健康照護科技專題一：AI 時代的輔助科技設計與實作 (修訂版)
掌握使用 LLM 進行複雜問題拆解與邏輯規劃的能力。 評估並應用 AI 在健康照護領域的倫理原則與最佳實踐。 實作 AI 驅動的互動式復健與健康促進應用。 設計並模擬用於高齡者照護的智慧環境感測系統。 運用 AI 將複雜的生物醫學過程進行視覺化呈現。 完成一個具體的輔助科技期末專案，從概念發想、倫理評估到原型實作。
每週進度與主題 (Weekly Schedule)
第一部分：基礎建設與互動設計 (Weeks 1-6)
Week 1-3 (2/23, 3/2, 3/9): AI 輔助下的邏輯與規劃
主題： 診間資源調度難題 (Clinic Logistics Puzzles)
內容： 介紹課程與 AI 工具。例如以「智慧診所的病患排程與醫護人員班表優化」為情境，學習如何引導 AI 處理多重限制下的邏輯問題。
River Puzzles Part 1 (Pz 1, Pz 2)
實作 (Lab #1): 使用 AI 生成排程優化方案的 Python 程式碼，執行、驗證並將結果視覺化。
Week 4 (3/16): 遊戲化復健 (Gamified Rehabilitation)
Week 5 (3/23): 期末專案提案 (Final Project Proposal)
主題： 發掘問題與定義題目
內容： 學生分組，腦力激盪，尋找一個真實世界的健康照護問題，並提出期末專案的初步構想。
繳交： 期末專案提案書 (一份)。
Week 6 (3/30): AI 倫理在健康照護 (AI Ethics in Healthcare)
主題： 隱私、偏見與責任 (Privacy, Bias, and Accountability)
內容： 專題討論。探討在設計健康照護 AI 時的關鍵倫理議題：病患資料隱私、演算法偏見（如何避免 AI 系統性地忽略特定族群）、當 AI 出錯時的責任歸屬，以及模型的透明度與可解釋性。
活動： 各組重新檢視其期末專案提案，進行倫理風險評估與修正。
主題： 診間資源調度難題 (Clinic Logistics Puzzles)內容： 介紹課程與 AI 工具。例如以「智慧診所的病患排程與醫護人員班表優化」為情境，學習如何引導 AI 處理多重限制下的邏輯問題。River Puzzles Part 1 (Pz 1, Pz 2)
實作 (Lab #1): 使用 AI 生成排程優化方案的 Python 程式碼，執行、驗證並將結果視覺化。
主題： 發掘問題與定義題目內容： 學生分組，腦力激盪，尋找一個真實世界的健康照護問題，並提出期末專案的初步構想。繳交： 期末專案提案書 (一份)。
主題： 隱私、偏見與責任 (Privacy, Bias, and Accountability)內容： 專題討論。探討在設計健康照護 AI 時的關鍵倫理議題：病患資料隱私、演算法偏見（如何避免 AI 系統性地忽略特定族群）、當 AI 出錯時的責任歸屬，以及模型的透明度與可解釋性。活動： 各組重新檢視其期末專案提案，進行倫理風險評估與修正。
第二部分：環境感知與系統模擬 (Weeks 7-10)
Week 7-8 (4/6, 4/13): 高齡者居家安全監測 (Smart Home for Elder Care)
主題： 居家危害鏈偵測與視覺化 (Home Hazard Chain Identification)
內容： 如何預防長者跌倒或發生意外？模擬智慧家庭環境，利用虛擬感測器數據來預測潛在風險。學習使用 AI 輔助生成 3D 場景與動畫。
真實世界 3d 模型製作
Hazard detection (環境危害偵測)
Home Hazard chain identification and animation （居家危害鏈偵測與危害視覺化）
實作 (Lab #3): 利用 AI 生成動畫，視覺化呈現如「長者夜間起床 -> 未開燈 -> 被地毯絆倒」或「忘記關瓦斯 -> 濃度升高 -> 觸發警報」的危害事件鏈。
Week 9 (4/20): 期中考週 (停課一次)
主題： 居家危害鏈偵測與視覺化 (Home Hazard Chain Identification)內容： 如何預防長者跌倒或發生意外？模擬智慧家庭環境，利用虛擬感測器數據來預測潛在風險。學習使用 AI 輔助生成 3D 場景與動畫。- 真實世界 3d 模型製作Hazard detection (環境危害偵測)Home Hazard chain identification and animation （居家危害鏈偵測與危害視覺化）
實作 (Lab #3): 利用 AI 生成動畫，視覺化呈現如「長者夜間起床 -> 未開燈 -> 被地毯絆倒」或「忘記關瓦斯 -> 濃度升高 -> 觸發警報」的危害事件鏈。
Week 10 (4/27/2026): 複雜系統模擬 (Complex System Simulation)
主題：
內容： 練習模組化建構大型ＡＩ系統。
