綠色通道癱瘓還有「1/3」病床開不了！急診塞車AI「1招」有解

AI醫學權威李友專教授在《健康Do Re Mi》節目中驚爆，台灣目前擁有大約17萬張病床，然而在護理師離職潮的嚴重衝擊下，竟然有高達「1/3的床位因為缺乏護理人員，空有設備卻根本開不出來」。

面對病床開不了、急診大塞車的醫療困局，調漲掛號費並無法根治問題。李教授直言，推動醫療分級的終極關鍵，就在於將「AI口袋家醫」納入成為最基層的第一道防護網。

事實上，OpenAI官方數據早就指出，「醫療問題」正是全球用戶被問到最多次、最渴望獲得解答的痛點。為此，包括 Gemini、ChatGPT、Grok 和 Claude 等科技巨頭都砸下重金精進醫學知識，這也讓 AI 在近三年半內的醫學回答精準度大幅暴增。

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然而，一般民眾將 AI 當作口袋家醫時，卻隱藏著極大的盲區。李友專教授在節目中驚揭 AI 模型的訓練瓶頸：「ChatGPT 在機制下絕對不能說『我不知道』，只要說不知道就會立刻被系統處罰！」這意味著當 AI 面對不確定的醫學問題時，為了自我防衛，會用極度肯定、自圓其說的口吻編造出錯誤資訊，也就是所謂的「瞎掰模式」。

為了防止被 AI 口袋家醫誤導，李教授傳授了自我防護的關鍵一招：「不論前面怎麼問，最後一句話務必強迫 AI 交出可信的知識出處與引用來源。」只要下達這個技巧性指令，AI 就會乖乖提供政府報告、大學研究或學術期刊的超連結，不敢再拿網路部落格的謠言亂填空，如此一來，90% 以上的提問都能轉化為真正有用的醫療資訊。

至於大眾擔心的健保大數據餵食 AI 會導致隱私外洩，李教授直言「在數位時代隱私老早是假象」，民眾天天使用的 Google 和 Gmail 早就讀取過更私密的個資。醫療隱私其實只要嚴格隱藏精神病史、愛滋病、墮胎紀錄等 5% 帶有社會負面標籤的特殊資料即可，其餘 95% 像是肝腎功能、糖尿病輕症，適度放寬健保大數據，才能真正讓 AI 醫療落地。

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李教授強調，AI 的進駐並非取代醫護，而是「賦能」並填補偏鄉無醫村、或半夜值班等血汗缺口。回顧疫情期間，全台年度門診量從 3.6 億次暴跌剩 1 億多次，這蒸發掉的 2 億次門診正是 AI 潛在可以取代的日常輕症。未來長輩只要打開最熟悉的 Line 介面，就能讓 AI 協助居家端的防跌倒預測或用藥提醒，民眾不必為了長三顆痣這種小問題衝醫院排隊，才能徹底解放血汗醫護、拯救全台空轉的 6 萬張病床。