🚑 當 AI 走入醫院前線：打造專為台灣醫護人員設計的 LINE 智慧助理

面對台灣醫療人力缺乏、第一線醫護人員壓力日益沉重的結構性挑戰，我一直在思考：技術能如何真正減輕現場負擔？

基於這個初衷，以及我過去已經實作過「RAG 智慧助理」的經驗與架構，我投入並完成一個全新的專案：「AI 醫療助理」

這是一個整合 LINE Bot + RAG 技術 的智慧系統，核心目標是自動化分擔醫院櫃檯與衛教人員的重複性工作，減輕他們每日的負擔。

🧠 五大核心功能

1️⃣ 智慧掛號

使用者可透過自然語言在 Line 上完成預約，系統能自動處理科別、醫師與時段的選擇，並產生唯一的預約號碼。

2️⃣ 互動式預約管理

用戶可隨時查詢、取消掛號，並透過清晰的圖文卡片介面完成操作。

3️⃣ RAG 知識庫問答

將醫院內部的衛教資料（如糖尿病、高血壓注意事項）建入 AI 知識庫，民眾可 24 小時透過 LINE 即時提問，AI 將提供快速、準確的回答，大幅減少現場重複諮詢壓力。

4️⃣ 自動化提醒機制

系統會在預約前一天自動發送提醒，並在使用者未到診時更新預約狀態，實現智慧化就診管理。

5️⃣ 數據可視化儀表板

所有掛號數據都會即時匯入後台的儀表板。管理者可以透過互動式圖表，分析每日趨勢、時段熱力、科別佔比與醫師工作量，為營運與人力配置提供決策依據。

🧩 技術架構

LINE Bot API：作為用戶互動的主要介面，支援自然語言輸入、圖文卡片、按鈕與回應訊息。

LangChain + RAG 技術：透過檔案分段、向量嵌入與語意檢索機制，從內部衛教資料中回覆準確答案。

ChatGPT：負責語意理解、回答生成與代理指令執行，是助理的 AI 大腦。

FastAPI：負責後端服務與 API 架構設計，串接 LINE、ChromaDB 等功能模組。

ChromaDB 向量資料庫：儲存衛教知識文件的語意向量，作為 RAG 檢索系統的資料來源。

APScheduler 定時任務排程器：每天定時推播提醒、處理未到診等智慧化任務。

SQLite 輕量資料庫：儲存預約掛號與使用者互動紀錄。

這樣的架構設計具備高擴充性，未來可以快速加入語音辨識、醫療圖片診斷、病歷整合或身份驗證等模組，逐步實現更完整的智慧醫療前線助理。

🎯 未來展望

這個專案目前仍在原型階段，但我深信每一次技術的落地，都是推動更高效、更人性化醫療的實質行動。

期待未來能與有醫療場域資源、實務經驗的夥伴合作，進一步測試與推廣這套系統。希望它能真正替醫護人員分擔壓力，讓他們能更專注地照顧每一位需要幫助的病人。