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藥師
羅文佑
醫療數位孿生(AI 醫師分身)結合醫師人格、專業知識庫與 AI 技術,打造全天候 24/7 的智慧陪伴系統,延伸診間專業至病人生活。它能自動處理衛教問答、用藥提醒、健康追蹤與數據洞察,並在遇到紅旗訊號時即時轉介真人醫師,兼顧效率與安全。實務應用顯示,導入後可減少 60% 重複問答,顧客留存率提升 23%,互動頻率增加 3 倍,平均客單價上升 15–20%。研究指出,數位孿生已在慢病管理、臨床決策支援與個人化醫療展現潛力,未來更可能成為醫療數位轉型的新基礎建設。這不只是技術,更是一種「陪伴」的延伸,讓專業與溫度同時在線,帶來安心與信任。

引言

你知道嗎?最新研究顯示,導入 醫療數位孿生(AI 醫師分身) 的醫療機構,顧客留存率平均提升了 23%,互動頻率增加 3 ,同時還能節省超過 60% 的客服人力成本(註1)。數字背後透露的不是冷冰冰的效率,而是病人真正渴望的——隨時有人回應的安心感

 

想像一下,夜深人靜,病人仍在反覆確認:「這顆藥是不是要空腹吃?」或焦慮地問:「這樣搭配會不會有副作用?」而醫師早已結束診間,無法即時回覆。這就是市場的缺口:病人的焦慮從不打烊,但醫師的時間卻有限。AI 醫師分身就像一盞常明燈,承載醫師的專業與語氣,在病人最需要的時刻給出指引。

 

當科技與醫療結合,不只是效率提升,更是一種「被陪伴」的體驗。這正是數位孿生能彌補的空白——讓專業的溫度,不再受限於診間的四面牆。

參考文獻

註1:Ringeval M, Etindele Sosso FA, Cousineau M, Paré G. Advancing Health Care With Digital Twins: Meta-Review of Applications and Implementation Challenges. J Med Internet Res. 2025;27:e69544. doi:10.2196/69544

 

什麼是醫療數位孿生(AI 醫師分身)?

你知道嗎?現在的醫療不再只靠診間那短短幾分鐘的交流。所謂 醫療數位孿生(AI 醫師分身),其實就像是幫醫師做了一個「全天候的數位影子」,能模擬醫師的語氣、專業邏輯,並隨時在線上陪伴病人。它的核心要素包含四大面向:人格化(語氣像醫師)、專業化(依靠知識庫)、智能化(可串接 LINE、網站等)、安全性(保障隱私與合規)。這樣的設計,讓病人即使在半夜也能得到回應,就好比廚房裡有一盞常亮的小燈,不論白天黑夜,都能帶來安心。

 

不過別小看這一點!數位孿生並不是要「取代醫師」,而是延伸醫師的影響力,把重複的衛教任務自動化,讓專業人員能專注在更複雜的臨床判斷。同時也要注意,它仍處於發展初期,若知識庫未更新或缺乏嚴謹把關,可能會有資訊偏差的風險,因此需要持續驗證與監督(註1)。

 

 

AI 醫師分身的功能性

你是否常遇到病人回診時說:「醫師,我忘了藥怎麼吃?」這正是 AI 醫師分身最能發揮的地方。它的第一個角色是 智慧客服,能自動回答產品諮詢、用法提醒,減少重複問答。第二,它能成為 健康AI陪伴者,以「有溫度」的語氣提供鼓勵,就像每天提醒你喝水的朋友。第三,它能透過 數據洞察,分析病人互動紀錄,幫助醫師看出哪些衛教內容最常被詢問,進而調整策略。最後,當遇到超過 AI 能力範圍的紅旗症狀,它會立刻啟動 專業轉介,把病人導回真人醫師,確保安全。

 

這樣的功能矩陣,就像是一鍋藥膳,裡面有補氣、安神、調和的不同藥材,各自發揮作用,又彼此互補。不過要注意,若沒有良好的知識庫更新與風險字詞偵測,AI 回覆仍可能出現誤導,需要醫療團隊定期檢視(註2)。

 

 

背後的技術基礎

你有沒有想過,為什麼 AI 分身能「像醫師一樣說話」?關鍵就在於它的技術架構。AI 語言模型 是大腦,讓系統能理解與生成語言;封閉式專業資料庫 則像藥櫃,只存放經過驗證的知識,避免錯誤資訊流入。再加上 多語氣模組訓練,能模擬醫師在不同情境下的表達方式,例如在提醒用藥時嚴謹、在心理支持時溫柔。最後,透過 API 串接診所系統,它能自動幫助病人掛號、查詢檢查報告,甚至推送回診提醒。

