近期在醫院，我們很常茶餘飯後討論的話題就是，我們醫院的人力會不會日後被AI人工智慧取代掉，隨著GPT的使用日漸成熟，相關領域的模型建立發展也是核心議題，像是筆者常去服務的新竹榮民醫院近期就發表一篇論文，「台灣藥師執照考試中ChatGPT的表現」，結果分析，雖然GPT尚未通過考試，但是透過深度學習，未來應該是可以達到輔助醫療的效果，而醫院內除了第一線接觸病人的護理師跟開刀的醫生外，像是藥劑師、醫檢師的工作在未來是否會被取代？但我思考核心的重點是我們如何使用工具，而不是被工具使用，因此對於GPT的使用應該朝向鼓勵使用，並且讓他變成提升效率的工具，但使用科技也有一些發展上的顧慮。
人工智慧（AI）技術在醫療領域的應用快速增長，為醫療服務帶來了許多潛在的好處，但是我們也必須面對以下問題，來確保AI的應用在醫療中發揮其最大的價值。我認為有3個AI在醫療服務中相關的問題，必須優先釐清，分別是隱私和數據安全性、技術可信度和可解釋性，以及醫療倫理和責任問題。
首先，隨著AI在醫療中的應用，數據的收集和共享變得不可或缺。然而，這些數據中包含了大量的個人身份和敏感醫療信息，因此確保數據的隱私和安全性變得至關重要。我們需要確保在數據收集、存儲和共享過程中采取嚴格的安全措施。這包括數據的加密、訪問控制、醫療倫理指導方針的制定，以及監督機構的角色。只有通過這些措施，患者才能夠信任其數據得到安全保護並用於改善醫療服務，資安防護與個資使用成為必須要面對的問題。
其次，技術可信度和可解釋性是AI在醫療中應用的關鍵問題。由於許多AI算法基於深度學習模型，決策過程通常難以解釋。這引發大眾對於AI結果和建議的信任度不高的問題。因此，為了增強AI的可信度，我們需要開發可解釋的AI模型，能夠提供清晰的解釋和證據來支持其結果。這樣醫生和患者才能更好地理解AI的建議，並能夠進行更有效的共同決策。同時，也需要減少數據偏見和未知風險對AI的影響，以確保其在醫療領域的可靠性。
最後，醫療倫理和責任問題是AI在醫療中應用的關注焦點。當AI做出診斷或治療建議時，我們需要明確界定醫生和AI之間的責任歸屬。同時，當AI犯錯或導致不良結果時，我們也需要考慮責任的歸屬。這需要制定相應的法律法規來規範AI的責任和義務。此外，醫療倫理的角度也必須被納入考慮，確保AI的應用符合醫學倫理的要求，並且尊重患者的自主權和隱私。這就涉及到修法的專業性問題，日前看到醫療專業的張育美委員提出這個方向的修法建議，我也表示贊同，當技術持續發展、我們的法律規範也要跟上步調。
＊作者目前在醫院從事骨科醫療器具業務工作，平常也多在竹苗一帶的醫院服務
