Deep Medicine [Chapter 13] 時間的禮物，還是效率的陷阱？關於醫療靈魂的科技實驗

2019 年，心臟科醫師 Eric Topol 出版 《Deep Medicine》，過去一年中我們每個月都會讀其中一章，而書中最後一章（第十三章）的標題是 「Deep Empathy」（深度同理心），當時的他大膽預言：人工智慧將成為醫療體系的救贖，不是因為它能取代醫師，而是因為它能把醫師從電子病歷的泥沼中解放出來，讓他們重新成為「人」。七年後的今天，這個預言正在被嚴格的隨機對照試驗檢驗，結果令人振奮又不安，振奮的是環境智慧文書助手（Ambient AI Scribe）確實能降低醫師的職業倦怠，不安的是當 ChatGPT 在同理心評分上以近十倍的差距碾壓真人醫師時，我們不禁要問：這究竟是科技的勝利，還是醫療人文的潰敗？

為什麼一本七年前的書，今天讀來反而有些諷刺？答案藏在時間的弔詭裡，Topol 當年描繪的願景，在生成式 AI 爆發的此刻，終於有了被實現的技術基礎，但正因為技術已經成熟，我們再也沒有藉口迴避那個核心問題：我們到底要用 AI 來做什麼？是讓醫療變得更有人性，還是讓它變得更有效率卻更淡漠？這個選擇，正是 Topol 在第十三章花了整整數萬字想要告訴我們的事情。2019 年時，自然語言處理還停留在關鍵字比對的階段，要讓電腦聽懂醫病對話並自動生成病歷，聽起來像是科幻小說；但 2022 年 ChatGPT 橫空出世後，一切都不一樣了，大型語言模型展現驚人的語言理解與生成能力，而這正是環境智慧文書助手所需要的核心技術，Nuance DAX Copilot、Abridge、Nabla、Suki AI 等產品如雨後春筍般冒出，並真正進入了臨床場域，這不再是實驗室裡的原型，而是每天在數千個診間裡運作的工具。

Topol 在書中回憶自己 1975 年進入醫學院的場景，那是一個沒有電子病歷、相對價值單位（Relative Value Unit）、生產力報表的年代，一位初診病人的看診時間是一小時起跳，複診至少三十分鐘，醫師的病歷是手寫的，打字機在醫療機構裡幾乎不存在；美國當時的醫療支出佔 GDP 不到 8%，每人每年醫療花費不到 800 美元，全美醫療就業人口不到 400 萬。四十年後，這些數字已經膨脹到令人窒息的程度：醫療支出逼近 GDP 的 19%，每人每年花費超過 11,000 美元，醫療體系僱用超過 1,600 萬人，成為美國最大的就業部門，某些藥物和治療的單次費用超過 100 萬美元，大多數新的癌症藥物起價超過 10 萬美元，許多專科藥物每月約 2,000 美元，而醫師花在電腦的時間是花在病人身上的兩倍，初診病人門診平均只有 12 分鐘、複診更縮短到 7 分鐘。

這或許不是效率的提升，而是人性的流失，Francis Peabody 早在九十年前就預言醫院會退化成去人性化的機器，如今這個預言已經應驗，醫療成為一門大生意 、或至少是美國最大的生意，許多非營利醫療體系的年營收高達數百億美元，投資資產更是驚人：Kaiser Health 超過 400 億、Ascension Health 超過 170 億、Cleveland Clinic 超過 90 億美元，在這樣的財務壓力下，臨床醫師被擠壓到極限以追求最大的生產力和利潤。我們與病人相處的時間越來越少，而這有限的時間還被剝奪了人與人之間的連結，Topol 認為，AI 是扭轉這一切的關鍵，但前提是我們必須主動選擇讓它往對的方向走。

時間的禮物，從預言到臨床實證

Topol 在書中提出一個核心概念：時間的禮物（The Gift Of Time），他指出超過一半的醫師有職業倦怠，年輕醫師中有超過四分之一罹患憂鬱症，美國每年有 300 到 400 位醫師自殺；職業倦怠導致醫療錯誤，醫療錯誤又反過來加劇職業倦怠，某些事情必須被改變，改善 Work-Life Balance（例如留更多時間給自己、家人、朋友，甚至病人）或許不是萬靈丹，但至少是個起點。

