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AI應用於中風醫療仍不可靠 台美團隊研究登國際期刊
台大公衛學院副教授李達宇（中）攜手哈佛公衛學院等國際機構，進行全球首度對生成式人工智慧在中風照護資訊提供上的表現系統性評估。（記者楊綿傑攝）
〔記者楊綿傑／台北報導〕不能把AI當醫師！台大公衛學院副教授李達宇攜手哈佛公衛學院等國際機構，進行全球首度對生成式人工智慧在中風照護資訊提供上的表現系統性評估，研究發現，即便技術突飛猛進，當置身於需要即時判斷、攸關性命安全、並高度依賴專科判斷的臨床現場時，現有的聊天式AI工具仍難以跨越「安全」與「可靠」的門檻，成果獲國際期刊《npj Digital Medicine》刊登。
李達宇說明，研究團隊選擇了 ChatGPT、Claude 與 Gemini 等3款主流大型語言模型，模擬多種貼近臨床情境的中風照護場景，並運用多種提示設計策略，全面評估其在準確性、同理性、可操作性與安全性等面向的表現。發現所有系統在「提供患者可直接採取行動的建議」方面表現不一，尤其在中風治療等高風險階段，錯誤或不完整的回應時有所見。
中風是全球第二大死因、第三大致殘原因，對低社經族群的衝擊尤為深遠。李達宇提到，生成式AI在一般健康資訊傳遞上或具潛力，然而在如中風這類需即時專業介入的情境下，其可靠性仍待大幅提升。而在高風險的醫療照護中，即使是微小的錯誤，也可能付出生命的代價，使用應該審慎。
李達宇認為，在醫療資源有限或專科人力短缺的地區，AI雖可擴大照護可及性，但在正式納入臨床或公共衛生決策前，必須通過嚴謹的臨床驗證與監管程序。而除了技術本身的精進，也應協助民眾學習「如何發問」，以獲得更安全、更具實用價值的回應，並建立有臨床專業監督的互動流程。
展望未來，李達宇表示，團隊將持續推進相關研究，提升大型語言模型在患者健康資訊提供上的準確性、可理解性與個人化表現。但也強調，醫療照護的複雜性與高度專業性，決定了臨床應用迫切需要專為健康與臨床語境設計的領域導向大型語言模型，而非通用型模型的簡單延伸，唯有如此，AI 方能細膩捕捉臨床決策的多重脈絡與患者狀況的微妙差異。
台大環境與職業健康科學研究所特聘教授陳保中則提醒民眾，不要把AI當醫師，AI只是輔助去尋找協助的管道，如要掛哪一科等醫療服務的選擇，而非幫助做醫療行為的決定。
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