把照護的連續性，
一篇一篇 寫回來。
關於醫療 AI、Agentic Workflow、Model Context Protocol、與台灣健康資料生態的長文。 每月 1–2 篇。技術、設計、與倫理都談。
營養師的臨床筆記：當腎臟病遇上化療，那些教科書沒教的優先順序
一位慢性腎臟病 3b 期的長輩即將展開化療。腎臟需要低蛋白、化療需要高蛋白，兩個絕對不能輕忽的疾病交疊在同一個人身上，該聽哪一個的？臨床營養師記下這次看診：怎麼向害怕洗腎的家屬說明優先順序，以及放寬蛋白質之後，實務上怎麼挑高生物價蛋白質、死守磷鉀防線、跟著抽血報告滾動調整。
林庭安・Vera 小安營養師 · 2026.11.01 · 5 分鐘閱讀
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每月 1–2 篇關於醫療 AI、Agentic Workflow、與台灣醫療現場的長文。
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專家投稿壓力一來就想吃？用照片、CGM 與統計模型拆解壓力、飲食與血糖的關係
本文整理一項為期兩週的追蹤研究，結合食物照片分析、每日壓力自評與 Dexcom G7 連續血糖監測，探討壓力如何透過行為與生理兩條路徑影響熱量攝取與平均血糖，並說明研究結果對數位健康產品設計的啟示。文中也坦承自評與照片估算的測量限制，避免過度推論。
2026.10.13 · 5 分鐘閱讀
產業趨勢AI 接進病歷系統：2026 年美國與台灣醫院的兩條路
2026 年 1 月，OpenAI 與 Anthropic 相隔三天推出醫療版產品，直接賣給美國醫院；9 月，ChatGPT for Healthcare 接上 Epic 電子病歷。台灣這邊，衛福部 5 月公布 FHIR Box，要在年底前讓全台醫學中心病歷互通。本文整理兩地醫院把 AI 接進電子病歷的做法、已上線的應用，以及院內 AI 治理的規定。
2026.10.11 · 8 分鐘閱讀
產業趨勢衛福部健康幣上路！健保快易通串接 Health GO，對台灣預防醫學與 AI 健康管理代表什麼？
衛福部於 2026 年 10 月 1 日正式推動「健康幣」機制，將健檢、癌症篩檢與疫苗接種轉化為實質獎勵點數。本文深入解析健康存摺串接 Health GO 的架構意義、預防醫學的行為誘因變革，以及 AI Agent 如何結合 FHIR 與個人健康數據實現主動式健康管理。
2026.10.02 · 7 分鐘閱讀
產業趨勢台灣醫療 AI 的真正轉折點：從試點到臨床，Agentic AI 正在重寫遊戲規則
NVIDIA 與鴻海已在台灣醫院正式落地 Agentic AI、MCP 協議席捲醫療數據整合、學術論文把研究時程從數月壓到數小時。2026 年台灣醫療 AI 的轉折點，究竟發生了什麼？
2026.09.29 · 6 分鐘閱讀
產業趨勢當雲端服務遭遇攻擊：醫療 AI 為什麼不能只談「上雲」？
從 Zeabur 資安事件出發，談醫療 AI 在雲端部署、身份驗證、授權與地端部署上，真正需要解決的問題。
2026.09.01 · 10 分鐘閱讀
創新解方Taiwan Health MCP 線上版使用指南：在 Claude 與 Cursor 直接查詢台灣藥品與 FHIR 資料
Taiwan Health MCP 提供免自架伺服器的連線端點，讓開發者在 Claude Code、Claude Desktop 或 Cursor 中直接查詢台灣食藥署藥品仿單、辨識外觀特徵，並產出標準 FHIR R4 Medication 資源。
2026.08.09 · 5 分鐘閱讀
創新解方Anthropic Skills 實戰：醫療病歷 Agent 的分層載入設計
用 Anthropic Skills 打造醫療 AI Agent：從 SOAP note 到出院摘要，一套架構支援所有病歷模板，實測節省 70% Token 成本，新增科別從 2 天縮短到 30 分鐘。
2026.07.30 · 9 分鐘閱讀
產業趨勢當在宅醫療成為國策——台灣準備好用 AI Agent 接住下一個十年了嗎？
健保 700 億缺口、護理師執業率五年新低、糖尿病人口直奔 300 萬。政策已經跑在前面，但執行政策的人，快不夠了。AI Agent 是這個結構性矛盾裡，還沒被認真討論的那個答案。
2026.07.09 · 13 分鐘閱讀
產業趨勢為什麼台灣醫療 AI 不該只做聊天機器人：Agentic Healthcare Workflow 要解的是照護中斷
台灣多數醫療 AI 停留在問答階段，但真正的問題不是診斷不足，是照護中斷。Agentic Healthcare Workflow 讓 AI 能記憶、追蹤、跨系統協作——這是系統架構的問題，不能用更聰明的 chatbot 解決。
2026.06.22 · 5 分鐘閱讀
