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醫病平台/ ChatGPT會改變醫病關係嗎?

醫病平台

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圖/報系資料照
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聽健康

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編者按:本週的主題是「人工智慧聊天機器人(ChatGPT)對醫療與醫學教育的影響」。一位資深內科教授由多年的臨床經驗發表他對ChatGPT應用於醫療的隱憂,如果醫病雙方沒有互信的基礎,這種科技產物是否反而會更增加猜忌而破壞醫病關係。一位兼具多重身份的學者(醫師、醫學院基礎醫學教授、電腦工程師)與具有護理背景的腦科學研究生共同從科技面、人性面、產業面探討ChatGPT對醫病關係的影響。一位關心醫學教育的臨床醫學教授由淺入深地發表ChatGPT對醫學教育與醫學研究可能造成的困擾。讓我們不得不警惕,這樣發展下去,是否會影響學生的評估(作業、報告)以及學者的研究(論文內容及其原創性)。

最近報章雜誌有許多有關人工智慧產品、技術及運用的報導,這些電腦程式的軟體,可以判讀資料、分析影像,也可撰寫論文、檔案或報告等等。在醫療領域上,這些功能可以代替人工、幫忙整合許多檢驗資料,提出一些相關的診治資訊,也可提供影像資料的分析及初步的報告,這些作業是醫病互動中常在醫病溝通後的初步病情評估。最近有很多報導認為用「智慧」電腦分析也可以幫忙醫師提供鑒別診斷的能力,甚至建議治療的方式。

醫師與求診病人的互動溝通,有許多在問診、分析初步檢驗結果,再評估作診斷及治療的建議。這些文書的登記及初步的判讀、建立鍳別診斷,一般來說都有明細的「演算法(algorithm)」推演。遵循人工智慧的流程分析,應當大多數的情況都可以如依據教科書的內容作初步的判斷及分析。近年診斷過程中,因科技的進步,多了許多檢驗及影像的資料輔助,而可以比過去作出更正確的分析及判讀,幫助作診斷的資料的整合,然後也因此運用這些資訊,加上大量累積的資料庫作初步的分析及訂出處理的方案,進而可以有比以往更多的建議及更精確的診斷。科技平台可以更客觀的分析學習到的資訊,也許可依累積的資料庫資料作出合理的決定。

但是並不代表這些「機械」式的、反射性的作業可以取代人類的智慧。依據累積的資料及專業人員的分析及註解,可以補充「專業」反應的時效及修正人為因素、例如分心、或疲累的身心障礙引發的錯誤或認知的偏差。

從另一角角度來看,一般民眾也很方便在網路上可以查到依據網路上的資料查出一些相關的病情分析、診斷及處置的建議等。對自己病情有更多的了解,也許會改善醫病互動、溝通。

醫療成效是建立在互信的醫病關係下作出臨床診斷及信任的原則下進展。互相尊重的互動,才能在良好得醫病關係下達到身心的改善,如果醫病的對話因為主客觀不能建立共識,再下一歩的處置就難有進展。

一般民眾對於身心不適而求診治時,多少都有些自己的想法,有時因為有心理的因素不容易表達失望而不易溝通時,或甚至有些人自己對資料的主觀成見、其他親朋好友的建議或「祝福」而偏差時,反而會增加醫病間的摩擦或誤會。

當然人工智能的結構及內容的精準度及可靠性,會受到資料庫的品質而影響判斷及可靠性。當醫病雙方沒有互信的基礎時,是否反而會更增加猜忌而破壞醫病的關係。目前很多醫療作業需要靠許多檢驗及儀器檢查,在互信的關係下來判讀。如果醫病雙方都能客觀的面對這種新科技的發展,達成有共識的溝通、共同追求好醫治療效,也許可以減少醫療資源的浪費。

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