時間對病人獲得的照護品質和健康結果相當重要，Topol 引用 2018 年美國國家經濟研究局發表的研究，由賓州大學 Elena Andreyeva 進行，研究居家照護訪視的時間長度對從醫院出院的急性病人的影響，基於護理師、物理治療師和醫師超過 60,000 次訪視的數據，他們發現訪視每多一分鐘，再住院風險就降低 8%，在所有可能影響再住院風險的因素中，時間是最重要的。

早在 1895 年，William Osler 就寫道：「一個病例無法在少於半小時的時間內得到周全的檢查，一個病人喜歡醫師花充足的時間在他身上，他們對十二分鐘以內的檢查不會感到滿意。」這在 120 年後仍然是真理，而且可能永遠都會是真理，芝加哥大學的內科醫師 David Meltzer 研究醫師與病人相處時間與照護連續性等關鍵因素的關係，發現與病人相處更多時間可將住院率降低 20%，不僅節省數百萬美元，還能幫助避免院內感染和其他醫院意外的風險，這個效益後來也被 Kaiser Permanente 和 Vanderbilt University 證實。

2025 年的臨床試驗為這個論點提供了進一步的證據，發表在 《NEJM AI》 的 UCLA 3-Arm 隨機對照試驗，將 238 位門診醫師隨機分配到使用 Nuance DAX Copilot、Nabla 或傳統作業三組，涵蓋 14 個專科，結果顯示使用 Nabla 的醫師在病歷撰寫時間上減少了 9.5%，具統計顯著性（p=0.02），但 DAX 則沒有顯著改善（-1.7%，p=0.66），兩個 AI 組別的醫師在 Mini-Z 職業倦怠量表上都有顯著改善，平均進步 2.76 分（p<0.001）、工作疲憊程度降低 0.27 分（p=0.01），試驗中發生一起輕度病安事件，研究者也指出偶爾會出現需要醫師介入的，臨床ㄌ錯誤。

真正震撼醫界的是發表在 《JAMA Network Open》 的多中心研究，追蹤了六個美國醫療體系中 263 位使用 Abridge 的臨床醫師，發現職業倦怠的盛行率從 51.9% 下降到 38.8%，使用 AI 文書助手 30 天後，職業倦怠的 OR 降低了 74%，每週下班後處理文書工作的時間減少將近一小時。麻省總醫院布萊根醫療體系（Mass General Brigham）報告 21.2% 的絕對倦怠降幅，在 84 天的追蹤期間皆維持穩定，這個結果讓院方決定從 2023 年 18 位醫師的 Pilot 計畫，在 2025 年 4 月前擴展到超過 3,000 位醫療人員。

其他較大型的部署案例包括：Kaiser Permanente 在 40 家醫院、24,600 位醫師中部署 Abridge；Mayo Clinic 全院對超過 2,000 位醫師部署 Abridge；Stanford Health Care 自 2024 年 3 月起試點 DAX Copilot；The Permanente Medical Group 則在 10,000 位醫師中使用 Nabla，已輔助超過 303,266 次看診。這些數據似乎印證了 Topol 的預言，但魔鬼藏在細節裡，UCLA 的試驗中，AI 文書助手只被用在 30 到 34% 的合格看診中，代表即使工具有效，採用率仍然是巨大挑戰，哈佛商學院的分析更提出警告，表示如果醫療體系的財務誘因仍然以量計酬，那麼效率的提升很可能只會轉化為更多的病人量，而不是更多的醫病相處時間；換句話說，AI 給了醫師時間，但管理階層可能會把這些時間再奪走。

Topol 在書中也預見了這個風險，他寫道如果效率的提升只是被行政主管用來衝高生產力，讓醫師看更多病人、讀更多影像、最大化產能，那麼「時間的禮物」就不會實現；他呼籲醫師必須成為積極的 Activist，而不是被動地接受科技的入侵。諷刺的是，正是醫師們當年默許了功能粗糙的電子病歷系統進入診間，從未站出來對抗像 Epic 這樣的公司 ，這家公司甚至在與醫院和醫師的合約中加入禁言條款（Gag Clause），禁止他們公開批評電子病歷或甚至發布電子病歷的螢幕截圖。這一次，醫師們會學到教訓嗎？

