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林協霆醫師

hematology-board-review:ABIM 血液內科專科考試的自學筆記與適應性題庫

Table of Contents

# Introduction(引言)

血液內科專科考試(ABIM Hematology Board)涵蓋廣泛而深入,包含紅血球、白血球、凝血、輸血、淋巴瘤與骨髓瘤等多重子領域。市售題庫昂貴且複習路徑單一,難以針對個人弱點精準補強。本專案以「自製、可版本控制、可被 AI 重複利用」為核心理念,建立一套兼具教科書摘要與題庫的個人化複習系統,並透過 LLM 教練模式提供適應性引導。

# Methods(方法)

知識庫共包含 72 個主題筆記,依血液學經典分類整理;題庫含 216 題自製 ABIM 風格選擇題,每題附詳解與引用文獻;另收錄參考圖譜協助形態學辨識。所有檔案以 Markdown 撰寫,並依 Obsidian 的 wiki-link 與 frontmatter 規範組織,確保跨筆記之間具備可導覽的雙向連結。

LLM 教練模式為此專案的差異化亮點:使用者可進入適應性對話,由 LLM 根據過往答題紀錄、薄弱主題與最近錯誤模式,動態出題並引導 Socratic 式追問。題目產生過程可追溯至原始筆記,避免幻覺。整體流程在本地端執行,符合醫療資料隱私要求。

# Results(結果)

完整的 72 主題與 216 題題庫構成可被反覆迭代的學習素材,使用者可在通勤、夜班空檔或考前衝刺期使用。AI 教練模式相較於傳統題庫的線性出題,能更快定位弱點並提供針對性練習。Obsidian 化的設計亦讓筆記易於擴充:新文獻可被即時納入並關聯至現有概念。

# Discussion(討論)

本專案展現了個人化醫學教育在 LLM 時代的可能性:當學習者掌握「自製內容」與「AI 工具鏈」時,可避免商用題庫的高成本與內容過時問題。限制方面,自製題庫的代表性與難度分布需要審慎校準,避免知識盲區擴大;AI 教練的回饋品質仍仰賴 prompt 工程與筆記品質。未來方向包括:與真實病案連動的情境題、英文/中文雙語版本,以及與 Anki 同步的進度量表。

# 連結