出包導致信任崩潰，回不來。所以我們的設計原則跟政府 AI 同等：strictly staff augmentation, never clinical decisions, always human-signed, always on-prem or compliance gateway。AI 在醫療能解決的問題其實很多——但全部限縮在「行政與協作」層，不踩臨床決策的紅線。

02醫療 AI 最划算的 use case 是哪個？

我們觀察到三個一致的高 ROI 場景：(1) **預約 / call-center triage**——多語多時區詢問在第一秒分流到對的 queue + 預生成草稿回覆，行政人員只做覆核；(2) **Prior authorization 表單填寫**——把病人段落 + 給付規則餵給 AI 自動填表給承辦人員確認，前置審查工時大幅壓縮；(3) **衛教 / discharge instructions 草稿**——標準化案例的衛教內容由 AI 草稿，臨床人員精修後發稿。三者都是 augmentation，不替代臨床。涉及診斷、處方、影像判讀的場景永遠不上 AI。

03PHI 跟 AI 怎麼共存？

原則：PHI 絕不送 commercial LLM、絕不跨境傳輸、絕不進公開向量索引。實務做法是：(1) 所有 AI 推理在 on-prem 或合規 LLM gateway 完成；(2) 模型優先用 Llama / Mistral / Gemma 系列開源模型，部署在醫療機構自有環境或符合台灣個資法 / 澳洲 APP / HIPAA 的 sovereign cloud；(3) 即使是行政場景，prompt 前先 redaction（病人姓名、病歷號、可識別欄位匿名化）；(4) 任何 commercial LLM 呼叫都要過 gateway 層的內容檢查，PHI signature 命中就 block。這套設計不便宜，但醫療 AI 的合規成本本來就應該被定價。

04為什麼不用市面上現成的醫療 AI 產品？

如果現成 vertical SaaS 適合且符合你的合規要求，先買現成的——這是工程師判斷。客製的時機通常是：(1) 你的合規邊界 / 主權雲要求超出 SaaS 預設範圍（台灣公立醫療 / 澳洲聯邦級健康機構常見）；(2) 病歷 / 給付 / 行政流程跟現成產品不匹配（每國醫療體系差異很大）；(3) 跨機構 / 跨專科協作的複雜度超出現成產品設計；(4) PHI 不能上 commercial 多租戶平台。如果客戶已經在 Salesforce 平台上，更推薦 **Salesforce + Agentforce + Health Cloud** 的組合方案——同一平台拿到 service / care coordination 上的 AI，並繼承 Salesforce 的合規 baseline。

05我們沒有交付過健康照護 AI 案例，會是風險嗎？

誠實的答案：健康照護的客製 AI 我們沒有可以公開引用的案例。但 AI 客製方法論本身（LLM Gateway 設計、RAG pipeline、eval framework、guardrails、PII 分級、Vibe Coding 客製應用、Agentic workflow 設計與限制）是行業中立的，我們在政府與公共部門的客製 AI 工作中累積了完全相同的紀律：sovereign deployment、嚴格 guardrails、紅線清單、人工 sign-out、audit log、refuse-to-answer 的 eval。這些方法論直接適用於健康照護的 PHI vault 設計。具體醫療 domain（臨床語彙、給付規則、轉診慣例）我們從第一週開始跟你的團隊一起學。臨床決策永遠不是我們的工作範圍。

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