#ai-learning
2026-05-02
@goodlele961011.428 joined #ai-learning. They’re also new to g0v.
2026-05-04
Claire Cheng
我都在國會松分享報告了，卻忘了在這裡貼！
我將 mySociety 全球公民科技報告翻譯成繁中版，歡迎大家來看看～
我都在國會松分享報告了，卻忘了在這裡貼！
我將 mySociety 全球公民科技報告翻譯成繁中版，歡迎大家來看看～
2026-05-06
Mapping AI
Interactive stakeholder map of the U.S. AI policy landscape—explore by sector, stance, and connections.
claude 掛了，今天適合早點睡（嘆
claude 掛了，今天適合早點睡（嘆
- 1
2026-05-07
@mhung120 joined #ai-learning. They’re also new to g0v.
好的，放棄，看起來還有些整合工作要進行 XD
好的，放棄，看起來還有些整合工作要進行 XD
好的，放棄，看起來還有些整合工作要進行 XD
2026-05-11
目前測試幾個影片產生工具， Gemini 對敏感議題的管制最嚴格， seedance 會卡中國敏感議題，看起來 deevid 跟 grok 自由許多，但都要很有耐心就是了，有其他推薦的跟初步感想嗎？
目前測試幾個影片產生工具， Gemini 對敏感議題的管制最嚴格， seedance 會卡中國敏感議題，看起來 deevid 跟 grok 自由許多，但都要很有耐心就是了，有其他推薦的跟初步感想嗎？
@raymond085 joined #ai-learning. They’re also new to g0v.
facebook.com
:flag-tw: 台灣第一個 MCP Hub 上線。 <https://hub.twinkleai.tw/> 串上 <http://data.gov.tw|data.gov.tw> 全量 49,343 個資料集。給 Claude Desktop / Cursor / 養龍蝦族 / Hermes Agent loop / Ollama / vLLM — 都能用。你不用再浪費你的 tokens 了！ #故事是這樣的 過去你想做一個會「查臺北...
- 👍3
求講解一下 MCP✌️。
求講解一下 MCP✌️。
2026-05-12
求講解一下 MCP✌️。
2026-05-13
為了評估生成式 AI 在重症醫療決策支援中的表現，我與醫師共同合作，將成果發表論文：The IMPACT framework for evaluating generative AI in critical care: development and multinational consensus validation
這篇發表在 Annals of Intensive Care 醫學期刊。
我們提出一個框架：IMPACT Framework 讓 AI 可以在醫院實際落地整合院內醫療流程。
人的生命很重要，在醫院同仁的時間很寶貴。
ICU 的決策通常又急、又複雜、又高風險。
傳統用來評估 AI 回答的指標，例如文字相似度、答案流暢度，並不足以判斷一個 AI 建議是否真的「臨床安全」。
這篇研究透過來自 12 個國家與地區、58 位專家的多國共識流程，最後整理出 6 個評估面向、21 個子項目。
IMPACT 代表六個核心面向：
• I｜Integration 整合性
◦ AI 是否能把臨床目標、病人情境與實證知識整合成清楚可用的建議？
• M｜Mastery 掌握度
◦ AI 是否展現正確的臨床推理、知道不確定性在哪裡，並符合倫理標準？
• P｜Precision 精準度
◦ 內容是否正確、即時、具體，而且沒有明顯偏誤？
• A｜Applicability 可應用性
◦ 建議是否真的能在 ICU 現場執行？是否符合資源與照護情境？
• C｜Comprehensiveness 完整性
◦ 是否涵蓋完整病情、不同器官系統、風險效益與病人中心照護？
• T｜Timeliness 時效性
◦ 是否能辨識急迫性、安排處置優先順序，並提出合適的重新評估時間？
我覺得這篇論文未來的影響性，至少有兩個層面。
第一，幫助醫護醫事人員節省時間，把更多時間留給病人。
◦ 在重症照護中，醫師、護理師、藥師、營養師與其他醫事人員每天都要處理大量資料：生命徵象、檢驗數據、影像報告、用藥調整、治療反應與病情變化。
◦ 如果 AI 能協助快速整理資訊、提示重點、標示風險，臨床人員就有機會減少花在資料搜尋與重複整理上的時間，把更多心力放回真正重要的事：
