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AI陪病時代1/患者帶AI建議進診間成趨勢 真實醫病互動為何仍不可取代?

健康醫療網

發布於 1小時前 • 健康醫療網/記者黃嫊雰報導
從察覺身體異狀到真正踏入就醫流程前,民眾常會陷入「自己是不是生病了」的不確定感,蒐集健康資訊的主要目的,是想得到確認、降低焦慮,從而獲得內心的安定。

【健康醫療網/記者黃嫊雰報導】身體莫名不舒服,你會先掛號看醫生,還是先打開AI輸入症狀,等待螢幕另一端給出回應?生成式AI快速普及,也逐漸成為民眾取得健康資訊的新管道。美國民調機構蓋洛普(Gallup)今(2026)年的全國調查發現,有四分之一的成年人曾向AI諮詢健康建議,其中近6成表示,使用AI的動機是希望先自行蒐集資訊,再尋求醫師協助。

相較於過去透過搜尋引擎自行查找資料,AI能即時互動、整理資訊,還能依用戶的需求提供客製化回應,也讓部分民眾開始將AI視為一位24小時在線的「健康顧問」。不過,AI究竟能幫助民眾做出更好的醫療決策,還是可能帶來潛在的風險?當AI進入診間,對醫病關係又將帶來哪些改變?

AI不只是搜尋工具 專家:提供「陪伴感」應對不確定性

臺灣大學公共衛生學院健康行為與科學研究所黃柏堯助理教授表示,從察覺身體異狀到真正踏入就醫流程前,民眾常會陷入「自己是不是生病了」的不確定感,蒐集健康資訊的主要目的,是想得到確認、降低焦慮,從而獲得內心的安定。

「過去Google時代,民眾需要自行搜尋、比對不同來源資訊,判斷內容是否可信,再逐步拼湊出答案。」如今AI可提供即時對話、擬人化互動,還能依用戶描述的症狀整理出看似完整的資訊,容易讓人感受到「有人接住、陪伴自己」,進而產生被理解的感覺。

黃柏堯助理教授進一步以「擬社會關係」理論分析,長期追蹤網紅後,有人可能對其產生單方面的人際關係想像,現行人們與AI的互動模式也可能存在類似的情況。不過,民眾若只關注符合自身想法的資訊,原有認知與偏見也可能在過程中被強化,引發過度就醫、延誤就醫等兩極化現象,值得持續關注。

患者先問AI再就醫 基層醫分享第一線觀察

台灣婦產科醫學會理事、婦產科診所院長陳建銘醫師分享第一線觀察表示,其診所位在被稱為科技重鎮的新竹,當地民眾普遍習慣運用AI工具,近年確實也看到越來越多患者事先使用AI整理資訊,再帶到診間與醫師討論。

「醫療行為的核心仍在於精準診斷與醫病溝通的溫度。」陳建銘醫師分享,近期就有一名20多歲的科技業女性因陰道異常出血,依照AI建議前來就醫。他先協助排除常見原因,患者也提出AI推測的其他可能性,但逐一評估後仍未找到明確病因,推測可能與荷爾蒙失衡相關。這時患者突然詢問「那我還能不能繼續打瘦瘦針?」,也讓他進一步了解與症狀有關的潛在因素,醫師透過醫病互動逐步掌握患者的病況,正是AI難以取代之處。

▲疾病的診斷仍仰賴醫病溝通,目前AI仍無法取代。

AI改變醫病互動 從醫學倫理四原則看潛在問題

國防醫學大學醫學系醫學人文教育中心主任、三軍總醫院胸腔外科蔡遠明醫師同樣看到患者使用AI搜尋醫療資訊的現象。他觀察到,民眾多數是因為候診時間較長,希望先透過AI對自身症狀或可能病況有初步了解。不過,網路資訊龐雜且品質不一,若再加上民眾自身的主觀判斷,可能徒增焦慮,加上部分AI模型的訓練資料可能仍以英文或特定族群資料為主,未必適用於不同語言、文化背景或疾病盛行型態的患者,容易導致民眾誤解病情。

他進一步從醫學倫理四大原則,分析民眾使用AI查詢醫療資訊時可能存在的問題:

  • 不傷害:即避免對患者造成傷害。AI若提供不恰當、錯誤或過度推測的資訊,可能導致患者誤判病情,甚至自行調整用藥、延後就醫或改變原有治療計畫,進而影響自身的權益。
  • 行善:即為患者尋求最佳利益。因此臨床醫療決策均需建立在實證醫學與專業判斷之上,但AI提供的醫療常面臨資料來源不透明、證據等級不明確等問題。患者若依據AI資訊做出選擇,後續疾病進程出現惡化,責任歸屬問題目前還未釐清。
  • 尊重自主:與知情同意有關。而民眾在使用AI前,是否了解AI的運作原理、限制、可能偏誤,以及與AI互動後可能產生的效益或影響,也是需關注之處。若用戶誤以為AI回答等同醫師意見,反而可能削弱真正的自主判斷。
  • 正義:即醫療資源的合理分配。AI工具常有付費等級差異,且民眾的數位能力、語言能力、網路安全意識與健康識能也不盡相同。部分民眾可能會取得較完整或較高品質的醫療資訊,進而形成新的資訊落差,也加深健康不平等。

醫師不只治病!臨床現場也照顧患者心理需求 AI仍有局限

「醫師不只是醫治疾病,也要照顧患者的心靈。」蔡遠明醫師表示,醫學教育相當重視「傳遞壞消息」的訓練,不只是單純告知診斷結果,而是一個需要高度同理與專業判斷的溝通過程。其中包括評估患者對病情的認知、確認患者希望了解資訊的程度,並以對方能理解的方式逐步說明病情,過程中須隨時觀察並回應患者的情緒反應,包括沉默、哭泣、憤怒、否認或焦慮等,最後才能完成診斷、制定治療計劃,細緻的判斷與人際互動過程仍有賴醫師的臨床經驗、倫理敏感度與同理能力,AI目前在這方面還有局限。

接下來,專家將進一步解析AI在醫病溝通中扮演的角色,以及民眾如何善用AI整理資訊、做好就醫前準備,在科技輔助下提升醫病互動的品質。

【延伸閱讀】

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