第一條 目的 #
為使醫療機構、居護、長照、公部門及其他客戶導入 TaiOne Care GPT 時，能以一致流程完成範圍鎖定、資料規則、教育訓練、驗收、維運與客服，特訂定本 SOP。
第二條 導入原則 #
- 不改原工作流，以低摩擦嵌入既有 HIS/NIS/EMR 或照護流程。
- AI 僅提供草稿、彙整、衛教、提示與風險 advisory。
- 醫護確認後才帶回正式紀錄。
- 病歷不出境，資料最小化，去識別化優先。
- 每次導入都要沉澱為可複製 playbook。
第三條 導入階段 #
| 階段 | 目標 | 產出 |
|---|---|---|
| Phase 0 Scope Lock | 範圍、停做清單、窗口、資料規則 | Scope one-pager、RACI、資料規則 |
| Phase 1 Workflow Mapping | 現場流程、痛點、資料來源、介接點 | 流程圖、訪談紀錄、欄位對照 |
| Phase 2 Template Config | 模板、AI 規則、紅綠燈、必填 | 模板 v1、欄位狀態表 |
| Phase 3 Build | 系統、API、權限、LOG、模型 | 測試版、技術規格 |
| Phase 4 Validation | UAT、資安、效能、醫護 review | 驗證報告、缺陷清單 |
| Phase 5 Go-live | 教育、上線、監控、客服 | 操作手冊、維運手冊、教育紀錄 |
| Phase 6 Retro | 數據復盤、擴模組、續約 | 使用報告、改善計畫 |
第四條 RACI #
每案啟動前應建立客戶與本一 RACI。至少指定本一 PM/DRI、Clinical Lead、Engineering Lead、Security/DPO、Customer Success、Finance/Contract owner，以及客戶之醫療、資訊、品管、採購與使用單位窗口。
第五條 驗收管理 #
驗收指標依合約與專案設定，醫療 AI 專案應至少檢查：
- AI 生成反應時間。
- 有效帶回率或採用率。
- 嚴重錯誤 0 件。
- 紅綠燈與資料不足提示正確。
- source map、LOG、版本可追蹤。
- 權限、去識別化、資料留存、刪除。
- 操作手冊、維運手冊、教育訓練紀錄。
第六條 教育訓練 #
教育訓練應依角色分組，至少包含：
- 醫護使用者：AI 草稿、編修、確認、帶回、停止條件。
- 資訊室：權限、API、LOG、事件通報、資安。
- 品管/病歷：格式、必填、稽核、退件原因。
- 管理者：使用指標、成效、風險與擴充條件。
第七條 維運與客服 #
維運期間應建立客服管道、問題分級、回覆時限、升級程序、版本更新與月度或季度使用報告。問題分級：
- S1：病人安全、個資、資安、未經確認帶回、系統中斷。
- S2：嚴重功能錯誤、紅綠燈錯誤、重要流程不可用。
- S3：一般錯誤、模板問題、使用疑問。
- S4：改善建議、教育訓練、報表需求。
S1 應立即通報 CTO、COO、Security/DPO 與客戶窗口。
第八條 變更管理 #
客戶新增科別、模組、資料來源、API、驗收標準或責任邊界，須以 change log 記錄，評估費用、時程、資安、個資、AI 風險與合約影響，必要時簽署變更單。
第九條 文件交付 #
交付文件應分級。客戶可取得必要操作、維運、API 摘要、驗收與教育資料；本一完整底層設計、prompt、source map、模型路由、IP roadmap 不得提供，除非另有核准與 NDA。
第十條 專案結束與續約 #
專案結束或保固期屆滿前，Customer Success 應彙整使用量、成效、問題、改善、擴充機會、成本與續約建議，提交 COO 與 CFO/CSO。