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建構以AWS LEX聊天機器人為平台之人工智慧醫師培訓系統

為了解決aws課程ptt的問題，作者宗家君 這樣論述：

要提高醫療照護的品質不外乎是有良好的醫學教育水平。本實例以台中榮民總醫院為例，要如何在現有良好的基礎下，繼續維持競爭力，並擁有良好的醫學教育是現在最重要的事情。以台中榮民總醫院的住院醫師和實習醫師的培訓來說，不只按照大班一對多的教學外，還分配一名主治醫師級以上的講師給每位住院醫師(包括五年以內含五年)，負責協助其日常生活和醫學研究中的各種問題的解決。但是目前主治醫師級的工作人員工作量很大，如果能將AI人工智慧用於醫學的輔助過程，將可以大大提高對住院醫師或醫學院學生的學習效果。本實例透過提出AWS LEX聊天機器人和系統前測的問卷，讓醫師們透過聊天機器人中不同的題目來判斷醫師們對醫學專業知識的

理解，然後得到評分。在未來，醫院希望能夠將其範圍擴大至CT斷層/貧血/Stroke/血色素等。因此醫療團隊不必耽誤其手邊的事情，也可以去參加培訓課程，進而藉此提高團隊的表現。對於專任主治醫師而言，也將會有更充足的時間可以去研究與教學，生活質量變得更好，工作滿意度提高，並且患者的治療得到改善。並透過對東海大學資管系的學生進行前置問卷的施測，去探討聊天機器人的感知有用性、感知易用性和感知系統互動與用戶滿意度的相關性，問卷結果表示，只有感知有用性不會影響到用戶滿意度，進而可推論出，有可能只是因為還是學生，並沒有真正職場上的工作經驗，認為其無法幫助到工作效率的提升。