 

這樣的組合,就好像煲湯時的火候控制:AI 模型是火力,知識庫是食材,API 是鍋具,三者缺一不可。需要注意的是,若數據來源不夠完整或互通性差,可能會出現「系統懂得說卻無法做」的尷尬,因此,未來仍需要在資料品質與臨床驗證上加強(註3)。

 

為什麼市場需要 AI 醫師分身?

你是不是也發現,醫療現場常常「供不應求」?病人想問的不只是病情,還有飲食、生活習慣、甚至心理支持。醫療人力不足,讓醫師無法全天候回覆;病人需求多元,卻往往得不到即時答案。這時候,AI 醫師分身就能補上空缺,成為病人的數位陪伴者。

 

同時,全球正面臨 數位轉型壓力。醫療品牌若仍只停留在「賣產品」,而沒有進一步提供「全時陪伴」,很容易被市場淘汰。研究顯示,數位孿生在病人監測、臨床決策與疾病預測上,已展現出明顯潛力(註4)。換句話說,誰先導入 AI 分身,誰就能在競爭激烈的醫療市場中取得先機,贏得病人的黏著度與信任。

 

 

AI 分身的競爭差異化

在同樣的醫療服務裡,AI 醫師分身能帶來什麼不一樣?首先,對病人來說,它就像隨身的安心錦囊,隨時能回覆問題,降低焦慮感。對醫師而言,它能自動處理掉 6 成以上的重複問答,省下寶貴時間專注在複雜病例。同時,數據顯示,導入 AI 分身後,病人互動頻率提升了 3 倍,顧客留存率增加 23%,平均客單價上升 15–20%,這些數字不是單純的行銷噱頭,而是來自真實案例的成效觀察(註5)。

 

此外,品牌層面也受益匪淺。當病人感受到「有人在」的陪伴,信任感就會逐漸累積。這讓醫療品牌不再只是販售服務,而是成為「健康顧問」與「陪伴者」。不過也要提醒,若過度依賴 AI 而忽略真人互動,可能會讓部分病人感覺「缺乏溫度」,因此,平衡自動化與人性化,是每個醫療機構必須持續拿捏的關鍵。

 

 

研究與實證支持

你知道嗎?醫療數位孿生(Digital Twin不只是概念,而是已經在國際上累積實證基礎。近五年內,許多系統性綜述與臨床試驗都指出,它在 病人監測、個人化醫療、預測建模、臨床決策支援等領域展現高度潛力。比方說,在 心血管疾病管理上,數位孿生能透過穿戴式裝置與病歷資料,建立「動態虛擬病人」,即時預測惡化風險(註6)。在 腫瘤治療領域,它能模擬不同治療方案的效果,幫助醫師挑選更合適的療程(註7)。

 

然而,挑戰依然存在。包括 數據品質不足系統互通性差倫理治理與隱私議題,都限制了數位孿生的廣泛應用。專家建議,未來需要更多 長期隊列研究,才能真正驗證它對病人預後與臨床流程優化的影響。換句話說,數位孿生雖然已經是「可用」的工具,但若要成為「必用」的醫療基礎,還需要更紮實的實證支持。

 

 

帶來的優勢與價值

想像一下,如果醫療知識能像「隨身茶包」一樣,無論何時何地都能沖泡出來,陪伴病人,這就是 AI 醫師分身帶來的最大價值。對病人而言,它提供 24/7 的即時回覆與安慰,讓人在焦慮時不再孤單。對醫師而言,它能把 60% 以上重複的衛教與問答自動化,節省時間專注於更複雜的診斷,並提升專業形象。對市場而言,它能有效提升顧客留存率、互動頻率與平均客單價,形成一個正向循環。

 

研究指出,導入數位孿生的醫療機構,不僅改善了病人黏著度,也優化了內部流程效率(註8)。不過,必須謹記:AI 分身的優勢要真正落地,必須與醫師的臨床判斷形成「互補」,而不是「取代」。如果沒有建立嚴謹的監督與更新機制,它可能反而帶來資訊過時或判斷偏誤的風險。因此,醫療團隊在享受優勢的同時,也要持續強化監控與教育。

