整合醫療數據，建置知識庫

以Azure OpenAI為核心的智慧醫療知識庫建置流程，整合多樣化的醫療數據來源，形成一個可支援臨床決策、案例參考與醫療文書生成的重要平台。可分為數據收集、知識萃取、AI模型應用與臨床服務四大層次，並透過閉環式資料更新，確保知識的即時性與可靠性。

在數據來源層，包含醫療院所的電子病歷（EMR）、臨床檢驗與影像數據、醫療指南與文獻，以及各類結構化或非結構化的醫療資料。這些資料透過 ETL與API整合進入系統，經由資料治理與前處理，去除冗餘與敏感資訊，確保合規性與隱私保護。

接著進入知識庫與案例庫建置層，透過Azure OpenAI的語意理解與向量資料庫檢索能力，將資料轉化為臨床主題知識節點與案例索引。例如心臟疾病、腎臟病、麻醉風險管理等主題，可被組織為結構化的知識圖譜，並輔以臨床案例，以支持醫護人員的臨床推論與快速查詢。

在AI模型應用層，Azure OpenAI 模型透過RAG架構，將知識庫檢索結果與即時輸入問題結合，生成具臨床脈絡的醫療文書，包含病歷摘要、檢查報告建議、病程紀錄草稿，甚至可支援醫師撰寫診斷證明或手術麻醉計畫。這樣的生成結果不僅提升文書處理效率，也降低醫師在繁雜行政工作上的負擔，讓其能專注於臨床照護。

此外，系統具備知識更新與持續學習機制，新進醫療數據會定期透過 AI 模組分析，持續優化知識庫內容，避免過時或錯誤資訊。透過這樣的動態循環，知識庫能保持最新狀態，並隨著醫療技術進展而演化。

未來應用場景則包括：智慧加護病房（以即時數據輔助醫師判斷病患狀態）、手術麻醉智能管理（提供風險分級與最佳化方案）、偏鄉遠距醫療（支援醫師跨區即時決策）、以及生成式智能病歷協作（跨部門共編臨床文書）。這些延伸應用將全面推動智慧醫療發展，提升醫療資源效益與病患照護品質。整體而言，此解決方案不僅是資訊整合與 AI 技術的展現，更是醫療數位轉型的重要里程碑。