- 降噪 | denoise
- Posts
- EP36 - [O1 PRO 應用分享] 比較糖尿病醫療指南
歡迎來到降噪，一起消除雜訊洞察價值
OVERVIEW
本期重點
[O1 PRO 應用分享] 比較糖尿病醫療指南
我開了 AI 學習社群
SHARING
[O1 PRO 應用分享] 比較糖尿病醫療指南
最近這十幾天，OpenAI 接連發布了幾個優秀的 AI 模型，但老實說，除了持續追蹤這些技術新知外，總覺得提不起勁寫文章。因為我一直在思考一個問題：除了做研究，一般人到底在什麼場景會需要用到這些高階的 AI 模型？
自己空想用戶的使用場景是不現實的，要了解用戶真的痛點還得讓一群人了解這個技術並有能力動手打造自己的工具。正是因為這個原因，我從九月開始經營 AI 學習社群，希望能幫大家把 AI 技術轉化成生活中真正用得上的工具。
事實證明這個策略還挺管用的 - 那些根據學員痛點需求所開設的教學，在 YouTube 上的觀看量遠遠超過我自己規劃覺得很酷炫的內容。印證了一件事：技術和實際需求之間確實存在著鴻溝，需要踩著用戶的鞋子才能真正感受到鞋子是否舒適。
扯遠了，接下來要跟大家分享的案例，是我上一篇文章提到的那位在台中執業的醫師。他在 OpenAI Pro 方案一推出就立刻訂閱了，也幸運地排到 O1 的 API。 上個週末，他跟我們分享了他如何把 AI 工作流運用在實際工作中的經驗。
背景
這位曾醫師是新陳代謝科主任，工作之餘還經營一個專門分享糖尿病、內分泌和減重的部落格。如果你有在關注減重科學或血糖管理，應該知道最近很火的胰島素控制法（瘦瘦筆）。對我們一般人而言，這些技術的演進可能會感覺很突然，但對醫師而言，這些醫學技術的演進可是漫長的過程 - 往往是透過多年來細微的數據變化與實驗結果累積而成。
每到年底，曾醫師就得開始比對新版和去年的美國糖尿病指南（ADA指南）有什麼不同。這可不是一件簡單的事，因為血糖與代謝掌管整個身體的運作情形，要比對的可不只有一本指南，而是要涵蓋各種與血糖與代謝相關疾病和照護方面的內容。
舉例來說，「妊娠期糖尿病管理」和「肥胖和體重管理以預防和治療2型糖尿病」就是兩個完全不同的領域，但都與新陳代謝相關。每年的疾病判斷標準也有可能異動，例如妊娠糖尿病（GDM）之早期篩檢與診斷標準 2024 年版對 GDM 之定義與篩檢時程有討論，但 2025 年版再進一步細緻化：建議在懷孕 15 週前就對有風險者或所有懷孕個體考慮早期篩檢。明確提出若 FPG 介於 110–125 mg/dL（6.1–6.9 mmol/L）或 A1C 在 5.9–6.4% 之間，可視為懷孕早期之異常葡萄糖代謝狀況，預示較高 GDM 風險和孕期不良結果。
類似這樣的重要訊息散布在指南中，若要逐一比對不只需要投注時間與精神，能勝任這項任務的也只有專業的醫師才能判斷與理解其中的差異。
解決方案
首先，必須把美國糖尿病協會每年公佈的各個指南 PDF 給下載下來，這部分曾醫師沒有說明是否是使用自動化的方式，先假定是手動好了（這部分要自動化可以參考 Firecrawl 這個服務）。
接下來就要解析 PDF 中的圖表和文字，曾醫師比較了幾個工具後，發現 Llama-parse 這個開源方案特別好用。它不需要把 PDF 轉成 markdown 或純文字格式，能保留文字與圖表，讓模型可以利用更多資訊來做判斷。( 我的教學使用的是 Jina reader 的方案 )
他的工作流設計是這樣的：先用 Make 工作流把各個章節分開，再依序的導入 O1 Pro 模型節點做比對，最後用一個總結模型把所有章節的差異整理成一份完整的比較文。確認無誤後，系統就會自動把內容發布到 WordPress 平台上。
👆曾醫師參考的工作流
因此，曾醫師只需要將要比對的 PDF 指南整理好，Make 工作流就能批次的自動將比對的結果整理到部落格上。
200美元的問題
回到上篇文章提到的問題：200 美元的訂閱費不是問題，而是是否有值得用 AI 來解決的問題。對曾醫師來說，這套自動化工作流不只節省了他查閱指南的時間，更讓他能掌握最新的醫學研究，降低臨床工作中的判斷風險，進而提供更好的醫療服務，而這帶來的價值遠超 200 美元。
這個方法其實也能用在定期分析財報或是經濟數據上。說穿了，核心還是做文字的差異比對- LLM 最擅長的領域。但因為處理的資料能延伸的價值鏈不同，進而產生了不對等的價值。
舉例來說，生成一份保險理賠分析或訴訟判決的報告即便消耗的 Tokens 數量與其他報告一樣，但能延伸的價值就比其他文字形式更有利。
結論
我很喜歡這個工作流方案，因為它解決的不只是一次性的問題，而是未來數十年都能用上的工具與方法，而這些寶藏都藏在你我的生活之中。我自己雖然沒有高價值的資料可以分析，但也盡全力的挖掘這座金山，之後再跟大家分享我如何幫助我的 Partner - aka 國中生物老師，解決未來職涯 25 年，每年都要出題目出到長白頭髮的解決方案。
Reply