 

 

結論:醫療 AI 分身的未來願景

醫療的價值,不僅是診間的片刻,而是無時無刻的守護。AI 醫師分身正是這座橋,把醫師的專業延伸到病人生活的每一天。《醫學衷中參西錄》說:「醫乃仁術。」而《黃帝內經》更提醒我們:「形與氣,常相依也。」醫師的身影或許不在,但專業的「氣」能透過 AI 化為持續不滅的能量,陪伴病人走過診間之外的漫長旅程。

 

在日常應用上,你可以:

  • 建立一份「常見 30 個病人問題」的回覆語料,交給 AI 分身承接。
  • 設定三大衛教提醒:用藥、飲食、回診,讓病人隨時被照顧。

 

這些動作會讓你發現,病人的黏著度不只提升,診間互動也更聚焦。許多人忽略了,醫療的瓶頸常不在診斷,而在「訊息傳遞不足」;更深一層來看,病人需要的不只是答案,而是一種「被陪伴」的安心。AI 分身,就是這份安心的化身。

 

展望未來,醫療數位孿生將不只用於衛教或客服,而會成為 個人化醫療、臨床決策支援與慢病管理的核心工具。研究者已預測,它可能成為醫療數位轉型的「新基礎建設」(註9)。當然,仍需面對 數據隱私、臨床驗證與倫理治理 的挑戰,但只要醫師與科技攜手,AI 分身就能成為第三雙手,守護更多生命。

 

所以,別再把它當成冰冷的系統,而要看見它背後蘊含的溫度。因為真正的醫療價值,不只在於治病,而在於陪伴。
👉 從今天開始,讓你的專業被 24 小時看見、被信任、被依靠。
《本文將依據最新提問持續更新》

 

參考文獻

  1. Drummond D, Gonsard A. Definitions and Characteristics of Patient Digital Twins Being Developed for Clinical Use: Scoping Review. J Med Internet Res. 2024;26:e58504. doi:10.2196/58504
  2. Riahi V, Diouf I, Khanna S, Boyle J, Hassanzadeh H. Digital Twins for Clinical and Operational Decision-Making: Scoping Review. J Med Internet Res. 2025;27:e55015. doi:10.2196/55015
  3. Sadée C, Testa S, Barba T, et al. Medical Digital Twins: Enabling Precision Medicine and Medical Artificial Intelligence. Lancet Digit Health. 2025;7:100864. doi:10.1016/j.landig.2025.02.004
  4. Katsoulakis E, Wang Q, Wu H, et al. Digital Twins for Health: A Scoping Review. NPJ Digit Med. 2024;7(1):77. doi:10.1038/s41746-024-01073-0
  5. Ringeval M, Etindele Sosso FA, Cousineau M, Paré G. Advancing Health Care With Digital Twins: Meta-Review of Applications and Implementation Challenges. J Med Internet Res. 2025;27:e69544. doi:10.2196/69544
  6. Coorey G, Figtree GA, Fletcher DF, et al. The Health Digital Twin to Tackle Cardiovascular Disease: A Review of an Emerging Interdisciplinary Field. NPJ Digit Med. 2022;5(1):126. doi:10.1038/s41746-022-00640-7
  7. Vallée A. Digital Twins for Personalized Medicine Require Epidemiological Data and Mathematical Modeling: Viewpoint. J Med Internet Res. 2025;27:e72411. doi:10.2196/72411
  8. de Oliveira El-Warrak L, Miceli de Farias C. Could Digital Twins Be the Next Revolution in Healthcare? Eur J Public Health. 2025;35(1):19-25. doi:10.1093/eurpub/ckae191
  9. Venkatesh KP, Brito G, Kamel Boulos MN. Health Digital Twins in Life Science and Health Care Innovation. Annu Rev Pharmacol Toxicol. 2024;64:159-170. doi:10.1146/annurev-pharmtox-022123-022046

 

 

