# GenAI on Rails - nickle
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> 從這開始

## 簡報
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## 講者聯絡資訊
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## 重點摘要
### 大綱
* GAI 與開發
* GAI 與醫療
* GAI 實例

### GAI 與開發
* 加入 GAI 後，開發速度加快 35%-45%
* Developer -> Gen AI -> Deploy a Service
* Use Cases
* 請 AI 寫一個 MVP
* 生成 Tailwind CSS
* 修正 LINE Bot 的輸出 JSON
* 開發工具
* Cursor
* VSCode + Claude Dev
* 因為是醫療體系偏好落地建立 LLM 服務
* 成本限制
* 個資問題

### GAI 與醫療
* Use Cases
* 由錄音得到的逐字稿，最終生成護理紀錄。
* 國軍總醫院 POC
:::info
講者有感而發，POC 很重要，老闆先嚐到甜頭才有機會弄到設備。
:::

* 須留意問題
* 生成錯誤的醫療方法或內容
* 臨床人員的不信任感（生成出來萬一是錯的）

### GAI 實例
* Tech Stack
* LINE Bot
* Ollama（減少個資往外流出的機會）
* Docker
* Qdrant（Vector DB for RAG）
* GitLab（For CI/CD）
* [Kamal](https://kamal-deploy.org/) - 輕量型的軟體發佈方式
* 輕鬆 Deploy/Rollback

## 疑問
- OpenAI 的使用上會顧慮到病人的資料，是否可以透過代稱的方式解決這問題？

## 講者回答
- 醫療個人病歷資料的訓練資料牽涉的範圍很廣，一般來說台灣健保資料庫應該有足夠的資料來訓練，但是礙於法規，目前是無法將全民的健保資料庫給任何單位做訓練的，醫院端大部分用自己的內部資料來做fine tune，我想不是技術或去識別的問題，衛福部目前也在努力透過[FHIR](https://twcore.mohw.gov.tw/ig/twcore/)、[醫療三大AI中心](https://www.mohw.gov.tw/cp-16-80155-1.html)、數位健康平台([DHP](https://dep.mohw.gov.tw/DOIM/cp-7156-79680-114.html))，以及修訂法規讓民眾可以有參與或退出研究等等的方式來試圖找到出路，拭目以待囉！