更令人擔憂的是，醫師的倡議行動不太可能得到專業醫學組織的支持，至少在美國是如此，美國醫學會（American Medical Association）的會員甚至不到執業醫師的三分之一，更糟的是專業醫學團體主要作為產業公會運作，保護成員的給付利益。2017 年美國政府遊說前七名中，有四個是醫療 Entity：製藥研究和製造商協會（2,580 萬美元）、Blue Cross Blue Shield（2,430 萬美元）、美國醫院協會（2,210 萬美元）和美國醫學會（2,150 萬美元），這些資金被用來保護財務利益，而不是病人或臨床醫師的利益。

當機器比醫師更有同理心

Topol 在書中花了相當多的篇幅討論同理心（Empathy）的重要性，他引用一項涵蓋 964 篇原創研究的系統性回顧，證明醫師的同理心與臨床 Outcome、病人滿意度、醫囑遵從性、焦慮與壓力的降低都有明確的正向關聯，同理心對於我們見證他人痛苦的能力十分重要。但作為醫師，我們被訓練避免使用痛苦這個詞，因為它難以操作，美國醫學會說醫師應該「避免將人描述為受害者或使用其他暗示無助的情緒性用語（受折磨、受苦、被打擊、被殘害）」，Thomas Lee 在 《New England Journal Of Medicine》 撰文主張，雖然「人類的痛苦可以在抽象層面被考慮（並最好被避免）」，但重要的是「病人通常必須只是『有』疾病或併發症或副作用，而不是『受苦』或『因此受苦』」。

Topol 也承認，醫療專業人員在同理心商數（Empathy Quotient）測驗上的表現普遍偏低：利他主義者的 EQ 在 60 到 70 之間、藝術家和音樂家在 50 多，醫師卻只有 40 幾。我們甚至已經定義了同理心的神經解剖學，可以精確定位大腦中負責的腦區和神經迴路，以及生物、心理和社會層面的活化與抑制機制。可喜的是，大腦對於同理心、慈悲和換位思考等關鍵 Soft / Person Skill 具有可塑性，類似於負責導航的大腦部位可以被強化。

2023 年發表在 《JAMA Internal Medicine》 的一項研究從 Reddit 的 r/AskDocs 版收集了 195 個病人提問，分別由真人醫師和 ChatGPT 作答，然後由評審盲審評分，結果 ChatGPT 的回覆被評為「有同理心」或「非常有同理心」的比例是 45.1%，而真人醫師只有 4.6% ，這是將近十倍的差距；在回覆品質方面，ChatGPT 的優勢是 3.6 倍，另外 ChatGPT 的平均回覆長度是 211 字，醫師只有 52 字。2025 年的系統性回顧與統合分析在納入的 15 項研究中，有 13 項報告 AI 在同理心評分上具有統計顯著的優勢，匯總的標準化平均差異是 0.87（95% 信賴區間：0.54–1.20），相當於在 10 分量表上高出約 2 分，AI 在一對一比較中被評為更有同理心的機率是 73%。

這些數據引發了一個深刻問題：AI 展現的究竟是真正的同理心，還是只是模擬的同理心？Hastings Center 這類生物倫理學機構認為，大型語言模型展現的是「模擬」或「欺騙性的」同理心，它們只是在模仿模式、而沒有真正的理解。Topol 在書中也提到，儘管有開發者在持續努力設計具有社交能力的機器人、促進同理心的應用程式、或檢測人類情緒（如憤怒、悲傷、疲勞和分心）的 AI，人類的同理心並不是機器能真正模擬的，最先進的機器人公司製造的虛擬人類在生產過程中或許被賦予某些同理心能力，但即使是他們的 AI 專家也承認永遠會有一個差距，無法真正在機器注入人性，日本人稱之為「存在感」（Sonzai-Kan）那種難以言喻的臨在。

2025 年發表在 《Frontiers In Psychology》 的分析警告，當個人向 AI 獨自表達脆弱的想法或意圖時，模擬的同理心可能是「潛在危險的」，因為機器無法進行危機介入；但從病人的角度來看，事情可能沒那麼簡單，Talkdesk 在 2024 年 8 月的調查發現，67% 的病人表示他們會更願意透過聊天機器人預約敏感的健康議題，因為「它們不會批判」（48%）且「不會催促」（38%），然而五分之四的人仍然希望從真人那裡獲得醫療建議，只有 10% 的人對 AI 產生的診斷感到安心。