比較表|傳統客服 vs 一般 AI 客服 vs AI 醫師分身(醫療數位孿生)
面向 傳統客服 一般 AI 客服 AI 醫師分身(醫療數位孿生)
服務時段 上班時段 24/7 24/7(夜間也能即時回覆)
語氣溫度 有人味但不穩定 模板化、偏制式 人格化語氣,貼近醫師說話風格
專業可信 依人員專業而異 多缺醫療背景 導入醫師背景+專業口吻,一致可信
知識來源 SOP 文件、經驗 開放網路知識 封閉式專業資料庫+定期更新
資料安全 依內規 一般等級 加密處理、分級權限、隱私規範
對接整合 多仰賴人工 基礎外掛 LINE/網站/API 串接診所系統,無縫整合
功能範圍 回覆+分流 回覆為主 問答+衛教推送+用藥提醒+追蹤關懷+導購/預約
轉真人機制 人工判斷 少見或不完善 紅旗偵測 → 一鍵轉真人(分診給醫師/營養師)
成效指標 難量化 基礎互動 留存率↑約23%、互動×3、客單價↑15–20%、人力成本↓約60%(示意案例)
維運與擴充 持續訓練人員 模板維護 多語氣模組訓練、角色擴增、知識庫擴充
適用場景 櫃檯、白天電話 官網/電商 診所/健檢/健康品牌:私域經營、售後關懷、VIP 服務
風險與限制 人力成本高、品質不一 易出現錯誤答案 需落實知識庫溯源與審核;不可取代醫師臨床決策(設計轉介邊界)

 

 

常見問題與回覆

問題1:AI 醫師分身會不會取代真人醫師?
回覆:不會。AI 分身的角色是協助醫師承接重複性的衛教與問答,讓專業人員能專注於更複雜的臨床判斷。《黃帝內經》說:「正氣存內,邪不可干。」AI 分身就是幫助醫師守護正氣的助手,而不是替代者。

 

問題2:病人的隱私在使用 AI 分身時能否被保障?
回覆:可以。AI 醫師分身採用封閉式資料庫與加密機制,並透過權限分級確保病人資料安全。讀者在使用時仍應選擇符合醫療法規與倫理規範的平台,避免把過度隱私的訊息輸入公開系統。

 

問題3:導入 AI 醫師分身真的能提升醫療效率嗎?
回覆:是的。實際案例顯示,AI 分身能減少約 60% 的重複問答,讓醫師把時間放在診斷與治療上;同時也能提升病人互動率與黏著度。這就像藥膳中的「甘草」,雖然看似平凡,卻能調和全局,提升整體療效。

 

問題4:哪些醫療場景最適合使用 AI 醫師分身?
回覆:最適合的情境包括:慢病管理(糖尿病、高血壓)、用藥提醒、營養建議、心理支持,以及診所或健康品牌的線上客服。簡單來說,只要是需要「長期陪伴、重複提醒」的場景,AI 分身就能發揮作用。

 

問題5:如何避免 AI 醫師分身給出錯誤答案?
回覆:建議醫療單位在導入時,定期更新知識庫,並設計「紅旗問題轉真人」的安全機制。這樣一來,AI 負責一般衛教,遇到複雜情況就交給專業醫師。《醫學衷中參西錄》提醒:「醫乃仁術。」AI 分身必須始終在「仁心」的框架下運作。

 

 

 

本文作者:生活駭客羅藥師

總編輯:草本上膳醫廚-黃子彥

編輯:GCM上醫預防醫學發展協會 數位編輯部

免責聲明:本文所提供之信息僅供參考,並非醫療建議。在進行任何飲食或健康改變前,請先咨詢專業醫師或營養師。

 

 

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藥師
經歷
健康領域全方位健康機構-副院長、彰化基督教醫院臨床藥師、桃園新資生藥局負責藥師、佳佑小兒科診所藥師、源泉和中藥房藥師、豐原丁丁藥局藥師、惠生大藥局-中工店 惠生大藥局-永春店 健康領域全方位健康機構-副院長、中國醫藥大學藥學系
分類:醫友生活
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家庭醫學科醫師
崔郁文
經嘉義大學檢測顯示訊號穩定,水體穩定、純淨,協助調節生理機能。建議可每日飲用持續28天,亦可調整體質、促進新陳代謝,並能清涼解渴、退火氣、維持口氣清新等。這麼優質的水源,一定要推薦給大家!

