Fake-data demo｜Overlap: low診所 / 檢驗所 / 高信任交接
檢體交接 Chain-of-Custody：哪一管檢體不能放行報告？
這個 demo 不做醫療判斷，只看流程風險：病人、標籤、管號、採檢人、交接時間、外送、報告放行是否串成一條可信 audit trail。
老闆語言：少做錯一個檢體、少一次重抽/客訴/合規風險；把「要不要先暫停放行」變成可解釋的決策。
早上樣本風險摘要
今日假樣本18
需暫停放行3
身分/標籤風險2
交接時間缺口4
假設：小型健檢/診所外送檢驗流程；全部是假資料，不含真實病人資訊。
假檢體風險清單
AI 建議處置
櫃台/護理師可用說法
交接鏈 audit trail
這不是醫療 AI；是高信任流程的例外處理
| 輸入資料 | AI/data 介入 | 改變的決策 | 訪談要驗證 |
|---|---|---|---|
| 預約、barcode/管號、採檢人、交接時間、外送批次、LIS 狀態、報告放行 log、重抽/客訴紀錄 | 找身分/標籤不一致、時間缺口、異常交接順序、缺簽核欄位，產生暫停/重查原因 | 放行、暫停放行、補標、重採、聯絡病人、升級給主管 | 誰有權暫停報告？錯一次的成本多高？資料能不能串成一條 audit trail？ |
Gary 可拿去問的 60 秒問題
如果系統在報告放行前標出 3 件「管號/病人/交接時間」不一致的檢體，你會暫停放行、補標、重抽，還是現場流程其實不允許停？