這讓我們陷入一個弔詭的處境：AI 在文字上展現的同理心超越了時間少得可憐的真人醫師，但病人仍然渴望真人的連結；也許問題不在於 AI 是否真的有同理心，而在於現行的醫療體系是否給醫師足夠的時間和空間去展現他們「真的」有的同理心。這裡有一個更深層的結構性問題：當醫師被壓縮到每位病人只有七分鐘的時候，他們展現的同理心必然是削弱的，而 ChatGPT 沒有時間壓力，它可以用 211 個字來回應一個問題，而不是醫師的 52 個字，不是因為醫師缺乏同理心的能力，而是因為他們缺乏展現同理心的條件。

同理心只是人類本質特徵之一，Topol 列舉愛、笑、哭、夢想、恐懼、悲傷、感受喜悅、信任和關懷彼此、受苦、探索、說故事、激勵、好奇、創造、感恩、樂觀、善良、表達情感、理解、慷慨和尊重、適應、創新、直覺、常識、文化、以及抽象和情境化的能力，Brian Christian 這位 AI 專家在 《The Most Human Human》 中寫道：「成為人類意味著成為一個有生命故事、特質和觀點的特定個體；人工智慧暗示著，當身份被打成泥漿時，智慧機器和人之間的界線最為模糊。」希波克拉底誓言中的一個重要主張「同情和理解可能勝過外科醫師的手術刀或化學家的藥物」，同理心是與病人關係的骨幹。

職業倦怠：從流行病到慢性病

2025 年的數據顯示，職業倦怠確實有所改善，但仍然是一場危機；由史丹佛醫學院主導、發表在 《Mayo Clinic Proceedings》 的全國性調查，使用黃金標準 Maslach 職業倦怠量表（Maslach Burnout Inventory）對 7,643 位醫師進行評估，結果顯示 45.2% 的醫師經歷至少一項職業倦怠症狀，比 2021 年疫情高峰期的 62.8% 下降，但仍高於 2020 年初的 38.2%。換算下來，在調整人口統計和工時後，醫師經歷職業倦怠的可能性仍然比其他職業的工作者高出 82.3%。

分科別來看，急診以 63% 的倦怠率高居榜首，其次是婦產科和腫瘤科的 53%；女醫師的倦怠率是 56%，男醫師是 44%。2023 年 Physicians Foundation 調查發現，連續第三年有 58% 的醫師表示經常感到倦怠；心理健康的危機更為嚴峻，2025 年發表在 《JAMA Psychiatry》 的研究分析了 2017 到 2021 年間 448 例醫師自殺案例，發現女性醫師的自殺率比女性非醫師高出 1.53 倍（發生率比），而男性醫師實際風險較低（發生率比 0.84），工作問題作為自傷前置因素的比例是一般人口的 2.66 倍，Medscape 的 2023 年自殺報告顯示 9% 的醫師曾考慮過自殺，而美國成年人的平均值只有 4.9%。

Topol 在書中特別提到史丹佛大學的時間銀行（Time Bank）計畫，作為對抗職業倦怠的創新解方，他們獎勵醫師投入價值被低估的工作，例如擔任委員會委員、幫同事值班（？個人難以想像 XD）等，並以家務清潔或餐點外送等省時服務作為回報，2018 年發表在 《Academic Medicine》 的配對樣本評估顯示，參與者在彈性文化（p=0.020）、健康認知（p=0.013）和單位滿意度（p=0.020）上都有顯著改善，且參與者在兩年內獲得的研究經費平均多出 110 萬美元，這個模式已經擴展到史丹佛的急診部，並被美國醫學會納入健康相關資源。

