台北2026年8月21日 /美通社/ — 隨著生成式 AI 與大型語言模型 (LLM) 技術快速發展，確保 AI 系統在醫療場域的可靠性與安全性已日益受到重視。為呼應台灣《人工智慧基本法》所強調的透明度與可解釋性原則，國際獨立第三方檢測機構德國萊因 (TÜV Rheinland) 針對長聯科技 (EverBot Technology) 自主研發之 醫療照護機器人「愛寶 (EirBot)」 所搭載的「長聯 LLM 衛教生成模組」完成測試評估，並出具測試報告。本次評估聚焦 AI 生成內容的可靠性及來源可追溯性，客觀呈現受測系統在約定測試條件下的效能表現。
德國萊因工業服務與資訊安全服務總經理劉緯強（左）與長聯科技董事長李友錚（右）與「愛寶」機器人合影
醫療 AI 機器人在減輕醫護人員行政與重複性工作負擔上，可扮演重要角色。然而，醫療資訊的準確性攸關病患安全，需避免生成缺乏資料依據的內容。 AI 生成內容是否具有明確依據及可追溯來源，亦是系統評估的重要環節。本次測試計畫在分類效能量測部分參考 ISO/IEC TS 4213:2022 相關方法，並依受測系統的功能及應用特性，在資訊檢索、回答品質及高風險問題辨識等項目進行測試。
根據德國萊因TÜV 的測試評估報告，受測系統的主要測試結果如下：
- 資料檢索表現： 測試結果顯示，在本次包含疾病、手術、檢查、藥物及照護流程等類別中，系統檢索命中率皆為100%，顯示愛寶系統能從語意角度精準命中既有的醫院資料庫內容，提升回答內容與既有醫療資料的對應程度。
- 回答品質： 在衛教實測中，系統在內容正確性、檢索內容支持度及問題相關性三項指標上完成測試，所得出的衛教回答正確性與忠實度達 99.9%。少數未達滿分的案例，主要因回答補充了檢索資料未直接記載的一般醫學知識，而非內容本身存在醫學錯誤，反映此次測試採取較嚴格標準來評估來源忠實性及可追溯性。
- 高風險問題辨識表現： 針對越權要求、提示注入等企圖誘騙 AI 的資安風險，以及涉及自傷、傷害他人等高風險提問，愛寶的分類指標達到100% ，未出現誤判分類。
長聯科技董事長李友錚說明：「醫療資訊攸關病患安全，回答不能容許無中生有。因此，愛寶主動接受第三方測試，確認系統的可靠性；有別於採用雲端大型語言模型的作法，愛寶採用地端自建語言模型，兼顧醫療場域對安全與資訊隱私的要求。」
德國萊因TÜV 工業服務與資訊安全服務總經理劉緯強表示，獨立第三方測試以明確的範圍、方法及條件為基礎，客觀呈現受測系統於指定版本與測試條件下的效能表現，不僅有助 AI 開發商掌握系統現況並持續優化，也可為醫療機構評估 AI 應用提供參考。
長聯科技將於 2026 年 8 月 19 日至 22 日參加在南港展覽館舉行的「台北國際自動化工業大展」，並於產發署展位 (M634) 展示搭載本次受測 AI 衛教生成模組的愛寶機器人及相關測試成果，期望藉此提升業界對醫療 AI 風險管理、資訊透明度與來源可追溯性的重視。
展會期間，德國萊因 TÜV 亦將於 J326 展位提供機器人安全、AI 效能評估及資安合規相關諮詢，從測試評估到實際應用，協助業界進一步掌握 AI 與機器人技術導入所涉及的安全與合規議題。此外，近期將發布 智動未來：機器人安全驗證與資安合規 白皮書，敬請關注相關發布資訊。
台北2026年8月21日 /美通社/ — 隨著生成式 AI 與大型語言模型 (LLM) 技術快速發展，確保 AI 系統在醫療場域的可靠性與安全性已日益受到重視。為呼應台灣《人工智慧基本法》所強調的透明度與可解釋性原則，國際獨立第三方檢測機構德國萊因 (TÜV Rheinland) 針對長聯科技 (EverBot Technology) 自主研發之 醫療照護機器人「愛寶 (EirBot)」 所搭載的「長聯 LLM 衛教生成模組」完成測試評估，並出具測試報告。本次評估聚焦 AI 生成內容的可靠性及來源可追溯性，客觀呈現受測系統在約定測試條件下的效能表現。
德國萊因工業服務與資訊安全服務總經理劉緯強（左）與長聯科技董事長李友錚（右）與「愛寶」機器人合影
醫療 AI 機器人在減輕醫護人員行政與重複性工作負擔上，可扮演重要角色。然而，醫療資訊的準確性攸關病患安全，需避免生成缺乏資料依據的內容。 AI 生成內容是否具有明確依據及可追溯來源，亦是系統評估的重要環節。本次測試計畫在分類效能量測部分參考 ISO/IEC TS 4213:2022 相關方法，並依受測系統的功能及應用特性，在資訊檢索、回答品質及高風險問題辨識等項目進行測試。
