你有在用 ChatGPT 或 Gemini，還是最近很流行的「龍蝦」「Claude Cowork」嗎？
雖然我不是科技專家，但也跟著大家一起邊玩邊學。不過，你知道嗎？AI 不只是拿來聊天或畫圖，在我們最在乎的「醫療」領域，它正在悄悄掀起一場大革命。根據麥肯錫（McKinsey）的報告，生成式 AI 每年能為全球創造數兆美元的價值，而其中竟然有 15%-20% 是發生在醫療領域 。
最近讀了一篇學會雜誌的文章，覺得很有趣，想跟大家分享一下，未來的看診可能會變成什麼樣子！
為什麼台灣是發展「AI 醫療」的寶地？
說到 AI 醫療，台灣其實擁有全世界都羨慕的優勢。有強大的「全民健保資料庫」，這涵蓋了全國絕大多數人的就醫紀錄，再加上台灣的電子病歷（EMR）普及率幾乎是 100%，這些標準化、即時的數據，剛好成為訓練 AI 模型最棒的營養品 。
AI 這樣「看」出你的健康
AI 在那些「非侵入式」的檢查上，眼力可能比人類還好：
1. 用心電圖（ECG）「看」出隱藏危機
- 心肌梗塞：AI 的深度學習模型可以幫忙判讀，更快發現急性心肌梗塞 。
- 血鉀異常：AI 輔助的心電圖然能快速針對「血鉀異常」發出警示。
- 預防中風：有些人的心房震顫（Atrial Fibrillation）是無症狀的，很難發現，但 AI 能篩檢出來，讓我們及早用藥，降低中風風險 。
2. 一張 X 光片，「看」穿骨質與心臟
- 骨質疏鬆：像是 VeriOsteo OP，照胸部 X 光時，AI 就能順便分析骨質密度，提早發現你有沒有骨鬆風險 。
- 心臟與腎臟：AI 還能幫忙從 X 光片辨識出無症狀的左心室功能異常 ，甚至是預測未來的腎功能衰退風險 。
3. 視網膜眼底攝影，AI 輔助診斷
透過 AI 深度學習（如 VeriSee DR），就能精準判斷糖尿病視網膜病變的嚴重程度。這對於糖尿病友的追蹤來說，真的方便很多 。
醫生會消失嗎？
過去有些人身體不舒服，習慣先問「Google 大神」，然後帶著網路查到的資料來找醫生；現在，診間開始遇到病人說：「醫生，可是 ChatGPT 說我可能是……。」
雖然 google / ChatGPT 有時候還是會錯誤，但我並不排斥你關心自己的健康；不過，醫生是不太容易被取代的。只是，未來的醫生必須要「學會用 AI」。
AI 擅長快速運算、從大量數據中篩檢風險，這無疑是很大的助力；而我們醫生，則會需要解讀這些結果、確認 AI 是否出錯、做最終決策，並將冰冷的數據轉化為有溫度的衛教與關懷 。善用 AI 的醫生，能把時間花在更重要的地方——也就是「照顧你」這件事上。
最後，大家有在玩 AI 嗎？
參考資料
- 鍾明瑄、戴政廷 (2026)。AI浪潮下的基層醫療轉型契機。家庭醫學與基層醫療，41(1)，8-11。
- Lin, C. S., Liu, W. T., Tsai, D. J., et al. (2024). AI-enabled electrocardiography alert intervention and all-cause mortality: a pragmatic randomized clinical trial. Nature Medicine, 30, 1461–1470. DOI: 10.1038/s41591-024-02961-4
- Lin, C., Liu, W. T., Chang, C. H., et al. (2024). Artificial intelligence-powered rapid identification of ST-elevation myocardial infarction via electrocardiogram (ARISE)—a pragmatic randomized controlled trial. NEJM AI, 1(5). DOI: 10.1056/AIoa2300059
- Hsieh, Y. T., Chuang, L. M., Jiang, Y. D., et al. (2021). Application of deep learning image assessment software VeriSee™ for diabetic retinopathy screening. Journal of the Formosan Medical Association, 120(1), 165-171. DOI: 10.1016/j.jfma.2020.03.024
- Lin, C., Tsai, D. J., Wang, C. C., et al. (2024). Osteoporotic precise screening using chest radiography and artificial neural network: the OPSCAN randomized controlled trial. Radiology, 311(2), e231937. DOI: 10.1148/radiol.231937
- McKinsey Global Institute (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. Link: McKinsey.com
