萬事問AI，中風也是？台大公衛學院與哈佛大學等國際機構合作，近期完成全球首項「生成式AI」在中風照護資訊提供上的表現評估。研究主持人、台大公衛學院副教授李達宇說，研究發現，面對中風病人常見的提問，AI回應缺乏一致性，尤其在中風治療等高風險階段，錯誤或不完整回應時有所見，臨床醫師也認為AI工具缺乏準確性，難跨越「安全、有效」門檻。
李達宇表示，許多病人開始使用ChatGPT等AI工具，詢問中風復原及相關症狀衛教資訊，因此研究團隊選擇以ChatGPT、Claude與Gemini三款主流大型語言模型為分析對象，模擬多種貼近臨床情境的中風照護場景，運用多種提示設計策略，評估其表現。
研究發現，生成式AI產生回覆，有時雖可提供幫助，但也存在誤解問題，恐帶來致命風險。李達宇說，「AI很聰明，但在高風險醫療照護中，微小錯誤則可能要人付出生命代價」，因此在AI發展過程中，教導病人「如何安全使用AI」，與技術發展同等重要。
這項研究設計，將AI回覆分為準確性、幻覺率、具體性與相關性、同理性與可理解度、可行性共5面向評分。李達宇指出，準確性是分析AI的回應是否符合臨床指引，幻覺率則是指錯誤資訊出現的頻率，結果顯示，在中風照護相關領域中，AI給出建議的分數，平均僅在勉強及格的60至65分範圍。
李達宇表示，這三種AI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，錯誤或不完整回應時有所見。雖然AI在一般健康資訊傳遞上也許具有潛力，但在中風這類即時且需專業介入的情境上，可靠性仍有待大幅提升。民眾提問的技巧也很重要，若納入個人疾病史等資訊，有助AI回應時更安全、實用。
國衛院國家環境醫學研究所所長陳保中表示，國內醫療人力缺乏，發展AI模型，有助提升醫療照顧品質及效率，也提升安全性，減少醫護因過勞而誤判病人病情，但前提是AI僅作為協助工具，而非代為做出決策。在病人端，最擔心民眾使用AI後「自以為是」，誤認病情「沒事」，因此AI輔助病人做出醫療決策的風險仍高，應設法降低風險。
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