規則高度在地化
正式規範、表單、郵件與口頭經驗共同決定一張班表；換一個科室、換一家醫院，規則就換一套。
排班的難，不在規則多，
而在規則一直變。
場域持續變動
輪調、訓練、請假與服務需求每月改變，靜態設定很快失去作用。
專業知識難以移轉
人工修正完成了當月任務，修改理由卻沒有留下，下一任排班者再次從頭摸索。
約 1 個月
以馬偕紀念醫院內科部為例，一份班表從需求蒐集、排班、人工檢核到發布的完整行政週期。
LLM 理解變動，
OR 驗證結果，
專業人員核准。
排班是入口，
人力最佳化才是終點。
LLM 理解變動，OR 驗證結果，專業人員核准。
理解變動
用對話把請假、輪調、偏好與口頭規則，整理成可確認的候選規則。
驗證配置
運籌引擎檢查所有硬性限制，排出可行且兼顧偏好的班表。
保存決策
記錄每次修改與原因，交接與下次排班不必從頭摸索。
我們服務需要排班的醫療現場。
醫師排班規則最複雜
馬偕紀念醫院內科部導入試做中。
多站點、多班別的人力配置
例如台灣血液基金會。
從單一科室擴展到全院
跨科室的人力分析與配置，後續研發方向。
已經進入真實的醫療場域。
馬偕紀念醫院內科部
透過健康台灣深耕計畫進行智慧化醫師排班資訊系統導入試做，未來預計開放至其他科室。
馬偕紀念醫院、
台灣血液基金會
兩個真實場域已為排班與人力配置工作投入預算。
90 秒內取得最佳解
2026 年 4 月指定測試資料，三次測試皆取得最佳解，90 項偏好全數滿足。
從一張班表開始，
累積醫院的決策能力。
和我們談談您的排班現場：不論規則有多特殊，我們都想聽聽看。
獲得 2026 台灣醫＋加速器 孵化育成組 佳作