目錄
- ChatGPT 狂潮來襲！AI 真的要讓醫生失業了嗎？
- 從古董級的 Mycin 到超強的 ChatGPT，AI 到底進化了多少？
- 連李友專老師都嚇到了！AI 發展狂飆，奇異點近在眼前？
- AI 時代，你的大腦比電腦還值錢？關鍵在這裡！
- AI 診斷到底行不行？史丹佛研究是怎麼說的？
- 別擔心！AI 要取代醫生，還差得遠呢！
- 阿峰老師總結：站在 AI 的肩膀上，看得更遠！
- 資料來源
大家好，我是阿峰老師。最近 ChatGPT 紅透半邊天，大家都在討論，AI 是不是真的要取代醫生了？相信不少人跟我一樣，既期待又怕受傷害。
所以，今天我不只跟大家分享我的看法，還特別來看台灣醫療 AI 的權威—李友專教授，一起來解密 AI 究竟如何在醫療領域發揮影響力，以及未來可能的發展趨勢！ChatGPT 狂潮來襲！AI 真的要讓醫生失業了嗎？
這波 AI 熱潮，可以說是 ChatGPT 一手掀起的。它強大的能力，讓許多以前覺得不可能的事情都成真了。前陣子，史丹佛大學更發表了一篇文章，說 AI 在某些疾病的診斷上，已經超越醫生了！這下子，醫學界的朋友們都開始緊張了，擔心自己的飯碗是不是不保。特別是那些還在醫學院苦讀的學生們，職涯可能還有 30 年，但 AI 卻已經兵臨城下，這該怎麼辦？
今天來聽李友專老師分享！老師在 1991 年從台北醫學大學醫學系畢業後，就一頭栽進了醫療資訊的領域，可以說是台灣醫療 AI 界的先驅。從 Mycin 的年代就開始關注 AI 在醫學上的應用，今天請他來聊這個話題，絕對是最適合不過了！
從古董級的 Mycin 到超強的 ChatGPT，AI 到底進化了多少？
要談 AI 取代醫生，我們先來回顧一下 AI 在醫療領域的進化史。李友專老師當年還在醫學院時，啟發他投入這個領域的，是一個叫做 Mycin 的專家系統。Mycin 是世界上第一個用 AI 做腦膜炎診斷的系統，在當年可是轟動一時。
不過，Mycin 這種專家系統，其實是所謂的「人工狹窄智慧」(Artificial Narrow Intelligence, ANI)，也就是說，它只能針對特定問題，例如腦膜炎的細菌感染，做出判斷。但現在的 ChatGPT 就不一樣了，它是「人工通用智慧」(Artificial General Intelligence, AGI) 的代表，也是一種「大型語言模型」(Large Language Model, LLM)。你可以問它各種醫學問題，它都能給你像樣的答案。這跟以前那種需要針對特定領域，把知識一條一條餵給 AI 的專家系統，真的是天差地遠。
連李友專老師都嚇到了！AI 發展狂飆，奇異點近在眼前？
說到 ChatGPT 的出現，連李友專老師都坦承，這速度快到他都嚇了一跳。他回憶說：
2022 年 11 月 ChatGPT 剛推出的時候，大家都被它的能力嚇傻了，覺得這根本不像機率模型，而像是真的理解了你在說什麼。
短短兩年，AI 的發展已經天翻地覆。以前覺得不可能的，現在都一一實現了。前陣子，OpenAI 有個前員工出來爆料，說
AGI 的「奇異點」可能比我們想像得更近。
甚至有人提出，如果 AI 可以模擬頂尖 AI 研究員的思考方式，那 AI 就可以自己做研究，加速發展。這聽起來有點玄，但也不是不可能。
更別提，前 Google CEO Eric Schmidt 最近也預測，
在 2 到 5 年內，AI 就可以開始修改自己的程式！
到時候，AI 的進步速度將會快到我們難以想像，我們可能很快就會進入所謂的「奇異點」—一個科技發展快到我們無法預測未來的時間點。
AI 時代，你的大腦比電腦還值錢？關鍵在這裡！
那問題來了，如果 AI 這麼厲害，我們人類的價值在哪裡？特別是在醫療這種高度專業的領域。李友專老師說：
人類的記憶跟理解，其實是一個「混合體」，這跟電腦的運作方式很不一樣。電腦的記憶區跟處理區是分開的，但我們的大腦是混在一起的，而且記憶還有點像是「分散式儲存」，即使部分腦區受損，記憶也不會完全消失。
所以，在 AI 時代，我們應該把重點放在「理解」跟「創新」。這可以分成三個層次：
- 基礎記憶還是要的： 一些基本的東西還是要記，但不是為了考試死記硬背，而是為了理解而記。就像你想了解電車怎麼跑，你就要去理解電池的原理，進而去了解不同電池的種類跟運作方式。
