醫師最討厭的工作
問任何一位骨科醫師「你最不喜歡工作的哪個部分」，答案很少是手術本身。通常是：
「寫病歷。」
評估紀錄、SOAP notes、追蹤報告、品質報表。這些文書作業佔據大量時間，但每一份都必須精確。你不能亂寫，但你也不想每次都從零開始打字。
這就是 Doctor AI 想解決的問題。
Phase 1：AI 會讀了
2026 年初，我們推出 Doctor AI Phase 1。醫師透過 API Token 連接自己慣用的 AI 工具（Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI 等），AI 可以：
- 讀取病患的 VAS 趨勢、遵從率、PROM 分數
- 產生週報和趨勢摘要
- 回答「哪些病患遵從率偏低？」「這位病患的恢復速度正常嗎？」之類的問題
Phase 1 是 read-only 的。AI 可以看，但不能改任何東西。身分證、電話、Email 等個資在送入 AI 前自動移除。
這很好，但醫師開始問：「AI 都已經看完資料了，可以幫我寫 SOAP notes 嗎？」
Phase 2：AI 會寫了（但只能存草稿）
Phase 2 開放了寫入權限。AI 現在可以幫醫師起草臨床評估紀錄（Assessment）。
但這裡有一個關鍵的設計決策：
AI 的寫入只能存為草稿。永遠不會自動發布。
我們把這個原則叫做 draft-only enforcement。
為什麼不讓 AI 直接發布？
因為臨床決策的最終責任在醫師身上。
AI 可以根據 VAS 趨勢建議「疼痛改善中，建議進階」，但它不知道今天門診時病患走進來時看起來很不舒服。它不知道病患昨天跌倒了。它不知道病患對某個處方有心理抗拒。
這些 context 是 AI 目前無法完全掌握的。所以正確的做法是：AI 提供草稿，醫師在 30 秒內掃一眼、修改、確認。而不是 AI 直接寫進正式紀錄。
兩條路線：你用 App 還是 CLI？
大多數骨科醫師的 AI 工具是手機上的 ChatGPT 或 Gemini，不是 terminal 裡的 CLI。所以我們設計了兩條路線，都通往同一個目標：醫師不用打字。
Path A：App 用戶（多數醫師）
這是最常見的使用方式：
- 助理/PT 在 Doctor PWA 填完 Step 1（VAS、傷口）和 Step 2（ROM、測試）
- 按下「AI 輔助 SOAP」按鈕 — 系統自動生成一段 prompt，包含今天量測的所有數字，但不含任何病患姓名或身分證
- Prompt 自動複製到剪貼簿 + 一鍵跳轉到 ChatGPT / Gemini / Claude
- 助理對 AI 口述病人狀況：「這位阿嬤術後六週，走路還會痛，但比上次好很多，膝蓋腫脹消了」
- AI 回覆 SOAP notes → 複製回 Doctor PWA → 系統自動解析成 S/O/A/P 四欄
- 助理存為草稿
- 醫師親自看診後，開 PWA 看到「待確認」→ 掃一眼 → 確認
iRehab 本身不會把任何病患可識別資訊傳到 AI。 Prompt 只包含格式指令和臨床數字（VAS 3/10、ROM 120/0、effusion: none）。醫師或助理在外部 AI 工具中說了什麼，是他們自己的臨床行為。
Path B：CLI 用戶（進階醫師）
少數醫師用 Claude Code、Gemini CLI 等命令列工具。這條路線更強大：
- AI 透過 MCP Server 直接讀取病患資料（有 API Token 授權 + PII 自動移除）
- 醫師說：「王先生術後六週，ROM 120/0，可以進階」
- AI 自動填入欄位、追問缺漏項目、存為草稿
- 醫師在 PWA 確認
Path B 的 AI 有完整的 patient context（VAS 趨勢、PROM 分數、上次評估），所以生成的 SOAP 品質更高。但需要設定 API Token（3 分鐘）。
三角分工：助理 + AI + 醫師
台灣骨科門診的現實：一個時段 30-50 位病人，醫師平均每人 3-5 分鐘。醫師的核心價值在臨床判斷，不在打字。
我們把工作拆成三份：
| 角色 | 做什麼 | 不做什麼 |
|---|---|---|
| 助理 / PT | 量 ROM、記 VAS、填傷口狀態、按 AI 輔助 SOAP、對 AI 口述病情、存草稿 | 不做臨床判斷、不決定 progression |
| AI | 把口述轉成結構化 SOAP、解析填入四欄 | 不自動發布、不取代醫師診察 |
| 醫師 | 親自看診（觸診、問診）、審閱 SOAP 草稿、確認或修改 | 不用打字、不用記欄位在哪 |
醫師 key in 量 = 0。只需要：看、改（如果有需要）、確認。
技術架構
| 層級 | 說明 |
|---|---|
| MCP Server v2.0.0 | 2 支寫入工具（draft_assessment, draft_prescription）+ 6 支讀取工具（趨勢、警報、PROM 等） |
| API 預設拒絕 | 白名單制 — 只有明確列在 allowlist 的 endpoint 才能被 AI Token 存取 |
