在本次公開演講結束後，主辦單位安排了一場延伸的技術座談，作為對演講內容的進一步討論與交流。與會者包含學術研究者、醫療臨床人員、醫院資訊與 AI 團隊，以及實際參與系統開發的工程人員，討論重心聚焦於大型語言模型與多模態系統在醫療場域中的實際應用問題。這場座談以開放問答的形式進行，圍繞著模型角色定位、系統設計邊界、資料與評估方式等議題，延伸出多項具體而實務導向的技術討論，成為本次演講之外，另一段重要的交流內容。
一、LLM 在醫療系統中的角色定位與責任邊界
在這場延伸對談中，最早被反覆提出的問題，圍繞在大型語言模型是否適合直接參與醫療決策，以及一旦系統產生錯誤時，責任應如何界定。這類提問來自不同角色的共同焦慮，無論是臨床端、資訊單位或系統開發者，都意識到醫療場域與一般應用最大的差異，在於錯誤本身即可能帶來實質風險，而非僅是體驗不佳。當語言模型具備高度擬真的表達能力時，更容易讓使用者誤以為其具備判斷與決策資格，這也使角色定位成為設計初期無法迴避的問題。
對此陳縕儂教授提出她的看法：「LLM 在醫療系統中應被視為輔助工具，而非決策主體」。模型可以協助整理資訊、補充背景知識，甚至引導使用者思考，但不應被賦予做出診斷或臨床判斷的責任。這樣的定位並非限制技術能力，而是回到系統設計的初衷，確保最終判斷仍掌握在人類專業者手中。
在實作層面，關鍵不在於模型「怎麼說」，而在於系統是否能清楚界定「什麼情況下可以回應、什麼情況下必須拒答或轉介人工」。這種界線若僅仰賴提示詞或語氣調整，往往難以在複雜情境中維持一致性。相較之下，透過架構層面的設計，例如在生成前加入風險判斷、將高風險問題導向固定流程，才能建立較為穩定的防線。對於醫療這類高風險場域，結構性的限制遠比事後修正輸出內容來得可靠，這不僅是技術選擇，更是責任意識的體現。
二、對話策略建模與「何時停止」的控制問題
在對談中，另一個反覆被提出的問題，是對話系統在醫療場域中容易出現的發散現象。多位與談者提到，當系統具備持續追問與回應能力時，對話往往會偏離原本的目的，甚至在不適當的情境下持續引導使用者補充資訊。這種行為在一般服務應用中或許僅影響體驗，但在醫療場景中，卻可能讓使用者誤以為系統正在進行某種形式的問診，進而模糊人機之間的責任界線。
陳縕儂教授建議在回應這類問題時，將焦點放在「策略」而非單一回應品質上。她指出，若僅要求模型產生語言回應，系統將缺乏對整體互動流程的掌握能力，因此容易陷入過度對話或無法適時收斂的狀態。相較之下，若能將專業人員在實務中採取的互動策略顯性化，並讓模型在回應前先進行策略層級的判斷，對話行為便能受到更有效的控制。
教授進一步說明，這類策略建模的重點，在於讓模型學會判斷當下的對話是否仍具備繼續的價值，以及是否已達到系統應停止回應、轉交人工處理的條件。透過在訓練過程中引入這類判斷機制，並在評估時將冗長或低效的對話視為需要被修正的行為，系統才能逐步學會「適時結束」。這樣的設計，並非降低模型能力，而是讓對話系統在複雜場域中維持可預期的行為邊界。
三、資料取得困難下的訓練與檢索改善策略
在對談過程中，資料取得的現實限制被多次提及，特別是在醫療領域，高品質標註資料的成本與取得門檻，使許多理想中的訓練流程難以落實。多位工程師與研究人員提到，無論是病例資料、臨床紀錄或教學案例，皆涉及專業判斷與責任歸屬，難以透過大規模人工標註的方式建立穩定資料集，這也讓檢索模型與語言模型的訓練受到明顯限制。
對此陳縕儂教授建議，面對資料不足的情境，未必需要執著於建立完整的人工標註配對。她以檢索模型為例說明，系統的關鍵不在於一次取得完美資料，而在於能否透過現有資源逐步改善檢索品質。透過語言模型估算文件與問題之間的關聯程度，建立暫時性的關聯標記，便能在缺乏人工標註的情況下，為訓練提供可行的起點。
此外教授也提到資料合成在這類場域中的實務價值。當系統僅掌握少量可信賴的範例時，可利用這些範例引導模型生成更多貼近實際使用情境的訓練資料，特別是在對話式檢索中，透過模擬多輪互動，補足真實資料難以覆蓋的情境。這類方法並非追求一次性提升模型能力，而是透過反覆修正與迭代，逐步拉近系統行為與實際需求之間的落差，為後續的系統優化提供相對可控的路徑。