- 理解才是王道： 記住東西不是目的，理解才是重點。當你真正理解一件事，你自然而然就能記住它。
- 創新才是終極目標： 在理解的基礎上，產生新的想法、新的價值，這才是 AI 時代最寶貴的能力。
最近甚至有研究顯示，ChatGPT 在材料科學領域已經可以提出一些新的、可行的 idea，這真的很驚人。但別忘了，這些 idea 還是需要人來判斷好壞。所以，我們應該訓練自己，讓自己有能力站在 AI 的肩膀上，看得更遠、更有判斷力。
AI 診斷到底行不行？史丹佛研究是怎麼說的？
好，回到 AI 取代醫生的議題。我們來看看史丹佛那篇研究到底是怎麼回事。李友專老師從學術的角度分析，醫學診斷其實是一個很模糊的概念。例如，發燒、拉肚子算不算診斷？皮膚癢算不算診斷？這些都只是「症狀」(symptom)，但在「國際疾病分類系統」(ICD) 裡，它們卻都有代碼。
在醫學上，我們常常把 symptom、signs (徵兆)、intermediate pathological conditions (中間病理狀況) 和 final diagnosis (最終診斷) 混在一起。這也導致，評估 AI 診斷的準確性，其實是很困難的。
例如，AI 說這是皮膚炎，你說是間質性皮膚炎，他說是脂漏性皮膚炎，那到底誰對誰錯？更何況，即使是頂尖醫師，在診斷上的一致性也通常不會大於 70%。史丹佛那篇研究也顯示，醫生之間的同意率也差不多是 70%。
所以，AI 診斷的評估，並沒有一個明確的標準。更何況，有時候醫生也只是在「猜」，在沒有病理報告之前，誰也說不準。因此，說 AI 可以完全取代醫生，還言之過早。
別擔心！AI 要取代醫生，還差得遠呢！
除了學術上的爭議，從實務面來看，AI 要取代醫生，還有很長一段路要走。首先，總要有人把病患的症狀、檢查結果等等輸入給 AI 吧？而且，AI 沒辦法「簽章開藥」啊！這可是醫生的「特權」。
李友專老師用自駕車的 Level 1 到 Level 5 來做了一個很有趣的比喻。Level 5 的自駕車，就是完全不用人管，出了事，車廠要負責。同理，如果有人開發出一個 AI 系統，宣稱「診斷錯誤我負責」，而且這個 AI 還通過了美國醫師國考 (USMLE)，那它確實有可能取代一部分的醫師。
另外，醫院要不要導入 AI 系統，最終還是要院長拍板定案。而台灣的醫院院長，幾乎都是醫生。要一個醫生去推動一個可能取代自己工作的系統，這在決策上也是一個障礙。
不過，李友專老師也提到了一些 AI 可以發揮作用的地方。例如，現在很多醫院都缺住院醫師值班，晚上常常是主治醫師在值班。如果 AI 可以幫忙值班，那可是皆大歡喜！另外，偏鄉地區的醫療資源不足，如果可以用 AI 來輔助，也能解決不少問題。
阿峰老師總結：站在 AI 的肩膀上，看得更遠！
總結來說，AI 的發展雖然很快，特別是 ChatGPT 的出現，真的讓人驚艷。但要說 AI 可以完全取代醫生，現在還太早。醫學診斷的模糊性、實務應用的門檻等等，都還需要時間來解決。
李友專老師說得好：
我們應該站在 AI 的肩膀上，看得更遠。
持續關注 AI 的發展，親自去使用看看，才能真正了解 AI 的能力跟限制。希望今天的分享對大家有幫助。如果你對醫療 AI 還有其他問題，歡迎在留言區提出！
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AI教學經歷
- 企業組織：台灣理光、華碩電腦、南山人壽、新加坡商蝦娛樂電商、歐德傢俱、裕隆日產、順益集團、南都汽車集團(Toyota經銷商)、圖爾思生物科技。
- 政府單位：行政院數位發展部、行政院勞動力發展署分署、經濟部能源署計畫專案管理辦公室、高雄市政府、高雄市社會局、高雄市文化局、國立美術館、中華民國海洋委員會、新竹市衛生局、嘉義縣政府、宜蘭縣工業會、財團法人中衛發展中心、紡織產業綜合研究所、世新大學。
- 其他組織：台北市東南扶輪社、台北市e東扶輪社、台北市東和扶輪社、台北市新北投扶輪社、新北市中和扶輪社、台中市豐原北區扶輪社、IMC桃園社。
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資料來源
標題：【破局啟示錄】未來看病直接找 ChatGPT？醫療 AI 的責任與未來 ft.臺灣醫學人工智慧權威 李友專教授｜Dr. Harvey不廢話
來源：Dr. Harvey不廢話
