前言：AI 正在重塑醫療世界

當我們談論人工智慧在醫療的應用時，許多人首先想到的是影像判讀、診斷預測模型或是電子病歷系統中的推薦引擎。但隨著 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Med-PaLM 等生成式 AI（Generative AI)技術的快速發展，一種截然不同的 AI 應用方式正在浮上檯面——讓 AI「說話」、「寫字」、「生成內容」來協助醫療從業者與病人。那麼，生成式 AI 究竟是什麼？它與傳統醫療 AI 有何不同？今天，我將從這些問題開始這趟 30 天的技術旅程。

什麼是生成式 AI（Generative AI）？
生成式 AI 是一種能夠「創造內容」的人工智慧技術，典型應用包括：
1.文字生成（如 ChatGPT 回答問題、寫報告）
2.圖像生成（如 Midjourney、DALL·E）
3.音樂與影片生成（如 Suno、Runway）
這類模型的核心通常是大型語言模型（LLM），例如 GPT-4、PaLM、LLaMA 等，這些模型透過大規模文本訓練，學習語言模式與知識關聯，進而生成類似人類撰寫的內容。
關鍵點：生成式 AI 並不是單純的資料查詢，而是模擬理解語意、邏輯與知識關聯後產出內容的模型。

傳統醫療 AI vs 生成式 AI：哪裡不同？
簡單來說，傳統醫療 AI 是「讓機器判斷」，而生成式 AI 則是「讓機器說話」。這種能力在醫療環境中，意味著它可以擔任助手、解釋者、甚至是溝通橋梁。

為什麼生成式 AI 在醫療中開始受到重視？
以下幾點是近年生成式 AI 被快速導入醫療領域的原因：1.醫療資訊太多太雜：病歷、影像、實驗室報告、臨床指南、期刊文章，醫生常常資訊過載。AI 可以幫忙過濾與整合。
2. 時間成本高：醫生平均花近一半時間在文書處理（如病歷撰寫、病人說明等），生成式 AI 可加速這些流程。
3. 病人理解困難：許多病患無法理解複雜醫學術語，AI 可協助簡化說明與衛教。
4. 語言模型已進步：以 GPT-4 為例，已能通過美國醫師執照考試（USMLE），顯示語言模型已具備醫學語義理解潛力。

但也不能太樂觀...
生成式 AI 雖然有潛力，但風險也不少，像是：
幻覺問題（hallucination）：生成錯誤但語氣堅定的資訊，容易誤導病患或醫護人員。
缺乏責任歸屬：AI 建議錯誤時，誰該負責？
隱私問題：醫療資料訓練與應用過程中如何確保個資安全？
倫理爭議：病人是否有知情權知道診療資訊由 AI 產出？
這些問題將是我後續幾篇文章會深入探討的重點。

📌 小結

今天這篇我們先釐清：
1.生成式 AI 是什麼？👉 是能創造內容的 AI（如 ChatGPT）
2.它跟傳統醫療 AI 最大的不同 👉 從判斷 → 溝通與生成
3.為什麼生成式 AI 對醫療產業重要 👉 解決資訊、溝通與效率問題
4.但也有風險 👉 錯誤資訊、責任、隱私與倫理爭議