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

Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000

# 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