級 1直接對病人說話
Dora 上線前的安全證據 —— Ufonia的演講縮圖
Ufonia · 術前術後自動致電

010 Dora 上線前的安全證據

Jared Joselowitz,Research Engineer 19:14 2026-08-19 看原片

落在哪些主題(2 個)

不能拿病人試錯
用模型審模型,再用臨床醫師審模型
真正的戰場是保險與行政流程
合規是地基,不是事後補的
臨床專家握方向盤
從工具到組織
臨床現場的產品長什麼樣

失敗成本

級 1 直接對病人說話

講錯一句,病人當場就承受後果。

動線位置

第 1 站 問診前後致電

主動打電話給病人

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。

重點摘要

Dora 是什麼、規模多大 Ufonia 的 Dora 是打電話給病人做術後追蹤、術前確認的語音 agent,在英國 20 家醫院做過約 20 萬通真實臨床電話,合約要在兩年內擴大到百萬病人;美國也已在兩家診所上線,另簽了六家。

病人身上沒辦法 A/B test 把病人分到較差版本不合倫理也可能違法,電話一旦說出口就收不回,模型在某個 benchmark 拿到的分數在事後審查時也不算數,這三個限制讓一般軟體的上線做法失靈。

借鏡自駕車,建了 Matrix 模擬框架 比照自駕車先跑幾百萬英里模擬才真的載人,Ufonia 用 LLM 扮演病人(Patbot),在特定臨床情境下跟 Dora 對話產生模擬對話,取代找真人演員做測試。

找真病人驗證模擬夠不夠真 把「真人醫病對話」跟「Dora 對 Patbot」的對話放在一起給病人比較,四組裡有三組多數人反而覺得模擬對話比較真實,但也發現沒有唯一標準的「真實病人」,得模擬各種不同人格。

自動判官取代人工看對話 模擬對話量太大,人工看不完也不是臨床專業,於是另訓練一個模型判斷是否觸發危害,用語料對照跨科別醫師的標記驗證,結果跟專家相當甚至略勝。

用自動化工具取代人工調 prompt 手動 prompt engineering 主觀又耗時,格式改一下就能讓 benchmark 差幾十個百分點,改用自動優化工具後,原本要幾天的流程壓到半小時到一小時,還能重現、留稽核軌跡。

值得記的話

You can't undo a call. Once Dora says it, it's been said, and there is no rollback.

電話說出口就收不回,沒有回滾這回事

01:00

Simulation is only the real ethical option we can go with.

模擬是唯一符合倫理的做法

05:50

In three out of the four, the majority of people actually thought that the simulated patient was more realistic.

四組對話裡有三組,多數人反而覺得模擬病人的對話更真實

08:46

You don't ship the model. You ship the evidence when trying to regulate.

面對法規審查時,要交出去的不是模型,是證據

16:40

時間軸 11 段

00:00
開場
Jared Joselowitz 自我介紹背景,說明他在 Ufonia 科學團隊裡的工作,是在病人真正聽到 Dora 之前先證明它是安全的。
01:00
三道安全網不見了
病人身上沒辦法做 A/B test(分到較差版本不合倫理也可能違法)、電話說出口就收不回、模型在某個 benchmark 拿到的分數在事後審查時也不算數。
01:32
Dora 是什麼、規模多大
Dora 是打電話給病人做術後追蹤與術前確認的語音 agent,在英國 20 家醫院做過約 20 萬通真實臨床電話,合約要在兩年內擴大到百萬病人;美國也已在兩家診所上線,另簽了六家。
03:28
因此被當成醫療器材
現場示範一通白內障術後電話後點出,只要 Dora 會問診、給建議、答問題,就會被認定是醫療器材,得回答軟體做什麼、可能出什麼錯、如何確保不出錯這三個規管問題。
04:31
「上線看板再回滾」這套行不通
一般軟體靠小比例上線、看 dashboard、出包就回滾,但病人身上禁不起試錯:5% 的錯誤率換算就是成百上千人受害,電話已經講完,dashboard 亮紅燈時人已經受傷了。
06:07
借鏡自駕車,建了 Matrix 模擬框架
比照自駕車先跑幾百萬英里模擬才真的載人,Ufonia 建了 Matrix:用 LLM 扮演病人(Patbot)跟 Dora 對話,在特定臨床情境下產生模擬對話,取代找真人演員測試。
08:12
找真病人驗證模擬夠不夠真
找真實病人比較「真人醫病對話」與「Dora 對 Patbot」的對話,四組裡有三組多數人反而覺得模擬對話比較真實,但也發現沒有唯一標準的「真實病人」,得模擬各種不同人格與說話習慣。
09:31
自動判官判斷有沒有出包
模擬對話量太大,人工看不完也不是臨床專業,於是用另一個模型依預期行為與危害情境判定通過或失敗,對照跨科別醫師的標記驗證,結果跟專家相當甚至略勝。
11:56
用自動化工具取代人工調 prompt
手動 prompt engineering 很主觀又耗時,光是換個格式就能讓 benchmark 差幾十個百分點;改用自動優化工具後,設好指標讓強模型檢討失敗案例改寫 prompt,原本要幾天的流程壓到半小時到一小時。
14:33
新的循環取代舊的上線流程
真實通話資料加上合成的邊緣案例(罕見症狀、轉錄錯誤)餵進優化流程產生新 prompt,再過模擬這道安全關卡,過關才分階段上線,每次上線又產生更多資料,系統因此持續變好。
17:27
換到語音場景,框架不用重來
進入語音模態後多了打斷、搶話這類新危害,較弱的模型常在安全提醒講到一半被打斷就整段忘記,但同一套「黑箱測試、記錄危害、模擬加判官」的做法不用重做,只是換個模態繼續套用。

名詞與人物 8 個

DoraUfonia 打造的臨床語音對話 agent,負責打電話給病人做術後追蹤、術前確認等臨床對話。
UfoniaJared 任職的公司,Dora 背後負責安全與評估體系的科學團隊所在。
MatrixUfonia 建立的模擬框架,讓 LLM 扮演病人跟 Dora 對話,在真正碰到病人前先找出可能的危害。
PatbotMatrix 框架裡扮演病人的 LLM,依設定的臨床情境跟 Dora 對話,產生模擬對話紀錄。
PPI study(Patient and Public Involvement)找真實病人參與、比較真人對話與模擬對話哪個更真實的研究方法。
BevJudge團隊自建的評審模型,讀模擬對話與一組預期行為,判斷有沒有觸發預先定義的危害,產出通過或失敗的結構化結果。
medical device(醫療器材)只要產品會問診、給建議、答問題,就會被認定為醫療器材,須證明其安全性並接受法規審查。
sensitivity(敏感度)這裡指有沒有漏掉真正的危害,Ufonia 寧可多抓一些假警報,也不要漏掉真正的紅旗症狀。

提到但沒有展開

  • 講者提到 Matrix 框架的論文已經放上 arXiv。
  • Matrix 與自動判官這套「黑箱測試、記錄危害、模擬加判官」的做法,後來也被搬到語音模態,用來抓打斷、搶話等新出現的危害。

動線上同一站的其他場 · 問診前後致電

003兩億通電話練出的問診語音架構

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