人工智慧在醫療領域的應用日益普及，約三分之一患者曾用AI尋求健康建議。AI能提升診斷效率、縮短檢查時間，但也存在資訊不準確、隱私風險及過度依賴等問題。專家強調，AI雖潛力巨大，仍需人類監督，醫護人員的人文關懷與批判性思考將更形重要。
人工智慧（AI）在醫療領域的應用日益廣泛，根據美國凱澤家庭基金會（Kaiser Family Foundation）的數據，約三分之一的患者表示曾使用AI尋求健康建議。這項技術雖具有巨大潛力，但患者在利用AI工具時仍需了解其優勢與潛在風險。
AI在診斷與治療的助力
生成式AI（Generative AI）是目前醫療領域的熱門技術，它運用大規模預測模型，能像簡訊的訊息建議一樣，但能存取整個網際網路的資訊，並生成類似人類對話的內容。在放射醫學（Radiology，即利用影像診斷疾病的醫學分支）方面，AI工具已能用更少資料生成更高品質的影像，這意味著電腦斷層掃描（CT）的輻射曝露量更低，核磁共振（MRI）的掃描時間也能縮短，有時甚至能從30、40分鐘縮短到10至20分鐘。
華盛頓大學（University of Washington）放射醫學系主任杜山特·薩哈尼（Dr. Dushyant Sahani）博士指出，透過AI整合患者現有的實驗室數據、身體檢查結果、影像與藥物紀錄，能協助臨床醫師提出更精準的治療建議。此外，AI也能讓醫師提問，並從同儕評審的醫學期刊中引用文獻來回答，提升診斷效率。
患者教育與潛在風險
AI也能幫助患者了解自身病情，並在就醫前準備好與醫師溝通的問題。華盛頓大學神經學教授尚恩·墨菲（Dr. Shawn Murphy）博士表示，AI能以像人類的方式來溝通，提供資訊非常有幫助。然而，若直接使用網路上的AI工具，則需保持謹慎，因為AI可能提供不準確的資訊，例如錯誤的藥物劑量建議。曾有案例顯示，因AI的藥物減量建議導致患者死亡而引發訴訟。
即使是經過微調的AI模型，也可能因為訓練資料來自網路而產生不良資訊或複製現有的偏見。墨菲博士解釋，醫療專用的AI聊天程式通常會使用額外的「代理程式」（agents，即另一個AI系統）來雙重檢查資訊，以確保其準確性。此外，患者過度依賴AI也可能導致不必要的壓力，因為AI可能過度強調網路搜尋到的罕見疾病。個人資料隱私也是一大隱憂，一般網路AI工具的隱私政策往往難以理解，且用戶資料可能被用於模型訓練。但在如華盛頓大學等醫療中心，使用AI時會有具法律約束力的協議，確保患者隱私。
人機協作與未來展望
專家普遍認為，生成式AI工具在醫療領域潛力巨大，但仍需要人類的監督。薩哈尼博士強調，當AI負責處理基礎任務後，醫護人員的「人文關懷」（bedside manners）、與患者的溝通能力及批判性思考將變得更加重要。這代表未來的醫療將是人機協作，醫師能將更多時間投入到提升患者體驗上，而非被繁瑣的資料整合與查詢工作綁住。