◦ 觀察病人、與團隊討論、與家屬溝通、做出更好的臨床判斷。
第二，幫助照護流程更最佳化，進一步改善臨床品質。
◦ 我在很多場合演講介紹過評估 生成式 AI 產出的好壞，與場景有高度相關。
我期待醫院的 AI 給好的答案，同時要能 "退一步思考" 綜觀全局的協助醫療團隊看見更完整的病人狀態：
• 哪些問題最急？
• 哪些處置要先做？
• 哪些風險容易被忽略？
• 什麼時候需要重新評估？
• 建議是否符合病人的目標與目前資源？
這正是 IMPACT framework 的價值。
這個框架把 AI 的臨床建議拆成可評估的面向，讓我們追問的意圖被提前察覺：
• 「這個回答是否正確？」
• 「是否符合病人情境？」
• 「是否能實際執行？」
• 「是否有考慮風險與效益？」
• 「是否能在正確時間點幫助團隊做決策？」
未來 AI 在重症醫療中的角色，回答問題是基本能力，一定會需要 AI 協助醫護團隊整理資訊、提示風險、輔助判斷，進而提升照護效率與臨床品質。
但前提是：
我們必須先有一套可靠的方法，知道 AI 的建議什麼時候值得信任，什麼時候需要特別小心。
這也是 IMPACT framework 重要的地方。
我想邀請大家閱讀與引用這篇論文，因為我相信這套架構能幫助所有關心智慧醫療的人，安全地將 生成式 AI 用在臨床現場。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2110582026001135
這篇發表在 Annals of Intensive Care 醫學期刊。
我們提出一個框架：IMPACT Framework 讓 AI 可以在醫院實際落地整合院內醫療流程。
人的生命很重要，在醫院同仁的時間很寶貴。
ICU 的決策通常又急、又複雜、又高風險。
傳統用來評估 AI 回答的指標，例如文字相似度、答案流暢度，並不足以判斷一個 AI 建議是否真的「臨床安全」。
這篇研究透過來自 12 個國家與地區、58 位專家的多國共識流程，最後整理出 6 個評估面向、21 個子項目。
IMPACT 代表六個核心面向：
• I｜Integration 整合性
◦ AI 是否能把臨床目標、病人情境與實證知識整合成清楚可用的建議？
• M｜Mastery 掌握度
◦ AI 是否展現正確的臨床推理、知道不確定性在哪裡，並符合倫理標準？
• P｜Precision 精準度
◦ 內容是否正確、即時、具體，而且沒有明顯偏誤？
• A｜Applicability 可應用性
◦ 建議是否真的能在 ICU 現場執行？是否符合資源與照護情境？
• C｜Comprehensiveness 完整性
◦ 是否涵蓋完整病情、不同器官系統、風險效益與病人中心照護？
• T｜Timeliness 時效性
◦ 是否能辨識急迫性、安排處置優先順序，並提出合適的重新評估時間？
我覺得這篇論文未來的影響性，至少有兩個層面。
第一，幫助醫護醫事人員節省時間，把更多時間留給病人。
◦ 在重症照護中，醫師、護理師、藥師、營養師與其他醫事人員每天都要處理大量資料：生命徵象、檢驗數據、影像報告、用藥調整、治療反應與病情變化。
◦ 如果 AI 能協助快速整理資訊、提示重點、標示風險，臨床人員就有機會減少花在資料搜尋與重複整理上的時間，把更多心力放回真正重要的事：
◦ 觀察病人、與團隊討論、與家屬溝通、做出更好的臨床判斷。
第二，幫助照護流程更最佳化，進一步改善臨床品質。
◦ 我在很多場合演講介紹過評估 生成式 AI 產出的好壞，與場景有高度相關。
我期待醫院的 AI 給好的答案，同時要能 "退一步思考" 綜觀全局的協助醫療團隊看見更完整的病人狀態：
• 哪些問題最急？
• 哪些處置要先做？
• 哪些風險容易被忽略？
• 什麼時候需要重新評估？
• 建議是否符合病人的目標與目前資源？
這正是 IMPACT framework 的價值。
這個框架把 AI 的臨床建議拆成可評估的面向，讓我們追問的意圖被提前察覺：
• 「這個回答是否正確？」
• 「是否符合病人情境？」
• 「是否能實際執行？」
• 「是否有考慮風險與效益？」
• 「是否能在正確時間點幫助團隊做決策？」
未來 AI 在重症醫療中的角色，回答問題是基本能力，一定會需要 AI 協助醫護團隊整理資訊、提示風險、輔助判斷，進而提升照護效率與臨床品質。
但前提是：
我們必須先有一套可靠的方法，知道 AI 的建議什麼時候值得信任，什麼時候需要特別小心。
這也是 IMPACT framework 重要的地方。
我想邀請大家閱讀與引用這篇論文，因為我相信這套架構能幫助所有關心智慧醫療的人，安全地將 生成式 AI 用在臨床現場。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2110582026001135
- 💡3