一天 8–10 則 B 肝續藥訊息，讓我把科內表格做成一個工具

我們科內一天大約會收到 8–10 則 B 肝續藥相關訊息。

常見問題回覆久了，條件多少會記得。但情境只要換一點，最後往往還是得重新翻健保規定。

科內不是沒有人整理。正好相反，我們流傳著好幾個版本的表格。真正麻煩的是：當規則改版時，光看檔名很難確定自己手上的版本是不是最新。

我想把這些反覆查詢的條件整理成一個工具：輸入情境就能比對，也能查到它依據哪一版規定。

第一版先做三條常見路徑

2026 年 8 月 6 日的第一版只有一頁，先處理三條常見的成人初次治療路徑與兩種藥品。

化療、移植、懷孕、曾治療與抗藥等情境，先標示「超出目前範圍」，留待後續逐步加入。

這就是我對 MVP（最小可行產品） 的理解：先把幾條常用路徑做完整，讓第一版能實際拿來查詢，再根據使用回饋往下做。

兩天後，工具才加入既往療程、停藥後復發與抗藥等續藥路徑，也設定每日監測流程，比對官方來源是否出現變化。

系統每天比對官方來源，發現變動就提醒我。我再核對條文、修改對應條件、補上測試，最後發布新版。

我核對條文，AI 協助寫成程式

我負責核對條文、決定第一版處理哪些情境；AI 協助把條件寫成程式，整理測試案例。使用者輸入資料後，程式逐項比對這些條件，得到對應結果。缺少必要資料時，就列出還需要補什麼。

科內分享後，我改了查詢入口

8 月 15 日，我第一次在科內簡報中分享這個工具。當時還沒有外科、血液腫瘤、產科或移植等快速入口；所有人看到的都是同一個通用查詢頁面。

科內分享後，學長提到：如果查詢能再方便、直觀一點，下個月到外科演講時，就可以順便介紹這個工具。

這個回饋讓我開始從其他科別的使用情境看入口。外科醫師打開工具時，應該能先找到自己眼前的問題，再往下查詢。

於是 8 月 20 日，工具加入外科快速入口；隔天再長出血液腫瘤、產科與移植／免疫抑制入口。各科入口共用同一套判定邏輯，再依常見情境重排問題。使用者從熟悉的場景進入，我也能集中維護同一份規則。

這是第一次真實回饋改變產品形狀。它比「畫面很好看」更有用，因為我知道下一步該改哪裡，也知道為什麼改。

你可以直接打開 HBV 規則卷軸，查看目前涵蓋的規則與使用範圍。

入口改完後，我想看什麼

入口改完後，我接下來想看的是：別人能不能自己完成一次查詢、下次遇到問題時會不會再打開，以及在哪一步容易卡住。這些觀察會幫我決定，下一版該改問題的問法，還是補上新的情境。

先把你想解決的問題寫清楚

挑一個你工作中反覆遇到、常常得重新查資料的問題。先寫下四件事，再拿給一位也會遇到它的人看：

誰會使用：＿＿＿＿
他想解決哪個問題：＿＿＿＿
工具最後要給什麼結果：＿＿＿＿
第一版先處理哪些情境：＿＿＿＿

只問對方一句：「哪一種常見變化，會讓這四行不夠用？」

把對方想到的例外記下來，再決定哪些先做、哪些留到下一版。這次的各科入口，就是在分享後才變得具體的需求。

這個工具從每天反覆出現的續藥訊息開始。我先把常查的條件做成可操作的頁面，再從科內分享的回饋，做出不同科別的入口。下一步要加什麼，也就有了具體的方向。

如果想把手上的第一版交到別人裝置上，可以接著看：從自己打得開，到別人真的能用（尚未公開）；如果第一版功能已經越長越多，則先讀：第一個 AI MVP，最先該砍掉什麼？（尚未公開）。