- 如何合成複雜創作
- 大型系統模擬 1
- 烏克蘭防空與蘇俄無人機航母系統攻防模擬
實作 (Lab #4): 使用 AI 建立模擬模型，並測試不同情境下的反應。
Week 10 (4/27/2026): 複雜系統模擬 (Complex System Simulation) 主題： 內容： 練習模組化建構大型ＡＩ系統。- 如何合成複雜創作
- 大型系統模擬 1
- 烏克蘭防空與蘇俄無人機航母系統攻防模擬
實作 (Lab #4): 使用 AI 建立模擬模型，並測試不同情境下的反應。
第三部分：生物醫學視覺化與研究創新 (Weeks 11-17)
Week 11 (5/4): 重現論文中的 AI 模型 (Reproducing AI in Healthcare Research)
主題： AI 輔助下的論文驗證與實作
內容： 學習如何使用 AI 快速解析一篇 AI 醫療影像辨識或數據分析的論文，並嘗試重現其核心演算法或系統架構。
實作 (Lab #5): 選擇一篇指定的論文摘要，使用 AI 生成概念驗證 (Proof-of-Concept) 的程式碼。
Week 12-14 (5/11, 5/18, 5/25): 科學動畫 (Biological Visualization)
主題： 將複雜的科學機制變得可視化
內容： 深入探討如何將抽象的科學概念轉化為具體的視覺故事。案例將聚焦於生物，物理現象與健康照護相關主題。
- 極紫外光（EUV）光源, IEEE Spectrum The Tiny Star Explosions Powering Moore’s Law
科學動畫(光合作用)
Complex simulations Binary Star Collision and the Origin of Gold
實作 (Lab #6): 選擇一個科學主題（如光合作用、嗅覺原理），利用 AI 輔助生成解說腳本與關鍵畫面動畫。
Week 15-16 (6/1, 6/8): AI 輔助研究與報告撰寫 (AI-Assisted Research & Writing)
主題： 運用 AI 加速期末專案的創新與整合
內容： 學習如何利用 AI 進行文獻回顧、整理研究重點，並協助撰寫結構化的期末專案報告。
實作 (Lab #7): 針對期末專案主題，進行 AI 輔助的文獻回顧與報告草稿撰寫練習。
Week 17 (6/15): 期末專案發表與成果展示 (Final Project Presentations)
內容： 各組展示學期成果，包括問題定義、AI 解決方案、原型 Demo、倫理考量分析與未來展望。
主題： AI 輔助下的論文驗證與實作內容： 學習如何使用 AI 快速解析一篇 AI 醫療影像辨識或數據分析的論文，並嘗試重現其核心演算法或系統架構。實作 (Lab #5): 選擇一篇指定的論文摘要，使用 AI 生成概念驗證 (Proof-of-Concept) 的程式碼。
主題： 將複雜的科學機制變得可視化內容： 深入探討如何將抽象的科學概念轉化為具體的視覺故事。案例將聚焦於生物，物理現象與健康照護相關主題。- 極紫外光（EUV）光源, IEEE Spectrum The Tiny Star Explosions Powering Moore’s Law
科學動畫(光合作用)
物理模擬 (Water, Gravity Wave Detection)Complex simulations Binary Star Collision and the Origin of Gold
實作 (Lab #6): 選擇一個科學主題（如光合作用、嗅覺原理），利用 AI 輔助生成解說腳本與關鍵畫面動畫。
主題： 運用 AI 加速期末專案的創新與整合內容： 學習如何利用 AI 進行文獻回顧、整理研究重點，並協助撰寫結構化的期末專案報告。實作 (Lab #7): 針對期末專案主題，進行 AI 輔助的文獻回顧與報告草稿撰寫練習。
內容： 各組展示學期成果，包括問題定義、AI 解決方案、原型 Demo、倫理考量分析與未來展望。
評分標準 (Grading Breakdown)
實作作業 (Labs, 40%): 評估標準不僅看最終成果，更重視過程。繳交內容須包含： 成果展示 (成品或影片)。 關鍵 Prompt 紀錄與反思： 說明你如何引導、迭代、修正 AI 的指令以達成目標。程式碼與相關檔案。
期末專案 (Final Project, 50%): 提案與倫理評估 (10%): 包含問題陳述、初步構想與倫理風險分析。最終成果與 Demo (25%): 包含期末發表會的展示與原型功能的操作。書面報告與程式碼 (15%): 詳述專案的設計理念、實作過程、成果、遇到的挑戰與未來工作。
課堂參與與討論 (10%): 鼓勵在課堂、特別是倫理議題討論中，積極提出觀點與回饋。
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