# goalkeeper（醫療 AI 內容合規查核 API）

> goalkeeper 是醫療 AI 內容的合規查核 API：送進 AI 產出的醫療內容，依台灣醫療法規回報五道檢查的符合狀態與依據法條——不替你決定整體放行（error ≠ pass，逐關卡判讀）。

goalkeeper — 醫療 AI 內容合規查核 API｜台灣醫療法規五道檢查

goalkeeper 是藥提醒科技（yao.care）旗下服務，部署於自架 Node.js，每客戶獨立 SQLite、零中央庫。收一段「AI 產出的醫療內容」→ 依台灣醫療法規跑五道檢查 → 回各關卡狀態（pass / warning / fail / error），不做整體放行（error ≠ pass，由呼叫方逐關卡判讀）。隱私優先：先去識別化、原文與個資原值永不寫入稽核。

## 五道檢查（每道綁台灣法源）

- **disclosure（揭露／免責）**：是否註明 AI 生成、可能有誤、僅供參考，必要時由醫事人員確認。 依據 醫療機構應用生成式人工智慧指引 三(三)4(1)；病人自主權利法 第5條
- **source_attribution（來源標註）**：實質臨床／事實主張是否有溯源。 依據 醫療機構應用生成式人工智慧指引 三(一)2(2)；醫療機構應用生成式人工智慧指引 三(三)1(2)；醫療法 第67條；醫療機構電子病歷製作及管理辦法 第11條；醫療機構電子病歷製作及管理辦法 第11-1條；醫療機構電子病歷製作及管理辦法 第12條
- **scope_boundary（越權／越級診斷）**：是否逾越為「下確定診斷／治療指令」或冒充醫事人員親自執行。 依據 醫療機構應用生成式人工智慧指引 三(一)2(2)；醫師法 第11條；護理人員法 第24條；醫療器材管理法 第3條；病人自主權利法 第5條
- **pii（個資外洩）**：是否夾帶可識別個資（身分證、電話、病歷號…）。 依據 個人資料保護法 第6條；醫療法 第72條；醫療機構電子病歷製作及管理辦法 第3條
- **hallucination（幻覺查核）**：編造文獻、錯誤藥物交互、與臨床指引不符（三子型）。 依據 醫療機構應用生成式人工智慧指引 二(一)3；人工智慧／機器學習技術之醫療器材軟體查驗登記技術指引 臨床/分析效能驗證

## 重點頁面

- [首頁與服務總覽](https://goalkeeper.yao.care/): 定位、五道檢查、判讀鐵則、串接方式。
- [API 串接手冊](https://goalkeeper.yao.care/docs/api): REST + MCP 欄位、回應判讀、HTTP 狀態碼、curl 範例。
- [合規與稽核依據](https://goalkeeper.yao.care/docs/compliance): 五道檢查↔法源對照、隱私保證、稽核軌跡、已知限制。
- 線上自描述：https://goalkeeper.yao.care/medical/describe（不需金鑰，可查關卡與依據法條）。

## 判讀鐵則

- 不可只看 `summary.fail === 0` 就放行；`error` 與 `warning` 都不是通過。
- 建議：全 pass 才自動放行、任一 fail 擋下、任一 warning／error 轉人工覆核。

