張瑞雄／台北商業大學前校長、叡揚資訊顧問
人工智慧在醫療領域迅速進展，正以驚人的速度改變我們看待健康照護的方式。從Microsoft聲稱其AI系統在診斷複雜病症上超越人類醫師，到Doctronic與Dr.AI等平台致力於打造全天候、個人化的醫療建議服務，「AI醫生」的概念正從科幻走向現實。但在這場看似無可逆轉的醫療革新浪潮背後，我們也必須審慎思考AI能否真正承擔起醫療照護的重任？它將為醫病關係帶來何種變化？又該如何在效率與倫理、人性與科技之間取得平衡？
AI在診斷方面的優勢確實令人矚目，Microsoft開發的AI系統能模擬專家團隊對「知識複雜」病例的處理方式，並在測試中成功解決超過八成案例，遠高於單獨醫師面對相同問題時僅兩成的正確率。這不只是技術上的突破，更代表AI有潛力成為醫師的重要輔助工具，特別是在資源匱乏或醫療專業人才短缺的地區。AI能迅速分析大量數據、提出可能診斷、建議檢查項目，甚至在放射影像判讀與病理分析中表現出與甚至優於人類醫師的能力，顯示它不僅僅是「問診聊天機器人」，而是一個具有專業知識整合能力的「診斷協調者」。
這樣的效率與準確度是否足以讓AI取代醫師，仍是一個未解的問題。首先AI雖擅長處理標準化與結構化的資料，但在面對具有多重症狀交錯、背景複雜、甚至需要細膩判斷與臨床經驗支撐的案例時，仍常表現出不穩定性。更關鍵的是，醫療行為並不只是「診斷」的技術問題，它更是一種關係的建立。無論是病人對醫師的信賴、對預後的不安、對生命價值的考量，這些都不是數據分析所能涵蓋的情感層面。AI雖然能提供醫療資訊，卻無法「看見」一位患者的恐懼與脆弱，也難以給予一個家庭在面對終末照護抉擇時的陪伴與共感。
這樣的限制不只出現在倫理層面，也體現在技術架構中。AI模型的訓練資料若來自偏頗族群，便可能在處理少數族群、特殊疾病或語言文化不同的病人時產生誤判。再者，當AI作出錯誤判斷時，責任該由誰承擔？是設計系統的工程師、使用AI的醫療機構，還是背後的數據提供者？這些都尚未有清楚的法律框架加以界定，使得AI應用在臨床第一線受到限制。
儘管如此，AI醫療平台正嘗試走出自己的道路。Doctronic的理念是協助病患更好地理解自身健康情況，讓醫病溝通更流暢、更有效率。其AI醫師不僅能即時提供健康建議，還能將所獲得資訊清楚呈現，作為與實際醫師溝通的橋樑。Dr.AI更進一步主張AI醫療照護的「民主化」，強調AI應成為醫療專業人員與一般民眾皆能依賴的工具，推動全球健康平權。這些平台在設計時，也不忘強調個資保護、醫學倫理與人性關懷，試圖打破「冷冰冰」技術的刻板印象。
特別值得注意的是，這些AI醫生平台普遍都強調自己並非醫師的取代者，而是醫療流程的強化者。它們可在繁瑣的行政作業上為醫師減輕負擔，例如記錄病歷、保險申請、醫療編碼等，進而讓醫師有更多時間與病人面對面互動。此外，AI也能在慢性病監測方面發揮關鍵作用，透過可穿戴裝置或遠端量測資料，及早偵測異常情況，協助醫療團隊即時介入。
因此真正的問題並不是AI能否超越醫師的診斷能力，而是醫療體系能否找到與AI協作的新模式。在這樣的模式中，AI承擔大量資訊處理與初步推論的任務，醫師則負責高階決策、倫理判斷與病人關係的建立。這樣的分工能讓醫療資源更有效率地分配，同時維持醫療人文的核心價值。
這樣的願景若要實現，仍需整合政策、教育、技術與制度設計等多方面的努力。政府部門需建立明確的AI醫療法規與責任界線；醫學院需在培育醫師的過程中加入AI素養的課程；醫院也需在內部建立清楚的流程與風險管理機制。同時，產業界必須謹守誠信與透明的原則，確保AI醫療產品在技術上安全、在倫理上正當、在實踐上可控。
AI醫生的興起，是一面照見醫療未來的鏡子。它映出科技的力量，也反射出人性的界限。在追求更高效率與更廣普及的同時，我們不能忘記醫療最初的本質是一場在無常與苦痛中，彼此陪伴與理解的旅程。AI可以提升診斷的準確度，但它無法取代一雙理解的眼神、一聲溫暖的問候。未來的醫療，唯有科技與人性並肩同行，方能真正造福人類。
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