當AI與醫療結合，能讓真相愈來愈清晰嗎？中研院統計科學研究所所長陳君厚今於「人工智慧與失智照護的未來」研討會上表示，各界都期待AI能帶來改變，包含降低照顧人力負擔、增加診斷的準確度、提前預測疾病等，站在統計學的觀點，現在的AI僅能「輔助」無法取代人力，即使是疾病的預測都可能會因為資料雜訊的出現，影響最後判讀。
陳君厚表示，過去曾與台灣大學精神科名譽教授胡海國合作，針對思覺失調症、自閉症、酒精依存症，透過不同的指標，將其資料以視覺化呈現，瞭解是否有其特殊性。
但是，以思覺失調症為例，從不同指標來看這個疾病，發現有太多因素都可能造成思覺失調症，包含基因、病毒，或是幼年時的創傷經驗等，最後僅能得到一個結論是「思覺失調症是不同疾病的綜合體」，所以想要透過AI，協助診斷是有困難的，仍舊需要醫療的專業與累積經驗的判斷。
陳君厚表示，近年護理人力吃緊，也有不少研究想知道AI到底能不能夠取代護理人力，根據國外的研究成果發現，想要用AI完全取代護理人力是「絕對不可行」的，既然無法取代，但有辦法降低護理人力負擔嗎？答案是有機會，但能降低負擔的比例不高。
從結論來看，AI在醫療的角色上，現階段僅有「輔助」的功能，像是提醒護理人員，病患有什麼需求，或是即時給予警示訊息等，專業的人力仍是具有重要的角色與地位。
他也提到近年許多科學家都希望可以讓簡單的疾病，由AI做辨識，陳君厚以一張「皮膚上有一顆痣」的圖片讓AI判讀，AI正確判讀出這是一個良性的皮膚腫瘤，一旦照片呈現時，系統增加了一個雜訊時，同一個痣卻被AI判讀成「惡性腫瘤」。
陳君厚表示，AI在判讀時，其實是透過輸入常見的參數資訊，如性別、常見環境等，曾有團隊提供10張狼與哈士奇的照片，交由AI辨別，卻出現兩張錯誤，一張是沒有在雪地裡面的狼，被辨識為哈士奇、一張是在雪地裡的哈士奇，被辨識為狼，因為那十張狼的相片背景都是雪景，而哈士奇都沒有雪景，AI 以此邏輯做了判斷。
從此可以發現，AI在辨識真相時，會透過環境等各種參數，一旦參數設定錯誤，或是有特例發生時，如處於雪地的哈士奇，就會被辨識為狼，判讀上就可能出現錯誤。
陳君厚表示，統計在AI的發展上，具有非常重要的角色，未來也期待AI可以提升更高的精準度，深度學習AI的結果，再進行分析，達到探討最為可能的解釋，進而協助發展智慧醫療。
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