AI in Healthcare @ AI Engineer
2026-07-20 至 2026-08-19，共 12 場的重點、時間軸與金句。
AI Engineer 大會 2026 年的「AI in Healthcare」議程軌，12 場演講，每場 16 到 22 分鐘。這不是訪談節目：台上是 Hippocratic AI、Abridge、Hinge Health、Anterior、Maven Clinic 這些公司的工程或 AI 負責人，講的是自己產品已經上線在跑的東西。
值得整理的原因是它很少見地把**醫療 AI 的工程細節**攤開來講。多數場次不談願景，直接講：病患對話 agent 上線前怎麼驗、理賠流程裡的非結構化文件怎麼處理、模型講錯話的後果怎麼擋、為什麼在醫療業連 A/B test 都不能做。這批講者面對的限制（不能回滾、不能隨機分組、每一步都要留稽核軌跡），其實是所有高風險產業導入 AI 都會遇到的，只是醫療業被逼得最早。
12 場裡有 3 場在講上線前的安全驗證與評估、3 場在講保險理賠與事前授權的流程自動化、3 場是創辦或轉型的經驗、2 場是臨床現場的產品，還有 1 場用避險基金的經驗來對照臨床試驗。
來源：YouTube 播放清單 主持人：
12場筆記
135個時間軸段落
92個名詞
231分鐘的節目
依主題看
全部場數
共 12 場
001免人工的癌症用藥授權流程Risa Labs 用四個 agent 交叉比對多方證據，把癌症用藥的事前授權逐步做到不需要人工核准。002臨床標註校準 AI 教練安全分寸SonderMind 團隊說明如何用雙層 guardrail 架構與臨床人員標註的 eval，替心理健康 AI 教練在安全與可用之間抓對分寸。003兩億通電話練出的問診語音架構Hippocratic AI 用同時運作 31 個模型的語音代理主動致電病患問診，兩億通對話下仍維持零重大安全事故。004AI 情感教練的迎合陷阱與解方許多人已經在向 AI 求助感情問題，但一味肯定式的回應只會讓人更執著己見；這場演講談的是感情 AI 該有的臨床標準。005反轉推理生成醫療合成資料Anterior 的 AI 負責人說明如何用反轉推理與臨床專家共創的方式生成醫療合成病歷，繞開 PHI 無法保留的限制。006從臨床文件到臨床智慧的野心Abridge 工程負責人談公司如何從自動產生病歷，走向臨床決策支援與醫囑代辦，並拆解品質、延遲、成本三大工程難題。007健康 AI 上線前的護欄設計Hinge Health 的 AI 負責人整理會員健康 AI 上線前該有的三層架構防線，以及架構撐不住時該怎麼做決定。008用 X12 當理賠 Agent 的護欄講者以醫療保險的 X12 交易格式為基礎，替 AI agent 的理賠流程做出一層可驗證、可擋錯的執行護欄。009從人才到流程的 AI-Native 轉型Maven Clinic 工程負責人分享如何靠工具、人才與流程三管齊下，讓公司真正做到 AI-Native，並談醫療場景中如何控管 AI 的幻覺與失誤風險。010Dora 上線前的安全證據打電話問診的臨床 AI Dora，不能拿病人做 A/B test，只能靠模擬與自動判官一步步換來上線的證據。011從交易桌到臨床試驗的 AI 心法講者對照避險基金與製藥新創導入 AI 代理人的經驗，整理出建置垂直 AI 的共通步驟，說明兩個產業最後都得靠領域專家把關。012企業導入 AI Agent 的四道關卡從一個醫療 AI POC 卡在生產環境的情境出發，兩位工程主管拆解企業要讓 AI agent 上線，架構上非解決不可的四道關卡。