根據德國萊因TÜV 的測試評估報告，受測系統的主要測試結果如下：
- 資料檢索表現： 測試結果顯示，在本次包含疾病、手術、檢查、藥物及照護流程等類別中，系統檢索命中率皆為100%，顯示愛寶系統能從語意角度精準命中既有的醫院資料庫內容，提升回答內容與既有醫療資料的對應程度。
- 回答品質： 在衛教實測中，系統在內容正確性、檢索內容支持度及問題相關性三項指標上完成測試，所得出的衛教回答正確性與忠實度達 99.9%。少數未達滿分的案例，主要因回答補充了檢索資料未直接記載的一般醫學知識，而非內容本身存在醫學錯誤，反映此次測試採取較嚴格標準來評估來源忠實性及可追溯性。
- 高風險問題辨識表現： 針對越權要求、提示注入等企圖誘騙 AI 的資安風險，以及涉及自傷、傷害他人等高風險提問，愛寶的分類指標達到100% ，未出現誤判分類。
長聯科技董事長李友錚說明：「醫療資訊攸關病患安全，回答不能容許無中生有。因此，愛寶主動接受第三方測試，確認系統的可靠性；有別於採用雲端大型語言模型的作法，愛寶採用地端自建語言模型，兼顧醫療場域對安全與資訊隱私的要求。」
德國萊因TÜV 工業服務與資訊安全服務總經理劉緯強表示，獨立第三方測試以明確的範圍、方法及條件為基礎，客觀呈現受測系統於指定版本與測試條件下的效能表現，不僅有助 AI 開發商掌握系統現況並持續優化，也可為醫療機構評估 AI 應用提供參考。
長聯科技將於 2026 年 8 月 19 日至 22 日參加在南港展覽館舉行的「台北國際自動化工業大展」，並於產發署展位 (M634) 展示搭載本次受測 AI 衛教生成模組的愛寶機器人及相關測試成果，期望藉此提升業界對醫療 AI 風險管理、資訊透明度與來源可追溯性的重視。
展會期間，德國萊因 TÜV 亦將於 J326 展位提供機器人安全、AI 效能評估及資安合規相關諮詢，從測試評估到實際應用，協助業界進一步掌握 AI 與機器人技術導入所涉及的安全與合規議題。此外，近期將發布 智動未來：機器人安全驗證與資安合規 白皮書，敬請關注相關發布資訊。
台北2026年8月21日 /美通社/ — 隨著生成式 AI 與大型語言模型 (LLM) 技術快速發展，確保 AI 系統在醫療場域的可靠性與安全性已日益受到重視。為呼應台灣《人工智慧基本法》所強調的透明度與可解釋性原則，國際獨立第三方檢測機構德國萊因 (TÜV Rheinland) 針對長聯科技 (EverBot Technology) 自主研發之 醫療照護機器人「愛寶 (EirBot)」 所搭載的「長聯 LLM 衛教生成模組」完成測試評估，並出具測試報告。本次評估聚焦 AI 生成內容的可靠性及來源可追溯性，客觀呈現受測系統在約定測試條件下的效能表現。
德國萊因工業服務與資訊安全服務總經理劉緯強（左）與長聯科技董事長李友錚（右）與「愛寶」機器人合影
醫療 AI 機器人在減輕醫護人員行政與重複性工作負擔上，可扮演重要角色。然而，醫療資訊的準確性攸關病患安全，需避免生成缺乏資料依據的內容。 AI 生成內容是否具有明確依據及可追溯來源，亦是系統評估的重要環節。本次測試計畫在分類效能量測部分參考 ISO/IEC TS 4213:2022 相關方法，並依受測系統的功能及應用特性，在資訊檢索、回答品質及高風險問題辨識等項目進行測試。
根據德國萊因TÜV 的測試評估報告，受測系統的主要測試結果如下：
- 資料檢索表現： 測試結果顯示，在本次包含疾病、手術、檢查、藥物及照護流程等類別中，系統檢索命中率皆為100%，顯示愛寶系統能從語意角度精準命中既有的醫院資料庫內容，提升回答內容與既有醫療資料的對應程度。
- 回答品質： 在衛教實測中，系統在內容正確性、檢索內容支持度及問題相關性三項指標上完成測試，所得出的衛教回答正確性與忠實度達 99.9%。少數未達滿分的案例，主要因回答補充了檢索資料未直接記載的一般醫學知識，而非內容本身存在醫學錯誤，反映此次測試採取較嚴格標準來評估來源忠實性及可追溯性。
- 高風險問題辨識表現： 針對越權要求、提示注入等企圖誘騙 AI 的資安風險，以及涉及自傷、傷害他人等高風險提問，愛寶的分類指標達到100% ，未出現誤判分類。