Topol 還引用了心理學家 Ashley Whillans 在 2017 年發表的一篇論文，標題是「購買時間提升幸福感」（Buying Time Promotes Happiness），顯示節省時間導致更大的生活滿意度，研究對象來自美國、加拿大、丹麥和荷蘭，以及另外一組超過 800 位荷蘭百萬富翁，從購買時間中獲得的幸福感是全面的，與收入或社會經濟地位無關，打破了金錢買不到幸福的老話。但時間銀行解決的是症狀、不是病因，真正的問題在於醫療體系的財務結構是否允許醫師把省下的時間用在病人身上，而不是被迫看更多的病人，這是一個制度性、而非單純的科技問題，Topol 對此有深刻的洞見：他指出，即使科技給了醫師更多時間，但如果醫療體系的領導者無法理解醫學是一項面向人類的事業而非生產線，那麼一切都是徒勞。Ronald Epstein 和 Michael Privitera 在 《Lancet》 撰文指出：「醫師對管理者生產力導向的幻滅，以及對維持他們目標感的價值觀和關係缺乏肯定，需要思想開明的領導高層認知到這個困境。」我們需要的不只是領導者，而是所有人都加入這個行列，如果效率的提升只是被管理者用來加速病人流量，讓醫師看更多病人跟片子、最大化產能，那麼時間的禮物就不會存在。

臨在與傾聽，AI 無法取代的人性核心

Topol 在書中大量引用 Abraham Verghese 的觀點，Verghese 是史丹佛醫學院教授，也是臨在（Presence）這個概念的先驅倡議者，並發起一項重大倡議來推動這個議題，「臨在對病人和照護者的福祉都至關重要，它是建立所有人際互動中信任的基礎。」他給出了他想象中的終極定義：「這是病人和醫師共享的基礎、唯一不應被妥協的事物、開始改革的起點，是我們為這個理念共聚一堂時應該寫在標語牌上的唯一字眼。」

但現實是殘酷的，多發性硬化症病人 Sharon Roman 寫道：「當雙手變得粗糙，耳朵不再傾聽，檢查開始感覺像審問時，是時候重新考慮自己選擇的醫師了」。毫無疑問，我們的病人希望醫師能夠臨在，有意識且全神貫注地傾聽，但現在這個場景很少發生，醫師不是傾聽、而是打斷。從看診開始到醫師打斷病人，平均只需要 18 秒，這種急於切入重點而不是給病人機會講述他們故事的傾向，完全符合醫師面臨的極端時間壓力。但這是多麼浪費的機會，去了解人們、觀察他們在描述擔憂和症狀以及自身面對問題所經歷的情緒。現代醫學之父 William Osler 說過：「只要聽你的病人說話，他正在告訴你診斷。」Jerome Groopman 更寫了一整本書 《How Doctors Think》 來討論不傾聽的負面影響，知名記者的座右銘「總是在某人回答的縫隙之間傾聽」同樣適用於醫學。

Topol 強調，我們需要病人成為說故事的人，因為即使 AI 設法將病歷、檢驗和影像整合成可操作的東西，它永遠無法像病人那樣講述發生在自己身上的故事。作為醫師，我們被訓練去「取得」病史，但這顯然是錯誤的概念，它預設對話是單向的，而對話實際上是給予和接受，這就是深刻和親密感受流露的方式，如果有一件事是醫師希望的，那就是「他們有時間與病人交談，知道這種接觸的價值」。

哥倫比亞大學的 Rita Charon 醫師是敘事醫學（Narrative Medicine）的開創者，她描述自己如何改變執業方式：「我過去會問新病人一百萬個關於他們健康、症狀、飲食和運動、過去疾病或手術的問題，我不再這樣做了，我發現更有用的是邀請病人告訴我他們認為我應該知道的關於他們情況的事情……我坐在病人面前，雙手壓在身下以避免在病人敘述時書寫，以便更好地傾聽故事，可能張著嘴驚嘆於聽到另一個人用文字無縫、自由、以任何選擇的形式表達我需要知道的關於他或她的事情。」

這種深度的人際連結，是 AI 無法複製的，AI 可以給我們時間，但我們必須主動選擇用這些時間來建立連結。臨在的一部分也是仔細、詳細觀察的力量，Topol 二十年前就對耶魯醫學院宣布要求學生在藝術博物館花時間學習觀察藝術感到印象深刻，Verghese 帶醫學生去史丹佛的藝術博物館培養觀察技能，2017 年賓州大學的一年級醫學生參加一項隨機試驗，比較在費城藝術博物館接受藝術訓練與沒有接受這種訓練的對照組，訓練包括三個月內六次 90 分鐘的課程，觀察技能（描述藝術和醫學影像）結果顯示出顯著的好處。

