AI能否讓臨床醫師失業?探討AI在診斷中的挑戰與應用 Will AI Replace Clinicians? Exploring the Challenges and Applications o

腫瘤科吳教恩醫師
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1 觀看·2026年2月9日
這段影片將探討AI在臨床診斷中的應用,並分析其能夠提供的幫助及面臨的挑戰。隨著人工智慧技術的進步,AI已經能協助臨床醫師進行病理影像分析、輔助診斷決策等工作。然而,AI在醫療領域的應用也面臨數據質量、倫理問題和醫患信任等挑戰。這段影片將深入探討AI如何幫助醫師提高診斷精準度,並探討目前技術發展中的瓶頸和未來展望。
This video explores the role of AI in clinical diagnosis, highlighting both its contributions and challenges. As artificial intelligence technology advances, AI has been assisting clinicians in areas such as pathology image analysis and diagnostic decision support. However, its application in healthcare also faces challenges such as data quality, ethical concerns, and patient trust. The video will delve into how AI can enhance diagnostic accuracy and the obstacles that need to be addressed for broader clinical integration in the future.
近年歐洲癌症學會其實有幾個重要的臨牀試驗
之前有跟大家分享我覺得比較重要的部分
那比較重要的臨牀試驗部分包括乳癌的三陰性乳癌
它在肅清的一個治療
包括肺癌它可能減肌量的部分
還有包括分子腫瘤委員會基因檢測對於病人的一個預後的影響
其實我之前有分享過
其實在歐洲癌症學會並沒有很大很多的一些資料
但是我覺得比較特別的是AI
其實有一個部分他們專門在講AI的發展
其實AI大家會想說AI好像很厲害
非常的重要也知道AI是未來的趨勢
但AI如何在臨牀上應用以及改變我們的治療
目前大家還在摸索還在探索中
那我們知道過去其實最有名的AI叫做華森
就是IBM他們發展了一個人工智慧叫做華森
那華森醫生其實當時會希望說他就來取代這個臨牀醫師
可以取代臨牀醫師的工作
但是是失敗的
他讓這個華森醫生唸了很多很多的文獻
唸了很多人的資料
但是發現他還沒有辦法來取代臨牀的醫師
所以到底AI有什麼幫忙
其實AI的幫忙我覺得根據我過去大家的一個資料來說
它其實對於大數據的分析是非常的好
非常理想
所以它可以很快速的分析這些資料
會比人工來得快
這是第一個優勢
第二個優勢它對圖像對影像的分析
會比人的這個
它一開始是跟人的這個去比
但它其實準確度跟人類在訓練之後
跟人類是差不多
跟專科醫師差不多
但是它不會累
專科醫師例如說我們看一個圖像
看X光
看電腦斷層
看影像學
或者是看病理的這個切變
看久了我們的眼睛會累
會不舒服
AI它不會累
而且它看的速度很快
我們可能一個人看影片的時間
它就可以看一百片
看一千片
它可以很快速的去做這樣的診斷
它可以輔助醫生做臨牀的診斷
那輔助的話我還是說輔助
大家記得喔
是輔助而不是診斷
因為它是輔助
輔助的意思就是說
它幫忙了醫生去把這個重點的地方把它圈出來
到時候來判斷
來判讀的話
還是要臨牀醫師去判讀說
它到底有沒有問題
那這個部分就應該是這樣講啦
就是其實這個在這種診斷的工具
它可以輔助
但你如果在臨牀上
它有辦法附一些法律責任
它診斷錯誤怎麼辦
這可能也沒有辦法去做一個好的一個究責嘛
所以最後其實還是要臨牀醫師去判斷
去認可它的報告
那AI的部分
大概是可以幫助你看這是什麼癌症啦
但是AI的發展其實今年有幾個
我覺得滿有趣的發展
這滿有趣的發展就是說
它可以從這個癌症腫瘤的變化
例如肺癌
我們知道肺癌有很多種不同的基因突變
它就把不同基因突變的肺癌
拿去給AI去學習
看看說不同基因突變的肺癌
是不是長得不一樣
那它是不是有辦法去預測
它是哪一種突變
大家有沒有猜到說
這個一看
它不用付金錢就知道
它是一缺乏突變
這種一看
它是ALK陽性
這個一看
它是RAID
有沒有可能會這樣子
有可能
但是它的準確率目前沒有很高
但大概在0.8上下
在0.8
我覺得0.8左右就是滿準的
因為在我們一般來說
80分就滿準
它雖然不是百分之百
但它從這個影像
就可以看得出來說
這是什麼樣的突變
就猜到八成是對的
那我覺得也是滿厲害的
但這樣的
還在研究中喔
還在研究中
希望未來的準確度更高
但是目前來說