## 名詞解釋（知識庫）

- [醫療 AI 合規名詞解釋總覽](https://goalkeeper.yao.care/glossary): 關鍵名詞與法規概念的清楚定義。
- [醫療 AI 合規查核](https://goalkeeper.yao.care/glossary/medical-ai-compliance): 把 AI 產出的醫療內容，在對外發布前依醫療法規逐項檢查（揭露、來源、越權、個資、幻覺），回報各關卡符合狀態的把關機制。
- [醫療機構應用生成式人工智慧指引](https://goalkeeper.yao.care/glossary/genai-medical-guideline): 衛福部 115.05.29 函頒的指引，規範醫療機構使用生成式 AI 的揭露、查證、責任歸屬與個資保護等要求。
- [去識別化（遮罩）](https://goalkeeper.yao.care/glossary/de-identification): 在處理醫療文本前，先把身分證、電話、病歷號等可識別個資遮蔽，使後續判定不接觸原值的隱私保護手法。
- [AI 幻覺（醫療情境）](https://goalkeeper.yao.care/glossary/ai-hallucination-medical): 生成式 AI 編造看似合理卻不實的內容；在醫療情境常見三子型：捏造文獻、錯誤藥物交互、與臨床指引不符。
- [親自診察原則（越權診斷）](https://goalkeeper.yao.care/glossary/physician-personal-diagnosis): 醫師法第11條要求醫師親自診察始得診斷治療；AI 內容若逕下確定診斷或冒充醫事人員執行，即屬越權。
- [特種個資](https://goalkeeper.yao.care/glossary/sensitive-personal-data): 個資法第6條列管的高度敏感個資，包含病歷、醫療、基因、健康檢查等，蒐用受更嚴格限制。
- [醫療器材軟體（SaMD）](https://goalkeeper.yao.care/glossary/samd): 本身即構成醫療器材的軟體；具診斷、治療等醫療用途者，須依醫療器材管理法查驗登記取證。
- [Model Context Protocol（MCP）](https://goalkeeper.yao.care/glossary/mcp): 讓 AI agent 以標準化協定呼叫外部「工具」與「資源」的開放協定；goalkeeper 以 MCP 提供醫療合規查核工具。
- [fail-closed 與 best-effort fail-open](https://goalkeeper.yao.care/glossary/fail-closed): 安全關鍵步驟失敗時從嚴擋下（fail-closed）；非關鍵副作用失敗時不拖垮主回應（fail-open）的設計原則。

## 情境指南（常見問題直接解答）

- [醫療 AI 合規情境指南總覽](https://goalkeeper.yao.care/guides): 從使用者會搜尋的問題出發給直接解答。
- [醫院想用 ChatGPT 生成衛教內容，會違法嗎？要怎麼合規把關？](https://goalkeeper.yao.care/guides/hospital-genai-patient-education): 用生成式 AI 生成衛教內容本身不違法，但內容對外發布前須符合衛福部《醫療機構應用生成式人工智慧指引》等規範：要揭露 AI 生成與免責、實質主張要可查證、不得逾越診斷權責、不得夾帶個資、避免幻覺。建議在「AI 產出」與「對外發布」之間加一道自動合規查核，逐項檢查後再由人決定放行。
- [AI 生成的醫療內容，發布前要檢查哪些合規項目？](https://goalkeeper.yao.care/guides/pre-publish-compliance-checklist): 發布前至少檢查五項：①揭露免責 ②來源標註 ③越權／越級診斷 ④個資外洩 ⑤幻覺查核。每項對應台灣醫療法源。判讀時逐項看狀態：全部 pass 才自動放行；任一 fail 擋下；任一 warning 或 error 轉人工覆核——切記 error ≠ pass。
- [怎麼讓 AI agent 自動查核醫療內容合規？](https://goalkeeper.yao.care/guides/ai-agent-medical-compliance-mcp): 讓 AI agent 透過 MCP（Model Context Protocol）把「醫療內容合規查核」當工具呼叫即可。在 agent 的 MCP client 加一個遠端 server，URL 指向 goalkeeper 的 /mcp、認證帶金鑰，agent 就能呼叫 validate_medical_content 取得各關卡狀態，並依判讀鐵則決定後續。
- [AI 寫的衛教要不要加免責聲明？怎麼寫才合規？](https://goalkeeper.yao.care/guides/ai-disclosure-disclaimer): 要。依衛福部指引，AI 產出、對民眾的醫療內容應揭露為 AI 生成並加免責：說明可能有誤、僅供參考、必要時由醫事人員確認。對民眾未揭露通常判為不合規；建議在內容開頭或結尾固定加上揭露語句。

## 聯絡與母站

- Email: service@yao.care
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