四、VLM 與多模態系統在醫療與教學場景的切入點
當討論延伸至多模態模型時，對談的焦點很快從模型能力本身，轉向實際應用所面臨的落差。與談者指出，醫療場域中的影像、文字、結構化資料與語音，來源各異、品質不一，且背後的產製流程與使用目的並不相同，這使得多模態系統在整合時，往往比單一語言模型更難控制。即便模型在技術上能同時處理多種輸入，系統層面仍需面對資料定義不一致與評估方式不明確的問題。
對此陳縕儂教授建議，多模態系統在醫療應用中的切入點，應避免一開始就試圖涵蓋完整臨床流程，而是聚焦於輔助理解與教學情境。她指出，在醫療教學或訓練場域中，模型的價值不在於給出結論，而在於協助使用者理解專家如何觀察資料、形成判斷，以及哪些線索值得被注意。透過這樣的定位，多模態模型可成為輔助學習的工具，而非取代專業判斷的角色。
教授也提醒，無論是 LLM 或 VLM，真正的挑戰往往不在模型是否「看得懂」，而在系統是否能讓使用者清楚理解模型的限制與適用範圍。當多模態輸出被用於教學或輔助說明時，設計重點應放在降低誤解風險，而非追求模型展示能力的完整性。這樣的取向，有助於在實務環境中逐步建立信任，而不致過早承擔不必要的風險。
五、對話式 AI 的評估方式與安全邊界建立
在對談的後段，討論逐漸轉向一個更為實際的問題：當對話系統被引入醫療場域後，究竟應如何評估其表現，並確保系統在不同情境下維持安全邊界。多位與談者提到，真人測試雖然能反映真實互動狀況，但在醫療環境中不僅成本高昂，也難以重複進行，且不同使用者之間的理解差異，使測試結果難以形成穩定比較基準。
對此陳縕儂教授則建議，評估對話式 AI 不應僅依賴單一指標或少量測試案例，而需要結合多種方法，從不同層次觀察系統行為。她提到，透過使用者模擬的方式，可以在可控條件下產生大量對話資料，協助研究者分析系統在不同互動風格下的反應模式，進而找出潛在風險與行為偏差。這類模擬並非取代真人測試，而是作為前期篩選與行為分析的工具。
此外在醫療相關應用中，評估的重點不僅在於模型是否「答得對」，更在於系統是否能在不確定或高風險情境中做出適當的收斂與回避。透過觀察完整對話流程與模型的中間判斷，設計者才能更清楚地理解系統行為，並逐步建立可被信任的安全邊界。這樣的評估觀點，也為對話式 AI 在醫療場域中的長期發展提供了更務實的基礎。
六、回到衛教系統與 Agentic AI 的落點
回到我本身的開發經驗，這場對談也讓我重新檢視目前在醫療衛教 LLM 上的設計取向。當系統的服務對象是一般病患，且回應需透過機器人以有限的語音長度呈現時，技術的關鍵不在於模型能回答多少問題，而在於能否穩定地回答「適合回答的問題」。這樣的需求，與對談中反覆被提及的角色定位、策略建模與安全邊界高度呼應，也使我更清楚地意識到，衛教場景下的 LLM 不應追求通用能力，而應被視為一個被嚴格約束的專用系統（尤其是《人工智慧基本法》剛三讀通過，有七大原則需要注意）。
對於 Agentic AI 的應用方向，也帶來新的啟發。相較於讓系統具備更高程度的自主決策能力，現階段更實際的方向，或許是將其應用在對話流程的判斷與管理上，例如協助系統決定何時該繼續說明、何時該簡化回應，以及何時應主動轉介人工。這類策略層的輔助，既不涉及直接醫療判斷，也能在既有安全邊界內改善互動品質，對衛教型應用而言更具可行性。
最後再次表達個人的感謝。這場深度對談緊接在清晨七點半的演講之後，而當天適逢寒流來襲，陳縕儂教授仍在清晨六點即開始準備，遠道而來與我們分享研究經驗與思考脈絡。能在這樣的條件下，進行如此深入且務實的交流，對我而言是非常難得的學習機會，也為後續在醫療 AI 系統設計上的思考，提供了重要的參考方向。
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