作者:程羽嬿
過去,一位優秀的醫師往往被認為應該「知道很多」。疾病表現、鑑別診斷、藥物劑量、副作用與治療流程,都應該熟記於心。因為在資訊取得不容易的年代,醫師自己的大腦就是最重要的知識庫。
但今天,這個情況已經改變。從 PubMed、UpToDate、Electronic Health Records(EHR)、clinical decision support system,到生成式 AI,醫師愈來愈不需要把所有資訊都記在腦中。AI 更進一步,不只是幫我們找到資訊,還可以整理文獻、提出 differential diagnosis、分析影像,甚至提供 management options。
我們正在經歷一個轉變:
Knowledge in the brain → Knowledge in the cloud → AI-assisted reasoning
但這並不代表醫師不再需要知識。沒有足夠的醫學基礎,醫師無法提出正確問題,也很難判斷 AI 的回答是否合理。真正發生改變的,是醫師的價值不再只來自「記得多少」,而愈來愈來自能否判斷資訊、理解情境、處理不確定性,並做出適合眼前病人的決策。
AI 的出現也帶來另一個更深層的問題:科技不只是協助醫師工作,也會重新塑造醫師的工作。
EHR 就是一個很好的例子。它最初只是把紙本病歷電子化,但最後改變的不只是記錄方式,也改變了醫師如何工作、如何與病人互動、如何被管理與衡量。AI 很可能帶來更大的改變。
因此,真正重要的問題不只是:How will doctors use AI?
而是:How will AI reshape what it means to be a doctor?
當 AI 可以搜尋文獻、寫病歷、分析影像、提出診斷與治療建議時,醫師的 professional identity 必然重新被思考。
AI 可以提出診斷,但最後誰對診斷負責?
AI 可以計算風險,但誰向病人解釋不確定性?
因此,AI 越強,反而越需要重新確認什麼是醫師不能外包的核心。AI 不會讓醫師變得不重要,而是迫使我們重新思考:當知識與智慧不再稀缺時,醫師真正不可取代的價值是什麼。







