2. 如何解決人機溝通落差，提升醫療機器人的實用性？

要提升醫療機器人的實用性，核心在於跨越「實驗室數據」與「現實臨床」的溝通鴻溝。研究顯示 LLM 診斷準確率在現實中大幅下滑，主因是人類輸入資訊不全且人機互動設計不足。解決之道應從兩大維度切入：技術面需加速推動 FHIR 等醫療資料標準化，確保數據結構一致；策略面則應強化人機互動（HCI）設計，導入心理學與行為分析來引導用戶精準表達。企業需從單純追求模型參數轉向深耕真實場景測試，並在符合法規與安全標準下，透過 AI 輔助溝通機制優化使用者體驗，才能真正釋放智慧醫療的產業潛力。