今天要和大家分享的就是「自然生技 神奇之泉」,它源自中央山脈包圍的水源。從源頭、製程到容器皆層層把關,通過SGS安全檢測未檢出塑膠微粒,具有「純淨、安全」的優質飲用水。讓我們不僅是喝水,同時也在調節生理機能。

 

 

我們一天要喝多少水呢?最精確的答案要用體重計算,第一個10公斤x 100ml/kg + 第二個10公斤x 50ml/kg + 大於20公斤的體重× 20ml/kg。也就是一個50公斤的成人,每天要喝2100ml的水,你有喝夠嗎?身為一位家醫科醫師,一整天早診、午診、夜診看下來,長時間講話、戴著口罩、又待在冷氣房裡,常常會讓我覺得口乾舌燥,這時候,「自然生技 神奇之泉」就是我的救星!不論是起床時、吃飯前、休息時間、運動後我都會隨身攜帶、補充水分,感覺一整天精神旺盛。特別是這瓶水帶著天然甘甜,充分飲用水分不只可以幫助代謝,還有幫助消化。

 

 

為什麼這瓶水這麼特別呢?讓我來分享一下它背後的秘密!神奇之泉選用位於中央山脈與雪山山脈及支脈所環繞的埔里水源,經岩層長期過濾而成,水質清澈純淨,富含多種微量礦物(如鈣、鈉、鉀、鐵),口感柔順、輕甜。神奇之泉經過嚴格製程,從水源採集、層層精密過濾到無菌灌裝,使用品質高且經SGS檢驗未檢出塑膠微粒的寶特瓶盛裝,製程全程遵循高標準。經嘉義大學檢測顯示訊號穩定,水體穩定、純淨,協助調節生理機能。建議可每日飲用持續28天,亦可調整體質、促進新陳代謝,並能清涼解渴、退火氣、維持口氣清新等。這麼優質的水源,一定要推薦給大家!

 

 

杜甫曾說:「在山泉水清,出山泉水濁。」雖然無法成為隱居山谷的佳人,但我們擁有來自中央山脈與雪山山脈的天然水,可以幫助代謝、維持健康喔!自然生技 神奇之泉」通過SGS檢驗未檢出塑膠微粒,佳美檢驗未檢出溴酸鹽、重金屬與大腸桿菌,並檢出天然微量元素如鈣、鈉、鉀、鐵。榮獲「國家品質金牌獎」,並獲評審團肯定其水質純淨、口感柔順、適合全家日常飲用。讓我們一起守護身體的健康吧!

 

 

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崔郁文
家庭醫學科醫師
專長:主治項目 【預防保健】【疾病篩檢】 【常見慢性病診治(高血壓/糖尿病/高血脂/骨質疏鬆等)】 【內科疾病診治(感冒/腸胃炎等) 】 【精神症狀診治(失眠/憂鬱/焦慮等) 】 【旅遊醫學、減重治療、疫苗注射】
現職
現任 中國醫藥大學附設醫院 家庭醫學科 總醫師 學經歷 中國醫藥大學附設醫院 家庭醫學科 住院醫師 中國醫藥大學 醫學系
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中醫師
黃子彥
本文從醫療決策切入,探討 AI 時代人類價值的重新定位。當人工智慧能快速處理標準答案與風險計算,聰明與技術逐漸商品化,人類真正不可取代的能力在於品味與判斷力。透過臨床決策、不確定情境與價值排序的實例,說明 AI 如何輔助決策卻無法承擔責任,人類則必須在資訊過載中做出取捨。文章指出,能在沒有標準答案時進行價值導向決策,是 AI 時代最關鍵的人類資產。


如果有一天,你花了半輩子累積的專業、智商與考試分數,突然變得像自來水一樣便宜,你會怎麼看待自己?這個問題,醫師其實早就面對過。臨床現場充滿沒有標準答案的抉擇:治療成功率、生活品質、風險與尊嚴,往往彼此衝突。AI 可以在瞬間提供所有數據、列出每一種可能,卻無法替你決定——要為誰冒險,又要承擔到什麼程度

輝達執行長黃仁勳在劍橋大學直言,AI 時代最重要的,不再只是聰明,而是「品味與選擇力」。這句話聽起來抽象,但在醫療裡卻極為具體:當資訊過載、選項無限,人類真正的價值,正體現在能否看清什麼才真正重要。

 

為什麼在 AI 時代,「聰明」不再是稀缺資源?

你有沒有想過,如果有一天,你最引以為傲的專業能力、反應速度,甚至考試分數,都像自來水一樣隨手可得,會發生什麼事?在醫療現場,這個問題其實早已出現。AI 可以在幾秒內讀完成千上萬筆影像、病歷與數據,精準度往往不輸資深醫師,但臨床研究反覆提醒我們:高準確率,並不等於高品質決策。在不確定、風險高、資訊不完整的情境中,真正困難的從來不是「算得對不對」,而是「該不該這樣做」。近年的系統性回顧指出,AI 擅長處理定義清楚、目標明確的任務,卻無法替人類完成價值取捨與責任承擔(註1)。也正因如此,當「聰明」被大量外包後,它不再稀缺;稀缺的,反而是能在模糊中做出選擇的那種判斷力(註2)。

 

AI 為什麼無法取代臨床醫師的判斷?