理學檢查：被遺忘的儀式

Topol 和 Verghese 都強調理學檢查的重要性，PE 不僅是診斷的工具，更是人類觸摸和親密關係的體現；一個人脫下衣服接受另一個人檢查的行為，本身就是信任的極致表達，觀察不只是傾聽病人而已，同時延伸到理學檢查，在基本的觸摸行為中，體現了人類接觸的具體感受以及一個人脫下衣服被另一個人檢查的親密感，身體性可能是演算法的對立面。

Verghese 寫道，他發現幾乎任何病人都對醫師看診時的儀式有深刻的期待，而他們很快就能察覺醫師何時敷衍了事，例如把聽診器放在病人衣服而不是皮膚上，或只是草草按壓腹部在三十秒內結束，「儀式是關於轉變、跨越門檻，而在病房床邊檢查的情況下，轉變是鞏固醫病關係，『我會陪你度過這個疾病，無論發生什麼，我都會與你同在。』醫師不要忘記這個儀式的重要性。」多年來，Topol 觀察到隨著對理學檢查的尊重和執行消退，一種儀式也正在消失，醫師正逐漸與病人脫離接觸，在病歷上寫「WNL」應該指的是正常範圍內（Within Normal Limits），但實際上常可以被描述為「我們從未檢查」（We Never Looked），點一張心臟超音波比花時間聽心音容易太多了，同樣地現在幾乎不會常規要求病人脫衣服，即使應該這樣做才能完成適當的檢查，但檢查對於贏得病人的信任非常重要，它是醫學中人類觸摸的精髓，不能也不應該被拋棄。

Topol 回憶自己在 UCSF 住院醫師訓練時的啟蒙老師 Kanu Chatterjee，他們會花大量時間在冠心病加護病房的病人床邊與病人交談，然後花時間觀察胸部和頸部：頸靜脈是否飽滿充盈、頸動脈脈搏是否不規則、心臟搏動是否從胸壁上顯示出異常，然後才進行任何其他檢查。觀察之後是觸診，感覺手腕動脈脈搏、頸部頸動脈脈搏上升和胸部心臟搏動，然後花幾分鐘仔細聆聽心音，特別是第二心音的分裂（「噗通」中的「通」），在病人平躺、側臥或坐起等不同姿勢下聽心雜音、摩擦音或喀噠聲，經過這種非常緩慢、深思熟慮、系統性的檢查方法，Chatterjee 通常能在 1 到 2 毫米的誤差內預測心臟各腔室的壓力指標。

Topol 提到一個親身經歷：一位從克里夫蘭搬到聖地牙哥的病人來看他，因為病人趕時間，Topol 和另一位心臟科醫師同時見他，而那位同事已經先完成了理學檢查，病人成功接受心導管手術，狹窄的繞道血管被成功支架撐開，隔天出院。但當 Topol 去看他時，他看到的不是預期中認識多年的高興先生，而是一個沮喪、對他不滿的人，當他問原因時，病人斜眼看著他說：「你沒有幫我做檢查。」Topol 道歉且和解了，但這件事至今仍深深印在他的記憶中 ，驅策他記住，即使別人已經做過檢查、醫師不預期能從中獲得多少資訊，理學檢查對於撫慰病人仍然至關重要。

醫學教育的轉型，從背誦到人性化

Topol 尖銳地批評了醫學教育的現狀，美國根據大學成績和醫學院入學考試（Medical College Admission Test，簡稱 MCAT）結果來選擇未來的醫師，當美國醫學院的輟學率在 1920 年代末跳升到 50% 時，醫學院開始使用入學考試，於 1948 年正式命名為 MCAT，檢測科學定量能力和邏輯推理，在隨後的幾十年中有各種調整，寫作曾是其中的一個環節很多年，但 2015 年發布最新版本時，寫作這關被去除了，現在的重點擺在生物、生化、行為生物學、心理社會學，以及推理技能。

