其实医疗室的庞大又复杂的产业，广义上包含几种情形: 1. 预防医疗和卫教: 简单的说就是健康检查筛检这一类。体检的项目很多，其中有很多 是法规规定的项目。法规规定的项目AI很难发挥，因为法规就是法规，AI不能改法规，而 且量大又死板，人力求又多，AI来做根本CP值不高。至於自费体检，AI目前在问诊以及理 学检查上不能做，也无法提供客制化建议(因为每个人的需求不同)，AI不能代替医师执行 超音波内视镜等工作，更何况在这一块根本没没有大量数据可以让AI训练。(题外话，AI 也不能在超高阶健检代替真人美女护理师服务员....) 2. 诊断: 这是目前AI主攻的一块，很多人都强调AI经过大量训练，即有诊断能力。以医 师的训练来说，读书，记忆，融会贯通，反覆应在临床上应用，以经验和知识的比较，就 能做出诊断。而AI的训练，就是大量数据模型(读书，记忆)，产生逻辑(融会贯通)，做出 可能的诊断，但中间却没有经验累积，因为很多疾病的表现是不典型的，AI训练不够诊断 也会有问题，因为目前的AI学习架构似乎没有让AI累积经验机制。此外，医疗的观念会一 直进步，很多疾病会被发现，也很多疾病的诊断标准会修正，但目前AI无做到医疗知识与 时俱进，因为AI的训练都是根据过去的资料累积而来，往往学生利用AI找相关资料时，AI 给的都很多都是过时的，尤其至针对三高，血液疾病以及肿瘤治疗，那结果还真是惨不忍 赌。目前AI在诊断上的发展还是以影像和病理为主，因为给的资料最直接也最好训练，但 如果是需要和人沟通，尤其是精神疾病相关的领域，AI目前在这需些情境得诊断上真的不 行。 3. 治疗: 先有诊断才有治疗，诊断正确才有正确的治疗方向。但治疗是要看整体的。比 方说糖尿病的治疗，不同的状态有不同的建议，但目前AI只能针对大多一般的状况给予大 略的方向，对於特殊个案的建议根本就是乱七八糟。以外科来说，AI无法取代需要技术的 治疗，而且也无法给出适当的处置以及预测手术後的预後。因此AI目前在治疗上，还有很 多长远的路要走。 4. 长照和远距医疗: 前者不用讲，都是人力堆出来的，AI不实用CP值也不高，远距医疗 局限性太多，AI也是不实用CP值也不高。 AI目前能做的就是辅助和增加效率，要在所有的情境下取代是不可能的。 最後还是一句话，AI出槌，厂商要背书吗? AI能代替医师出诊断书，健检报告，配工复工报告以及写失能诊断吗? --

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