一、前言
瞭解生成式AI如何通過分析症狀、病史等信息輔助診斷常見疾病。
探討生成式AI在輔助醫療診斷中的潛在應用場景，如加速初步診斷，幫助醫生進行決策。
使用簡單的數據和線上工具，模擬生成式AI輔助診斷過程。

二、
初步診斷輔助：醫療診斷過程中，生成式AI通過分析病患的病史、症狀等，提供初步的診斷建議，幫助醫生縮短診斷時間。
症狀評估：對於一些常見疾病（如感冒、頭痛等），AI能夠通過用戶輸入的症狀來評估可能的疾病，並給出處理建議。
醫療數據分析與支持： AI能夠對大量醫療資料進行處理，協助醫生發現潛在的問題，如遺漏的診斷或未發現的病理特徵。

三、基本資料
年齡：20歲
性別：女性
身高：160公分
體重：45公斤
症狀：體溫38度三個小時、持續冒冷汗、喉嚨痛、疲倦

四、建議

五、分析
生成式AI給了我幾種不同可能，只是先初步判斷、大致了解可能的病情，詳細的狀況當然還是要去看醫生、檢查才能給出更準確的判斷，但我想我給的資訊可能也略少，發燒、喉嚨痛等症狀是非常多感冒或疾病會出現的情形。最後有給出一些處理方式，讓我快速取得建議。如果小感冒沒空去看醫生時我覺得這是一個好用且便利的工具，但是仍要謹慎看待，重感冒或其他疾病（ex:癌症、糖尿病等）就真的不適合在上面取得建議，雖然方便但需要更嚴謹。

六、小結反思
今天的實作探索了生成式AI在醫療輔助診斷中的應用，通過輸入基本的健康資料和症狀，AI生成了可能的診斷和建議。展示了AI在處理常見健康問題時的快速分析能力，它能夠根據提供的症狀提供初步診斷，並為用戶提供健康建議，如休息、補充水分和觀察病情進展。
雖然生成式AI在輔助診斷中有潛力，尤其是對於常見症狀的初步分析，但AI的診斷仍然存在不確定性，尤其是在更複雜的醫療情境。診斷結果需由專業醫生進行確認，以避免誤診或延誤治療。這次實作讓我認識到，AI可以是輔助工具，但不能取代專業醫療判斷，應該謹慎使用。