美國每年從約 52,000 名申請者中選出約 20,000 名未來的醫師，依據的就是前述這個基礎，沒有任何檢定來評估情緒智商或同理他人的能力，事實上，對科學成就指標的依賴可能正在篩選掉那些注定會成為最有愛心、最好的溝通者、最適合成為典範醫者的人，透過不為當前和未來的技術能力做準備，我們正在為醫學未來恢復人文主義的失敗埋下伏筆。Topol 想到中國前幾年聲稱 AI 驅動的機器人「小醫」首次通過全國醫師執照考試，我們是否在根據可以被 AI 機器人模擬或超越的基礎來選擇未來的醫師？Topol 分享了 Joi Ito 的觀點，他從大學輟學，現在是 MIT 媒體實驗室的教授和負責人；Ito 說，如果有一個系統隨時可用，包含所有申請醫學院需要背誦的資訊，「也許可以論證你不需要背誦它」。我們確實正朝這個方向前進，關於醫學和個別病人的知識可以、也將會被外包給機器演算法，未來區分醫師和他們的機器助手的，將是「人性」，意即發展關係、見證和減輕痛苦的能力。我們仍然需要科學和數學推理能力來監督演算法的輸出，但情緒智商需要在未來醫師的揀選中優先於某些將越來越無用的特質。

2024 年的 AAMC 課程調查顯示，77% 的美國和加拿大醫學院現在在課程中涵蓋 AI，相較於 2023 年前的水準呈現戲劇性增加，但實際落實的情況參差不齊，哈佛醫學院為健康科學與技術這門學程的學生推出了為期一個月的 AI 入門課程，並創建了新的「AI 在醫學」博士學程（AI In Medicine PhD Track），400 多份申請競爭 7 個名額；史丹佛創建了一個全新的職位「AI 醫學教育主任」（Director Of Medical Education In Artificial Intelligence），在 2025 年 5 月之前的三個月未曾存在過。AAMC 也闡述了負責任使用 AI 的七項原則，強調人類判斷、倫理透明、平等存取和資料隱私，2024 年 11 月的 Josiah Macy Jr. Foundation 會議召集了由 UCSF 的 Robert Wachter 博士領導的 41–45 位專家，產生的共識建議發表在 2025 年 9 月的 《Academic Medicine》 特刊中。

但 MCAT 尚未納入 AI 相關內容，全球超過 75% 的學生表示沒有接受過正式的 AI 教育，研究所醫學教育缺乏標準化的 AI 訓練，2024 年印度喀拉拉邦的調查發現，69.2% 的醫學生擔心 AI 會減少醫學的人文面向，我們也需要重新設計醫學生在臨床工作所持有的思維，使他們以人為導向而不是以疾病為導向。醫院和交班查房太常以翻卡片的方式進行，受訓醫師回顧病人的疾病、狀態和相關檢驗檢查結果，卻很少到病人床邊親自診視病人，疾病的診斷也常常透過看影像學檢查或抽血檢驗結果，理學檢查的比例越來越低，因為這樣的例行程序比花時間了解一個人要快且容易得多。

病人信任乃 AI 醫療的最大障礙

Topol 設想病人可以被 AI 和數位工具賦能，數位健康的採用率確實激增，2024 年有 65% 的美國人存取病人入口網站（Patient Portal）、遠高於 2014 年的 25%，行動應用程式的使用從 2020 年的 38% 躍升至 2024 年的 57%，Epic Research 發現入口網站使用者的爽約率是 6.2%，而非使用者是 7.9% ，相當於降低了 2,100 萬次的 No-Show。遠距醫療（Telemedicine）在疫情後穩定比 COVID-19 前 Baseline 高出約 28%、遠低於 2020 年 766% 的飆升，但已在心理健康、慢性病管理和例行諮詢中常規被使用。2021 年有 86.5% 的醫師使用遠距醫療，而 2019 年只有 15.4%，且 80% 的醫師表示他們計劃繼續使用；58% 的醫學院現在提供遠距醫療訓練，包括鏡頭定位、燈光和虛擬檢查技術的螢幕禮儀（Webside Manner）已成為一項獨特的能力，Topol 在書中也提到：虛擬遠距醫療在許多例行情況下將取代實體就診，我們仍然有與病人面對面創造連結的需要，就像跳過理學檢查會影響醫療 Workflow 一樣，這些只看遠距門診的醫師將因無法真正連結、觸摸和檢查病人而受到阻礙，即使病人佩戴更先進的感測器和使用遠端傳輸資料工具也是如此。

