02問題 · Problem
「手上的痣有點奇怪」——
然後呢?
想像一下:今晚洗澡時,你發現手臂上的痣,好像跟上個月不太一樣。顏色深了一點,邊緣糊了一點。
你打開醫院掛號 App——皮膚科最快的門診,在兩週後。於是你心想:「應該沒事吧,再看看好了。」
而黑色素瘤,最怕的就是這句「再看看」。DermaGuard AI 讓你在 30 秒內得到一份 AI 風險評估:該放心觀察,還是該立刻掛號——現在就知道。
從發現異狀到見到皮膚科醫師,多數人在等待中選擇「先不管它」。
拍照即得風險分數與就醫建議,把「再看看」變成「現在就看」。
早期發現的黑色素瘤,5 年存活率超過 99%。
晚期才發現,5 年存活率驟降至 30% 以下。早一步,就是生與死的差距。
※ 教育性統計數據,用於說明早期篩檢的重要性;非本產品之療效宣稱。
03解法 · Solution
四個步驟,把皮膚科初篩
放進每個人的口袋
純 Web App,免安裝、免註冊。打開相機的那一刻,就是篩檢的開始。
拍照
手機相機對準病灶,取景遮罩與拍攝指引確保影像品質。
AI 分析
Gemini Vision 依 ABCDE 法則逐項評估:不對稱、邊緣、顏色、直徑、變化。
風險分數
0–100 風險儀表板 + 可能病症 + 照護建議,一頁看懂。
高風險就醫
高風險立即跳出紅色警示,一鍵搜尋附近皮膚科,附可列印報告。
從拍照到建議,全程 < 30 sec。不是取代醫師,而是把「該不該看醫師」這個決定變簡單。
04現場體驗 · Live Demo
評審,現在就掃這裡
QR placeholder · 部署後替換為正式連結 QR
05商業模式 · Business Model
B2C 帶流量,B2B 賺營收
免費版建立信任與規模;訂閱制服務高頻使用者;診所方案切入真正付費意願最高的醫療現場。
診所方案
NT$3,990起/月
- 拍照初診分類,候診前完成風險分級
- 智慧分流掛號,高風險優先安排
- 回診追蹤管理與病灶對照
- 白牌整合既有掛號系統
台灣皮膚科診所單日初診量大、醫師時間稀缺。DermaGuard 在患者踏進診間前完成初步分級,讓醫師把時間留給真正高風險的病人——診所買的不是 App,是門診效率。
06技術架構 · Architecture
三個節點,零台伺服器
全靜態前端 + Cloudflare Pages Functions 代理 + Gemini Vision。沒有後端機器要養,沒有冷啟動要等,金鑰永遠不落地到用戶端。
手機 Web App
Vanilla JS · PWA
相機取景、影像壓縮(≤1024px JPEG)、結果渲染;歷史紀錄只存 localStorage。
Cloudflare Edge
Pages Functions
Serverless 代理,API 金鑰只存在 Edge 環境變數;請求轉發、不儲存任何影像。
Gemini Vision
Structured JSON
視覺模型依 ABCDE 法則產出結構化 JSON:風險分數、病症推測、就醫建議。
安全設計重點:Gemini API 金鑰只存在 Cloudflare 環境變數,前端程式碼與網路封包中永遠看不到它;使用者影像即送即析,伺服器端零留存——個資風險最小化是架構決定,不是事後補丁。
07倫理與免責 · Ethics
我們把「不是診斷」
寫進產品的每一層
醫療 AI 的信任來自誠實的邊界。DermaGuard 從提示詞到 UI 文案,都刻意設計成「篩檢輔助」而非「診斷工具」。
篩檢,不是診斷
全產品不以「診斷」描述任何功能;結果一律定位為風險評估與就醫建議,最終判斷永遠交給皮膚科醫師。
照片不儲存於伺服器
影像只在分析當下送往 AI,伺服器端零留存;歷史紀錄僅存在使用者自己的手機(localStorage),清除隨時可行。
寧可高估,不可漏報
分析提示詞明確要求保守評估:不確定時往高風險傾斜,任何紅旗警訊一律導向就醫,絕不給「安心到不去看醫生」的假訊號。
免責聲明無所不在
首次啟用需勾選同意、每一次結果頁底部、可列印報告、以及本簡報頁——四個接觸點全數揭示,絕不隱藏在條款深處。
DermaGuard AI 為教育性質之皮膚健康篩檢輔助工具,所有結果均由 AI 產生,僅供參考,不構成醫療診斷、治療建議或專業醫療意見。如對皮膚狀況有任何疑慮,請諮詢皮膚科醫師或立即就醫。