01
院內知識難以查找
SOP、衛教資料與政策更新分散在不同系統，院內同仁往往得打電話、跨單位交叉確認。
HEALTHCARE AI
院內知識助理，從文件到語音回覆。
把院內醫療文件、衛教資料與流程指引，變成可檢索、支援多語言、能以語音回答的 AI 助理，並部署在地端，以獲得更完整的隱私與掌控。
院內知識難找、難問、難整合。
醫療機構的知識散落在各種系統與紙本之間：新進人員需要時間熟悉，病患反覆詢問相同問題，跨科部協作又卡在文件版本不一致。
02
重複性詢問頻繁
「出院後要怎麼照護？」「這個藥有什麼副作用？」相同問題天天被問，吃掉護理與行政人力。
03
文件與流程碎片化
各科部各自保存版本，資訊一有更新就得逐單位通知，內容不一致反而成了常態。
病患問一句話，
系統 4 步 給出答案。
病患這樣問
出院後要怎麼照護？
病患提問
以語音或文字輸入，用自然語言就好，不必記關鍵字。
→系統檢索
檢索院內衛教資料、SOP 與政策文件，並理解問題的脈絡。
→產生回答
LLM 結合檢索與生成，給出精準回覆，並可標註來源文件供醫護核對。
→語音回覆
以自然語音回覆，支援多種語言；也能同步顯示文字稿。
為醫療流程打造的多語言助理。
各項能力都能依醫護、病患與科部的實際情境調整。
多語言互動
同一套知識庫，同時支援繁體中文、英文與日文。
語音輔助
支援語音轉文字與文字轉語音，雙手不離工作也能查詢。
私有知識檢索
以 RAG 檢索內部文件、SOP 與已核可的衛教素材。
有出處的回答
回覆可標示引用的核可來源，方便醫護查核。
依角色分權
病患、護理人員與行政單位，各自看到合適的介面與內容。
貼合院內流程
依機構既有作業流程與慣用術語進行整合。
從診所、醫院到醫學中心，都有合適的基礎架構。
依模型規模、使用人數、延遲與可用性需求，挑選對應的平台。
診所 / 科部
輕巧的地端 AI 平台，適合聚焦型知識庫與少量同時上線的使用者。
邊緣或單 GPU
醫院
專業級 AI 工作站，支撐多語言 RAG、語音回覆與更大量的文件庫。
AI 工作站
醫學中心
多 GPU 或伺服器架構，支援全院級部署、備援與後續擴充。
多 GPU / 伺服器