绮绮患有先天性癫痫与发展迟缓，定期服药与追踪，病情已稳定2–3年，未曾发作，没想到，10月底参加学校万圣节游行后，开始每天4至5次出现惊恐神情，有时伴随尖叫或哭闹，随后脸色苍白，持续3至5分钟且事后毫无记忆。
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此外，绮绮的食欲明显减退、沉默寡言，妈妈原以为孩子因游行受到惊吓，带去「收惊」但无效。助光田综合医院儿科副教授、儿童神经专科江国梁医师运用多年临床经验，结合他开发的「AI GPT 癫痫专家智能诊断系统」，迅速确诊绮绮罹患「顽固性局部情绪性及自律神经性相关癫痫发作」，排除心理问题或惊吓可能。
江国梁医师说，该系统依据专业知识库精准比对病史与症状，大幅提升家属对诊断的信任度，后经脑电图与核子医学影像检查确认，绮绮接受「静脉抗癫痫药物」治疗，成功控制癫痫发作，稳定病情。AI辅助技术的应用，缩短诊疗时间，也降低癫痫对脑部及神经发展损伤的风险。
江国梁说，外界常以两眼上翻、全身抽搐等夸张表现来认识癫痫，却忽略其多样化症状。实际上，儿童癫痫常表现隐匿，因无法明确表达，症状可能仅为短暂失神、惊恐神情、眨眼、傻笑，甚至幻听或幻视等微妙异常，易被忽视或误解。
近年来，世界抗癫痫组织（ILAE）持续完善癫痫发作与症候群的诊断分类，虽提升了标准化流程，却因分类庞杂，使临床判断变得更加复杂。再加上生医科技与基因诊断的进步，严重的癫痫患者往往有著海量的病史与医疗资料，令临床判断更具挑战。快速应用这些资讯依赖丰富经验，辅助工具成为提升诊断准确的重要助力。
为此，江国梁医师耗时多年，构建大规模癫痫知识库，结合大型语言模型（以下称ChatGPT）进行优化。该系统能结构化整理癫痫领域知识，并针对输入的癫痫症状提供精准判断，协助医师快速诊断与厘清病因，成为一部数位化癫痫知识百科，让AI全面理解资讯间的关联性。
ChatGPT应用广泛，可用于商业分析或撰写报告报告等内容。然而，由于许多疾病临床症状相似，ChatGPT提供的诊断较为广泛，难以精确识别罕见或复杂病情。相比之下，结合专家知识库与临床数据的客制化医疗AI，更能针对癫痫等症状精准研判，不仅可快速比对病史与发作特征，还可指导后续检查方案，帮助医师明确诊疗方向。
江国梁医师也展示了一个鲜明的对比：当绮绮的病征输入至一般ChatGPT时，仅能生成笼统回应，无法针对临床问题提供帮助；而在江医师开发的专用模组中，透过专业知识库精准比对病史与发作特征，不仅生成具体诊断建议与检查方案，还能协助定位异常脑电放电区域，大幅提升诊断效率。
江国梁医师进一步分享近期发表于《澳洲神经外科医学会官方国际学术期刊》的研究成果。该研究借由统整癫痫手术相关文献与书籍资讯，并广泛征求国内癫痫与知识工程专家建议，运用本体论与知识图谱技术构建专业癫痫资料库。同时，运用撷取增强生成（RAG）技术优化GPT模型，结合多家合作医院临床案例进行验证。研究证明，该系统在罕见癫痫辨识与临床手术决策中成效显著，为AI医疗创新应用奠定坚实基础。
My GPT整合专业医学知识库的模组，不仅应用于癫痫与儿童神经科，江国梁医师更导入全球医学资讯，打造智慧医疗助手GPT。目前系统已在江医师的诊间运行，生成个人化健康管理建议，协助家长掌握孩子健康，并提升诊疗效率与精准度。江医师计划持续优化系统，期望未来能扩展至其他科别，协助医师诊断并提升患者的就医体验。
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