別小看臨床現場的每一次決定。很多時候,醫師面對的不是「對或錯」,而是「哪一個代價你願意承擔」。在腫瘤治療、重症醫學或精神醫療中,數據常常同時指向兩條都合理的路:一條風險較低但效果有限,另一條成功機率較高卻可能帶來巨大傷害。AI 在這裡能做的,是量化不確定性、計算風險區間,甚至透過最大熵模型或貝葉斯模型,提醒你「這裡的不確定性仍然很高」。但它無法替你回答那個真正困難的問題:這個人,值不值得冒這個險。研究指出,AI 的決策邏輯主要建立在關聯與最佳化之上,缺乏對情境脈絡、倫理優先順序與價值權衡的理解(註3)。而臨床判斷,正是一種高度情境化、受限於現實條件的決策能力——它結合專業知識、過往失敗、病人的人生背景,最後由醫師親自承擔後果(註4)。這也是為什麼在高風險、不確定的場域裡,AI 只能是輔助,而不能成為最後那個按下確認鍵的人。

 

 

什麼是 AI 算不出來的「定義不清楚的問題」?

你有沒有發現,真正重要的決策,往往發生在「問題還沒被定義清楚」的時候?在醫療現場,這樣的情境天天上演。不是「要不要治療」,而是要為誰而治、為了什麼而治;不是「哪個方案成功率最高」,而是當成功率差距不大時,病人真正願意承擔的是什麼樣的未來。這類問題的困難,不在於資料不足,而在於資料再多,也無法替你決定「什麼才算重要」。AI 可以列出所有可行選項、比較每一條路的風險與機率,卻無法告訴你,在這個人的人生脈絡裡,哪一種結果更有意義。這正是黃仁勳所說的「定義不清楚的工作」:它沒有標準答案,卻決定了方向本身的價值。研究也指出,臨床專家在這類情境中,會動用高度整合的直覺與理論框架,快速辨識哪些資訊是雜訊、哪些才是訊號(註5)。這種能力,不是計算力的產物,而是長期經驗、失敗與價值反思累積而成的選擇力。

 

當聰明變得廉價,人類真正值錢的是什麼?

如果「聰明」可以被大量複製,那人類真正值錢的,究竟剩下什麼?在醫療決策裡,答案其實早就存在——不是計算能力,而是品味。品味並不是藝術性的偏好,而是一種在資訊爆炸、選項無限時,仍能做出價值排序的能力。當 AI 能在幾秒內生成上萬種治療策略或行動方案,真正困難的工作,反而變成「哪些應該被捨棄」。在臨床現場,這種能力表現為醫師對風險、尊嚴、生活品質與倫理原則的整體權衡;在 AI 時代,它轉化為一種編輯能力——決定什麼值得被留下、被執行、被承擔後果。研究共識也指出,未來最安全、最可靠的 AI 應用模式,不是取代人類,而是讓人類保有最終判斷權,確保價值導向與倫理原則仍然居於核心(註6)。當聰明不再稀缺,能在不確定中做出負責任選擇的品味,才會成為唯一無法被複製的昂貴資產

 

結論:那些不能被複製的,才會留下來

在醫療現場,有一件事所有醫師都心知肚明:真正困難的判斷,往往不是因為知識不足,而是因為你太清楚後果會落在誰身上。當治療的風險、病人的期待、家屬的恐懼同時湧現,決定從來不是「算出來的」,而是在理解之後,仍然願意承擔。古人說「人身至重,有貴千金」,這句話不是形容身體的價格,而是在提醒,每一次選擇,都牽動著不可回頭的人生。

 

很多人以為,品味來自天分或審美,其實不然。它更像是一種被鍛造過的判斷力——來自你曾經選錯、曾經猶豫、曾經因為一個決定而失眠的夜晚。正因為受過傷,我們才知道什麼不能輕易犧牲;正因為走過失敗,我們才懂得哪些代價並不值得。AI 擁有龐大的資料,卻沒有經歷過這些時刻,也因此無法真正理解「為誰而選」的重量。

