一、專案回顧
專案主題：
以「癌症病人資料視覺化」為核心，
整合 Python、Grafana、Loki、AI 模型，
建立一個可自動更新、預測、警報與產生 AI 報告的系統。

專案動機：
醫療數據龐大但難以直覺呈現
想讓非技術背景的人（如臨床醫師、患者）也能理解趨勢
嘗試讓 AI 不只分析，更能「解釋」健康變化

二、技術架構總覽
你的系統可以分為五大模組：

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📊 1. 資料層 (Data Layer)
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- PostgreSQL：儲存癌症病人資料與 AI 預測結果
- Promtail：收集資料 Log
- Loki：集中管理與查詢 Log  

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🤖 2. AI 層 (AI Prediction Layer)
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- Python + Pandas：清洗與前處理資料  
- AI 模型 (Regression / LLM)：預測與解讀報告  
- 模型評估機制 (MSE / MAE / MAPE)：追蹤準確度  

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📈 3. 可視化層 (Visualization Layer)
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- Grafana：核心可視化工具  
- 建立多個 Dashboard：
  - 病人趨勢圖  
  - 模型誤差監控  
  - 系統總覽  

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🔔 4. 通知層 (Notification Layer)
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- 自動寄送 AI 健康報告 (Email / Slack / Line)  
- 即時警報系統（AFP 異常升高時觸發）

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🧠 5. 智慧層 (AI Assistant Layer)
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- LLM 整合 (GPT / DeepSeek / Gemini)  
- 自動生成健康摘要報告  
- 支援自然語言輸出與臨床建議  
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三、系統最終成品
已完成功能：

四、可部署方向（雲端 / 本地）
若想讓系統更穩定或公開展示，可嘗試以下部署方式：

若使用 Docker，可透過一份 docker-compose.yml 將：
Grafana、Loki、Promtail、PostgreSQL一鍵啟動，全系統自動連動。

五、學習心得
30天的過程，實際接觸並串起了完整的資料科學生態圈：
● 從資料清洗 → 模型訓練 → 視覺化 → 自動化 → AI報告生成
● 學到如何讓技術「有溫度」，用科技幫助真實世界的議題
幾個特別的學習亮點：
(1) Grafana不只是監控工具 —— 它也能成為醫療資料分析平台。
(2) AI與醫療的結合 不一定要複雜模型，重點是資料流暢通。
(3) 自動化流程 (ETL + AI + Notification)，是讓專案永續運作的關鍵。
個人心得：
這次參加鐵人賽的三十天挑戰，對我來說是一段扎實又充滿啟發的學習歷程。從一開始只是想了解 Grafana，到後來一步步把資料清洗、AI 預測、視覺化與自動化整合起來，我不只學到了技術，更體會到資料背後的意義。當我把癌症病人的指標轉化成圖表與報告時，深刻感受到科技其實能為醫療帶來溫度與價值。過程中遇過錯誤、重來過無數次，但每次修正都讓我更理解系統的脈絡。這個專案讓我看到 AI 與醫療結合的可能，也讓我確信持續學習、動手實作，是讓技術真正發揮力量的關鍵。

六、未來延伸方向
這個專案可以繼續往下發展成更完整的醫療應用系統：
(1) 功能面延伸
● 加入更多生理指標（AST、Bilirubin、Albumin 等）
● 連接 FHIR API，整合醫院電子病歷系統
● 建立病人個人化預警模型

(2) 技術面升級
● 引入 Grafana Alerts + Loki Rules 實時監控
● 使用 n8n 自動化整個資料更新與寄信流程
● 加入 LLM Agent (Dify / LangChain) 進行多步推理分析

(3) 應用面
● 給臨床醫師提供即時趨勢參考
● 幫助癌症病人追蹤治療效果
● 研究機構用於長期資料觀測