AI它就已經有辦法
我們用AI去判斷癌症或兩性
它應該是沒問題啦
但判斷是哪一種基因突變
是跨了滿遠的一個領域
跨了滿遠的一個
不能說領域
跨了滿遠的一個資料
是一個很抽象的東西
所以呢
例如說好了
就是AI有沒有辦法
從你的外表
就猜到你的個性
應該是有辦法
它把個性
我們知道那個個性有分十六型嘛
那看一個人
不同外表
是不是有辦法猜到你個性
也許就有辦法
因為我們的個性
又反映在我們的臉上嘛
所以AI有辦法去做這樣的判斷
也許我們人類
都有一些感覺說
你是什麼型的
跟你聊聊天就會知道
那AI看你的臉
就有可能會知道
所以AI是不是可以
看到這個癌細胞
就可以猜到
你是什麼基因突變
是有這個機會的
但是我覺得目前
準確度要再更高一點
也許未來
可以比我們的基因結構
更快知道
它是什麼樣的變化
因為我相信
不同的基因突變
它的癌細胞
一定長得不一樣
那只是說
到底有什麼樣的區別
我們的肉眼
是沒有辦法那麼敏感
去分析出來的
AI是有辦法
那再來的話
今年還有一個報告是說
AI可以幫助我們
去評斷說
哪一些病患
會造成肺部發炎的危險性
它從電腦斷層的圖
就是在做治療之前
去看這電腦斷層
來去判斷說
哪一些病患
將來發生肺炎的機會
會比較高
哪一些病患
發生肺炎機會比較低
它們這樣來預測
將來會不會發生
有症狀的肺炎
那雖然說
這個可能就是一種
老生常談吧
就是其實就是
應該是
就是它發現
就是它做的結論
就是它發現說
如果你的肺功能越差的話
它越容易發生這樣的情況
這好像
就是一個理所當然的事情
但是它就是
用這樣的AI的方式
去學習去算出來
這樣的情況
這是AI的另外一個報告
那第三種報告的話
就是AI來幫助我們
評估腫瘤的大小
我們過去的腫瘤
就一顆這樣子嘛
我們會做電腦斷層去切片
電腦斷層去切片之後
我們會量它的長徑
我們就用它的長徑來說
可能它的腫瘤是四公分
可能是三公分
我們不太可能去算它的體積
因為體積的部分
你很麻煩
你要花更多的時間跟精力去算
但體積的部分
就是我們會預計
它體積縮小
它的長徑也會縮小
所以它就會改善
我們就不太需要
去測量它的體積
因為體積很準確
對我們臨牀判斷
並沒有很大的幫忙
雖然過去
也有用體積的方式來計算
但是實際上
體積的計算
其實比較麻煩
也比較不方便的
但是有AI啊
有軟體啊
它就可以幫你
很快速算到的體積
尤其我剛才講說
那個腫瘤
它可能圓圓的
這比較好算
但是有些腫瘤
它長得是不規則的
它可能是
它特別舉例是這個
肋膜上面的腫瘤
肋膜尖子癌
那這種腫瘤的話
尖子瘤
它是長得不規則
肺部外面的一層肋膜
上面長出來
它是一個平膚的
但它只看到
厚厚的東西在上面
就像一個吐司
但它不規則的
吐司麵包一片
這時候你要怎麼樣
評估它的大小
很難去評估
它整片都是
這時候
它就用AI的方式
重新的去計算
它的一個體積
然後呢
來評估它治療效果
用這個來去
幫助我們決定
要不要換藥
下一步該做什麼治療
所以這也是
AI可行的
所以我覺得
AI有很多很多假話
大家覺得說
AI好像很厲害
是未來
是萬萬能
但目前來說
可能只是這種
比較簡單的方式來解決
但是未來說
能不能真的幫助醫生
去解決病患的問題
我覺得還有一段
很大的距離
目前在研究中
甚至有類似這種
人工智慧的方式
來幫助病患
去解決一些簡單的問題
但是我覺得
在醫療上判斷
其實還是有一個困難度在
因為畢竟
畢竟我老實說
目前的診斷跟治療
不是我們光念書
就可以做的
不是
就舉例來說好了
我現在呢
給一個沒有醫療常識的人
然後給你一本教科書
然後給你很多資料
說你就翻書
看看你有沒有翻書
來診斷這個疾病
相信應該很困難
但你要做什麼治療
做什麼處置
那是OK的
但是你要診斷一個疾病
其實是蠻困難的
而且光照書上這樣走來走去
就算他有一些
就是一些流程圖好了
但是你光這樣走
其實你也不一定會走對
因為有很多
似是而非的東西
有一些小細節
藏在裡面
那個是經驗
或者人的直覺
那那個我覺得
很難從AI去模擬
所以你說給他很多很多資料
他就會了嗎
我覺得目前來說
是非常困難
不是那麼容易
那也許未來
會跟某一些大師
一起做評估
也許未來會有這樣的
好的一個進展
那目前來說
我老實說
是看不出來這樣的發展
所以AI
可能在影像的上面
目前還有他的專長
跟一些數據的運算
是有幫忙
但是對於一些
臨牀的一些判斷
思維
我覺得目前還有
很大的一條路要走
那會不會
未來會有更多的進展
我相信會
因為科技的發展
一定會有更多的進展
但是目前來說
離我們更瞭解
或者是
疾病診斷在臨牀應用
我覺得這部分
還有一段距離
所以暫時啦
暫時我還不會失業
在臨牀醫師不會失業
大概沒辦法靠AI
去解決那個問題
那再來就是
如果你生病了
你會願意去看AI嗎
如果AI告訴你要怎麼做
該怎麼做
你會接受嗎
那你很難過的時候
AI要怎麼安慰你
它的安慰你會接受嗎
你覺得心情不好的時候
要怎麼解決
你覺得AI
如果將來真的可以
變為醫師的時候
你認為
你會去看AI的醫師嗎
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