生成式 AI 正在改變各行各業，而「醫療」是其中最有潛力、但也最敏感的領域之一。
從病歷撰寫到影像判讀、甚至病人教育，AI 都能扮演輔助角色。
不過在醫療環境中，「準確性」與「安全性」至關重要，這讓 AI 的應用充滿機會，也伴隨挑戰。

今天，我們就來看看生成式 AI 在醫療領域的真實應用方向與面臨的困難。

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一、臨床文件與紀錄整理

應用
• 自動生成病歷摘要（Clinical Summary）
醫師口述診斷內容，AI 自動整理成病歷紀錄。
• 語音轉文字（Speech-to-Text）
利用語音辨識模型將醫師口述內容即時轉換。

範例
• Nuance Dragon Medical One：微軟開發的臨床口述紀錄工具。
• Google Med-PaLM：針對醫療問答優化的 LLM（大型語言模型）。

優點
• 減少醫師文書時間
• 提升醫療記錄的一致性

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二、醫學影像與診斷輔助

應用
• 影像生成與去識別化（De-identification）
模型能自動生成模擬影像供訓練使用，同時保護隱私。
• 影像輔助判讀
生成式模型能在 X 光、MRI、CT 影像中強化特徵、標註異常。

範例
• MedDiffusion：用於生成合成醫學影像，訓練診斷模型。
• Lunit INSIGHT：AI 協助放射科醫師檢測胸腔病變。

優點
• 減少誤診機率
• 加速影像報告產出
• 可作為醫學生或 AI 模型訓練資料

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三、病患互動與健康教育

應用
• AI 健康助理：回答病患常見問題、提供初步健康建議。
• 心理輔導聊天機器人：模擬對話、舒緩焦慮。

範例
• HealthGPT：用生成式 AI 整合個人健康紀錄，提供解釋與建議。
• Wysa / Woebot：心理健康輔助聊天機器人。

優點
• 增加病患參與感
• 減輕醫療人員負擔
• 可用於健康促進與教育

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四、醫療研究與知識管理

應用
• 自動摘要醫學論文：幫助研究者快速了解重點。
• 生成研究假設：AI 根據資料關聯提出潛在研究方向。
• 文獻整理與問答：將大量期刊內容轉成可查詢知識庫。

範例
• PubMedGPT：針對醫學文獻訓練的 GPT 模型。
• BioGPT：微軟推出，專門理解生醫文本的生成式模型。

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五、面臨的挑戰
1. 準確性不足
• AI 可能生成錯誤醫學資訊（幻覺問題仍存在）。
2. 資料隱私
• 醫療資料包含個資，必須符合 HIPAA、GDPR 等規範。
3. 倫理與責任歸屬
• 若 AI 給錯建議造成醫療損害，責任誰負？
4. 可解釋性不足
• 模型的「黑箱」性質，讓醫師難以信任結果。

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今天的重點
• 生成式 AI 在醫療的應用遍及文件整理、影像分析、病患互動與研究輔助。
• 它能大幅節省醫療人員時間、提升效率。
• 但準確性、隱私與倫理仍是主要挑戰。
• 關鍵思考：AI 是輔助，不是取代。