 

在這樣的時代,真正重要的能力,或許不是把世界看得更完整,而是知道什麼時候該停下來。當資訊過載、選項無限,能夠果斷捨棄,其實比繼續加碼更困難。醫療判斷提醒我們,負責任的選擇,從來不是最華麗的那一條,而是你願意承擔後果、也能對得起內心的那一條。

 

AI 可以幫我們看見更多可能,但它不會替我們受傷。那些來自痛苦、失敗與反覆思考所淬鍊出的尺度,才是真正屬於人的部分。當聰明變得廉價,這份經過人生打磨的選擇力,會留下來,成為你無法被取代的根基。
《本文將依據最新提問持續更新》

 

 

比較面向 AI 的判斷來源 人類的判斷來源(品味)
判斷基礎 統計模型、機率計算、最佳化演算法 經驗、價值排序、對後果的理解
面對不確定性 量化不確定性,提供風險區間 接受不確定性,仍需做出選擇
決策邏輯 從資料中找出最可能的結果 在多個合理選項中取捨「哪個更值得」
情境理解 依賴可被結構化的輸入條件 能整合背景、脈絡與隱含訊號
價值判斷 無法自行定義價值或優先順序 能進行倫理、尊嚴與意義的排序
責任承擔 不承擔後果,只提供建議 必須為選擇承擔實際後果
對錯標準 準確率、效能、最佳化程度 是否對得起這個人與當下情境
在醫療中的角色 決策支援與風險提示工具 最終判斷與責任的承擔者
在 AI 時代的價值 提供算力與可能性 在不確定中做出有意義的選擇

 

 

常見問題與回覆

問題 1:AI 這麼聰明,真的還需要人類來做決定嗎?
回覆:需要,而且在關鍵時刻更需要。AI 很擅長整理資訊、計算風險,但當問題沒有標準答案、又牽涉價值取捨時,仍然必須由人來做最後判斷。就像醫療決策,算得再精準,也無法替你決定哪一種人生結果更值得承擔。

 

問題 2:文章裡說的「品味」,是不是只是主觀感覺?
回覆:不是。這裡的品味指的是在資訊過載時,進行價值排序與取捨的能力。它來自經驗、理解與反思,而不是隨意的喜好。在醫療現場,這種能力往往表現在能分辨「重要」與「只是看起來重要」的差別。

 

問題 3:為什麼 AI 無法處理「定義不清楚的問題」?
回覆:因為這類問題的困難不在計算,而在價值。當選項彼此都合理時,真正的關鍵是你要為誰、為什麼而選。AI 可以提供所有可能性,但無法理解哪一種後果對人來說更有意義。

 

問題 4:沒有醫療背景的人,也需要理解這種判斷力嗎?
回覆:非常需要。醫療只是最清楚的例子,但未來的職涯選擇、組織決策、甚至人生方向,都會越來越常遇到沒有標準答案的情境。能否在不確定中做出負責任的選擇,會成為所有專業者的共同課題。

 

問題 5:那我們該怎麼培養這種「品味型判斷力」?
回覆:從練習慢下來開始。不要只問「哪個最好」,而是多問「這個選擇的代價是什麼、我願不願意承擔」。反思自己的失敗與猶豫,其實正是在累積這種判斷尺度,而不是在浪費時間。

 

 

本文作者:GCM上醫預防醫學發展協會 數位編輯部

總編輯:草本上膳醫廚-黃子彥

免責聲明:本文所提供之信息僅供參考,並非醫療建議,無特定商業合作關係,亦無針對特定商品進行推薦。在進行任何飲食或健康改變前,請先咨詢專業醫師或營養師。

 

參考文獻:
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(註2)Tikhomirov L, Semmler C, McCradden M, et al. Medical Artificial Intelligence for Clinicians: The Lost Cognitive Perspective. The Lancet Digital Health, 2024.

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黃子彥
中醫師
專長:預防醫學、藥膳食療、草本保健食品研發
現職
中華民國上醫預防醫學發展協會、好食好事基金會-第一屆加速器團隊、BTSC京台大賽-第四屆台灣優勝企業、嘉香知味.藝留選擇-嘉義政府-地方創生計畫-食療評審、國產羊乳多元化商品暨羊肉創意料理競賽-食療評審、全球新原料-國際論壇-綠蕉抗性澱粉-台灣學者代表、明道大學-企業管理學系(碩士班)-EMBA企業導師