長聯科技董事長李友錚說明：「醫療資訊攸關病患安全，回答不能容許無中生有。因此，愛寶主動接受第三方測試，確認系統的可靠性；有別於採用雲端大型語言模型的作法，愛寶採用地端自建語言模型，兼顧醫療場域對安全與資訊隱私的要求。」
德國萊因TÜV 工業服務與資訊安全服務總經理劉緯強表示，獨立第三方測試以明確的範圍、方法及條件為基礎，客觀呈現受測系統於指定版本與測試條件下的效能表現，不僅有助 AI 開發商掌握系統現況並持續優化，也可為醫療機構評估 AI 應用提供參考。
長聯科技將於 2026 年 8 月 19 日至 22 日參加在南港展覽館舉行的「台北國際自動化工業大展」，並於產發署展位 (M634) 展示搭載本次受測 AI 衛教生成模組的愛寶機器人及相關測試成果，期望藉此提升業界對醫療 AI 風險管理、資訊透明度與來源可追溯性的重視。
展會期間，德國萊因 TÜV 亦將於 J326 展位提供機器人安全、AI 效能評估及資安合規相關諮詢，從測試評估到實際應用，協助業界進一步掌握 AI 與機器人技術導入所涉及的安全與合規議題。此外，近期將發布 智動未來：機器人安全驗證與資安合規 白皮書，敬請關注相關發布資訊。
台北2026年8月21日 /美通社/ — 隨著生成式 AI 與大型語言模型 (LLM) 技術快速發展，確保 AI 系統在醫療場域的可靠性與安全性已日益受到重視。為呼應台灣《人工智慧基本法》所強調的透明度與可解釋性原則，國際獨立第三方檢測機構德國萊因 (TÜV Rheinland) 針對長聯科技 (EverBot Technology) 自主研發之 醫療照護機器人「愛寶 (EirBot)」 所搭載的「長聯 LLM 衛教生成模組」完成測試評估，並出具測試報告。本次評估聚焦 AI 生成內容的可靠性及來源可追溯性，客觀呈現受測系統在約定測試條件下的效能表現。
德國萊因工業服務與資訊安全服務總經理劉緯強（左）與長聯科技董事長李友錚（右）與「愛寶」機器人合影
醫療 AI 機器人在減輕醫護人員行政與重複性工作負擔上，可扮演重要角色。然而，醫療資訊的準確性攸關病患安全，需避免生成缺乏資料依據的內容。 AI 生成內容是否具有明確依據及可追溯來源，亦是系統評估的重要環節。本次測試計畫在分類效能量測部分參考 ISO/IEC TS 4213:2022 相關方法，並依受測系統的功能及應用特性，在資訊檢索、回答品質及高風險問題辨識等項目進行測試。
根據德國萊因TÜV 的測試評估報告，受測系統的主要測試結果如下：
- 資料檢索表現： 測試結果顯示，在本次包含疾病、手術、檢查、藥物及照護流程等類別中，系統檢索命中率皆為100%，顯示愛寶系統能從語意角度精準命中既有的醫院資料庫內容，提升回答內容與既有醫療資料的對應程度。
- 回答品質： 在衛教實測中，系統在內容正確性、檢索內容支持度及問題相關性三項指標上完成測試，所得出的衛教回答正確性與忠實度達 99.9%。少數未達滿分的案例，主要因回答補充了檢索資料未直接記載的一般醫學知識，而非內容本身存在醫學錯誤，反映此次測試採取較嚴格標準來評估來源忠實性及可追溯性。
- 高風險問題辨識表現： 針對越權要求、提示注入等企圖誘騙 AI 的資安風險，以及涉及自傷、傷害他人等高風險提問，愛寶的分類指標達到100% ，未出現誤判分類。
長聯科技董事長李友錚說明：「醫療資訊攸關病患安全，回答不能容許無中生有。因此，愛寶主動接受第三方測試，確認系統的可靠性；有別於採用雲端大型語言模型的作法，愛寶採用地端自建語言模型，兼顧醫療場域對安全與資訊隱私的要求。」
德國萊因TÜV 工業服務與資訊安全服務總經理劉緯強表示，獨立第三方測試以明確的範圍、方法及條件為基礎，客觀呈現受測系統於指定版本與測試條件下的效能表現，不僅有助 AI 開發商掌握系統現況並持續優化，也可為醫療機構評估 AI 應用提供參考。
長聯科技將於 2026 年 8 月 19 日至 22 日參加在南港展覽館舉行的「台北國際自動化工業大展」，並於產發署展位 (M634) 展示搭載本次受測 AI 衛教生成模組的愛寶機器人及相關測試成果，期望藉此提升業界對醫療 AI 風險管理、資訊透明度與來源可追溯性的重視。
展會期間，德國萊因 TÜV 亦將於 J326 展位提供機器人安全、AI 效能評估及資安合規相關諮詢，從測試評估到實際應用，協助業界進一步掌握 AI 與機器人技術導入所涉及的安全與合規議題。此外，近期將發布 智動未來：機器人安全驗證與資安合規 白皮書，敬請關注相關發布資訊。
