流程:圖片預處理 → OCR識別(日文) → 機器翻譯(日→中) → 文本渲染回圖片。可用 Tesseract + Tess4J (Java) / PaddleOCR (Python) / 百度/騰訊雲OCR API 實現。
| 風險點 | 後果 | 難以規避原因 |
|---|---|---|
| OCR誤識(同音字、手寫體、專業符號) | 藥品名、劑量、頻次錯誤 | 醫學術語長尾分布,訓練數據稀缺 |
| 翻譯語義偏差(多義詞、縮寫) | 「服用」譯為「穿著」、「q.d.」譯錯頻次 | 上下文依賴強,通用翻譯模型無醫療領域微調 |
| 併發誤差放大 | 單字錯誤導致整條醫囑執行偏差 | 無醫生複核環節 |
醫療場景容錯率極低,**技術輔助 ≠ 替代專業判斷**。