創新解方診所在評估 DietMate 之前，最常問的幾個問題
DietMate 是專為醫療機構設計的 AI 營養照護平台。從工作場景、導入流程到資安疑慮，這篇文章直接回答診所院長與管理師最常問的問題。
2026.06.14 · 5 分鐘閱讀
創新解方MCP 是什麼？醫療 AI 開發者最常問的 13 個問題
MCP（Model Context Protocol）是什麼？跟 API 有什麼不同？安全性怎麼做？台灣醫療場景能怎麼用？整理 13 個醫療 AI 開發者最實際的問題，每題都給完整答案。
2026.06.14 · 8 分鐘閱讀
創新解方AI 營養師 LINE 版如何運作？從多模態食物辨識到臨床營養決策的完整解析
AI 營養師如何透過 LINE 在 30 秒內完成食物拍照辨識、營養素換算與臨床審核？深入解析 DietMate 多模態視覺架構、分層信心機制與診所工作流整合。
2026.06.14 · 9 分鐘閱讀
創新解方MCP × FHIR R4 實戰指南：讓 AI 直接讀懂台灣醫療資料的技術細節
MCP 與 FHIR R4 的組合讓 AI Agent 可以直接查詢台灣醫療資料，不需要客製化 API 包裝層。本文以實際程式碼說明 Taiwan Health MCP 的 FHIR 模組架構、三步驟串接流程，以及三個醫院場景的具體應用。
2026.06.14 · 6 分鐘閱讀- 創新解方
Taiwan Health MCP 是什麼？台灣醫療 AI 開源專案完整入門指南
Taiwan Health MCP 是台灣第一個醫療開源 MCP 專案，整合 ICD-10、LOINC、FHIR R4 等標準。本文帶你了解 MCP 是什麼、Taiwan Health MCP 能做什麼、以及如何開始使用。
2026.06.14 · 6 分鐘閱讀 
創新解方醫療 AI Agent 記憶機制（下）：強化思考鏈與工具調用策略
探討醫療 AI Agent 如何透過思考鏈 (CoT) 與工具調用 (Tool Calling) 提升決策品質，以及在台灣醫療場景下的多 Agent 協作與合規性考量。
2026.04.22 · 10 分鐘閱讀
創新解方醫療 AI Agent 記憶機制（上）：在地化優先與合規挑戰
在台灣智慧醫療脈絡下，探討 AI Agent 記憶機制如何達成在地化與合規性，並介紹 PICO-Graph RAG 引擎與 SLM as Judge 機制，確保醫療 AI 的安全與精準。
2026.04.20 · 11 分鐘閱讀
創新解方開源揭幕（二）｜FHIR R4 在台灣醫療的實際落地：從數據孤島到跨院互通
深入解析 Taiwan Health MCP 的系統架構，探討 FHIR R4 標準在台灣醫療數據整合中的應用，以及 8 個核心服務模塊的設計理念與工程實踐。
2026.01.11 · 8 分鐘閱讀
團隊動態開源揭幕(一)｜Taiwan Health MCP 的誕生：一個被醫療數據逼出來的決定
療心智能開源 Taiwan Health MCP，一套整合 ICD-10、FDA 藥品、LOINC 檢驗、臨床指引與營養數據的台灣醫療 AI 工具集，共 32 個 MCP 工具。本文記錄開源決定的真實過程：不是為了情懷，而是被一個具體的技術困境逼出來的。
2026.01.09 · 6 分鐘閱讀
創新解方【技術洞察】AI Agent 的大腦與手腳：深度解析 Claude Skills 與 MCP 的關鍵差異
從工程架構角度拆解 Claude Skills 與 MCP 的本質差異：LLM 作為大腦、Skills 作為標準作業程序、MCP 作為對外連接管道。三者各司其職，不是替代關係。
2025.12.15 · 5 分鐘閱讀
創新解方揭開 AI 營養師背後的技術:DietMate 的多模態 AI 系統是如何運作的?
深入剖析 DietMate 的 AI 技術架構:從影像辨識、多智能體協作到營養師審核。
2025.11.23 · 8 分鐘閱讀
創新解方台灣 4,000 位營養師要對應 500 萬慢性病患者：DietMate 怎麼改變這個比例
台灣執業營養師約 4,000 人，慢性病患者超過 500 萬，比例 1:1,250。DietMate 透過 AI 輔助，針對飲食記錄流程中最耗時的三個步驟，每次評估節省 10–15 分鐘。
2025.11.23 · 6 分鐘閱讀
團隊動態Bio Asia Taiwan 2025 展後記：我們展示了什麼，現場問了什麼
2025 年 7 月療心智能首次參加亞洲生技大展，展示 DietMate AI 營養協作平台。這是展後的實際記錄：現場發生了什麼、觀眾最常問什麼、我們從中學到什麼。
2025.07.27 · 5 分鐘閱讀
團隊動態我們怎麼做出健康小管家：一個不太線性的創業記述
療心智能從 2023 年觀察台灣醫療現場的痛點出發，到推出健康小管家、參加創新競賽，這是一段沒有太多浪漫的實際經過。
2025.07.09 · 5 分鐘閱讀
