当医疗遇上AI：语言模型不再只是话题
从临床辅助到行政支持，大型语言模型（Large Language Model, LLM）正逐步进入医疗体系。这类模型不只是能「对话」，更是拥有庞大语料与逻辑分析能力的「数字辅助者」。许多医疗院所看见它在行政效率提升、教学支持、病历撰写与决策建议等方面的潜力，正积极导入或试行中。
🔸「LLM 是AI领域的巨轮，但在医疗里，更像一个正在学走路的助理。」
实测比想象更真：医疗人员的期待与顾虑
虽然LLM被视为潜力工具，但前线使用者的体验仍有落差。受访的医疗人员坦言，临床工作中，信息需高度精确、实时与可追溯，对LLM的信任与接受仍待培养。以一线医师为例，「语言模型的建议能不能被采纳？最终责任又落在谁身上？」这些问题，都需要制度性的响应与配套。
🔸「AI 能提供建议，但诊断与照顾，还是医师说了算。」
从教学场域出发，让AI「变得可信」
北部某医学大学透过在虚拟病历、模拟教案撰写、医学生辅助学习等方面使用LLM，观察其对临床判断与医疗安全的影响。AI的导入关键不在于技术，而在于「人怎么使用它」，尤其是角色设定与风险界线的设计，将直接影响AI能否融入真实医疗流程。
🔸「AI若能成为医师的第二大脑，就不再只是新玩具，而是新同事。」
真实痛点：你让AI帮什么，就得先帮它长大
根据针对台湾医疗机构信息主管、管理者与相关部门人员的调查，有近六成受访者指出「AI的回答有时答非所问，且来源难以查证」，显示现场工作对准确性与可追溯性的高度要求。尽管如此，仍有超过八成的管理与IT人员表示，若能经过客制化训练与调校，AI仍可在行政、教育与病人沟通等非临床领域展现实质效益。
🔸「你喂给AI什么，它就回应什么。AI的专业，是人训练出来的。」
结语：AI不是灵丹妙药，是长期共学的开始
AI技术不是解决一切问题的灵丹，而是医疗体系与科技产业之间「共学」的起点。要让LLM在医疗现场真正「落地」，需要更多实测数据、跨域对话与制度支持。从病历输入到护理提醒，从行政效率到患者沟通，每一步都考验我们对风险、伦理与温度的理解与掌握。
🔸「LLM走入医疗，不是接管专业，而是提醒我们重新定义专业。」