| Draft-only enforcement | API 層面強制：AI Token 只能寫入 status=draft 的紀錄，無法直接設定 status=published |
| Scope 管理 | 醫師在 Doctor PWA 的 Token Scope 管理 UI 中，明確授權哪些寫入權限 |
安全邊界
我們對 Doctor AI 設定了明確的安全邊界：
AI 可以做的
- 讀取病患的復健資料（VAS、PROM、運動紀錄、評估歷史）
- 根據醫師口頭交代，起草評估紀錄（SOAP notes + ROM + VAS + 積液 + progression）
- 起草運動處方（從運動庫選取項目、設定組數次數）
- 追問醫師未提到的欄位（這是 AI 工具的自然對話能力，不是 server 功能）
- 產生趨勢分析和週報
AI 不能做的
- 直接發布任何紀錄（必須經醫師確認）
- 直接推進 phase（phase advancement 延遲到醫師確認草稿時才執行）
- 起草術式紀錄或自費紀錄（目前僅支援評估和處方）
- 存取個資（身分證、電話、Email 自動移除）
- 存取超出該醫師權限範圍的病患資料
- 自動診斷或自動開立處方
如果 AI 寫錯了？
不會有任何後果 — 因為它只是草稿。醫師在確認前看到任何問題，直接刪除或修改即可。草稿不會進入病患的正式紀錄，不會影響 PROM 排程，不會觸發任何臨床流程。
BYO-LLM：不綁定，不代管
另一個設計決策：iRehab 不內嵌特定的 AI 聊天框。
我們提供標準的 MCP Server 和 API Token 介面，讓醫師自由選擇 AI 工具。Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、本地模型 — 都可以。
理由很簡單：
- AI 模型半年就換一代 — 綁定特定供應商是短視的
- 資料主權 — 醫師選擇哪個 AI 供應商，就決定了資料經過誰的伺服器。Enterprise 版通常不會留存資料
- 成本 — 不同的 AI 供應商有不同的定價。醫師應該有選擇權
iRehab 的角色是提供安全的資料存取層，而不是成為 AI 供應商。
出嘴巴就好：語音輸入 + AI 填表
一個常見的問題：「我不想打字，可以用說的嗎？」
答案是可以，而且不需要任何額外設定。
iPhone、Mac、Android 都內建了聽寫功能 — 在任何輸入框點麥克風鍵就能用。醫師在 AI 工具的輸入框裡按麥克風，講完送出，AI 就會把自然語言對應到表單欄位。
這不需要「訓練」模型。MCP Server 定義了每個欄位的 schema（ROM 的屈曲/伸直、VAS 0-10、積液分級等），LLM 讀了 schema 就知道怎麼對應。醫師說「屈曲一百二，伸直零度」，AI 自動填入 kneeFlexion: 120, kneeExtension: 0。
用 CLAUDE.md 定義你的快捷語
如果你用 Claude Code，可以在專案的 CLAUDE.md 裡寫你的慣用語：
# 我的慣用語
- 「可以進」= progressionDecision: advance
- 「退一階」= progressionDecision: regress
- 「腫」= effusionGrade，問我程度
- 沒提到的欄位一律問我，不要自己猜
AI 每次都會遵守這些規則，等於用自然語言定義了一套快捷指令。其他 AI 工具也有類似的系統提示詞設定。
目前的限制
- 系統聽寫對中文日常用語辨識率很高，但英文醫學縮寫（ROM、VAS、TKA）偶爾會聽錯
- 不能邊講邊看 AI 即時填入 — 要講完送出後 AI 才處理
- 語音輸入的品質取決於你的設備和環境，不是 iRehab 可以控制的
信任但驗證
「Draft-only enforcement」這個名字借鑑了一個老原則：信任但驗證（Trust but verify）。
我們信任 AI 的能力 — 它確實可以根據資料產出合理的臨床評估草稿。但我們也驗證 — 每一筆草稿都必須經過人類醫師的眼睛和判斷。
這不是對 AI 的不信任。這是對「臨床決策必須有人類在 loop 中」的堅持。
在 AI 技術持續進步的過程中，draft-only 是一個可以逐步放寬的起點。當 AI 的可靠性提升到一定程度，我們可以考慮更多的自動化。但起步時，寧可保守。
醫師的手不用碰鍵盤
最後，回到最初的問題：醫師最討厭的工作。
有了 AI SOAP Assist，門診流程從：
醫師看診 → 醫師打字 → 醫師存檔（每人 5-10 分鐘）
變成：
助理量測 → 助理 + AI 生成 SOAP → 醫師看診 → 醫師確認（每人 30 秒-1 分鐘）
醫師不需要記得每個欄位在哪裡、不需要從零開始寫 SOAP notes、不需要碰鍵盤。省下來的 60% 打字時間，可以花在真正需要醫師做的事 — 觸診、問診、跟病患多說兩句話。
Path A（手機 ChatGPT）：不需要任何設定，打開 Doctor PWA 就能用。 Path B（CLI/MCP）：在 Doctor PWA「我的」→「API Token」頁面產生 Token，連接你慣用的 AI 工具。設定只需要 3 分鐘。