眾人對於 AI 輔助照護的信任仍然是核心障礙，2025 年 2 月發表在 《JAMA Network Open》 的研究調查了 2,039 名美國成年人，發現 65.8% 的人表示對醫療體系「負責任使用 AI」的信任度相當低，57.7% 不信任醫療體系能保護他們免受 AI 傷害，且在尋求照護時曾遭受歧視的經歷與更低的 AI 信任度相關（勝算比 0.66），只有 19.55% 的人預期 AI 會改善他們與醫師的關係。這裡存在一個知識悖論：2024 年 6 月對 1,762 名參與者的調查發現，自主報告 AI 知識最高的人展現出最大的信任差距，換句話說，越了解 AI 的人，越不信任它在醫療中的應用。

台灣經驗：全民健保遇上 AI 的獨特實驗

Topol 的分析以美國為中心，但台灣提供了一個他未曾預見的模式，台灣的全民健保覆蓋率達 99.9%，提供全面的人口層級資料，是美國破碎的多保險 Payer 體系無法複製的優勢，健保資料庫自 2019 年以來已釋出去識別化的紀錄，包括電腦斷層和核磁共振影像，供 AI 開發使用。台灣的 AI 研究者可以在完整的人口資料上訓練模型，不像美國那樣只能使用單一醫院或保險公司的片段資料，資料基礎設施的差異可能決定未來二十年醫療 AI 發展軌跡。2024 年 10 月，衛生福利部成立三個國家級 AI 中心，分別處理實施、認證和給付問題，連結包括台大醫院、長庚醫院和台北榮民總醫院在內的 16 家醫院，由政府主導、整合全國醫療體系的做法，與美國醫院各自為政的狀況形成鮮明對比。在美國，即使是同一個城市的兩家醫院，他們的電子病歷系統可能完全無法互通，而在台灣，健保署的資料整合讓跨院資料分享成為可能，對於需要大量資料的深度學習來說是種優勢。

中國醫藥大學附設醫院的智慧型抗菌藥物系統於 2023 年部署，能在 1 小時內識別抗藥性細菌，而傳統方法需要 72 小時，實現 25% 的死亡率降低、30% 的抗生素成本降低和 50% 的抗生素使用減量，這些數字不是實驗室的模擬結果，而是真實世界的臨床成效。他們的遠距加護病房系統（Tele-ICU）分析超過 1,200 個物聯網裝置，將加護病房死亡率降低超過 6%，並將中風和急性呼吸窘迫症候群的診斷時間縮短 98%。台大醫院在 2024 年底推出 PANCREASaver ，這是第一個 AI 驅動的胰臟癌檢測系統，對小於 2 公分的腫瘤具有 80% 的敏感度，獲得台灣食藥署和美國 FDA 的核准；胰臟癌是所有癌症中最致命的癌別之一，五年存活率不到 10%，主要原因就是難以早期發現，如果這個系統能夠普及，可能會改變數以萬計病人的命運。奇美醫學中心推出的生成式 AI Co-Pilot 將醫療報告撰寫時間從 60 分鐘縮短到 15 分鐘，僅在 2024 年 5 月就有 36,000 次使用，這正是 Topol 所說的「時間的禮物」在台灣的具體實踐。林口長庚獲得 HIMSS 最高的數位成熟度認證，並部署了 8 項台灣食藥署核准的 AI 醫療器材，包括舟狀骨骨折檢測（2022 年國家創新獎）和準確度達 89% 的心室功能篩檢，他們的 10 家醫院網絡到 2024 年底已完成超過 12,000 例機器人手術。

但台灣也面臨自己的挑戰，台灣的做法與西方模式不同，醫院將 AI 實施成本作為數位轉型的一部分吸收，但 AI 工具的健保給付仍在等待更強的隨機對照試驗證據，目前 AI 的成本主要由醫院承擔，而不是轉嫁給病人或健保，這種模式在短期內可以快速推動 AI 應用，但長期的財務可持續性仍是問號。此外，2022 年 8 月的憲法法庭裁決要求進行資料保護改革，引發關於如何在資料利用與隱私保護之間取得平衡的討論。

驗證了方向，但選擇仍在我們手中

Topol 在書中最後寫道：「機器醫學不必是我們的未來，我們可以選擇一個科技 Solution 來解決今天醫療中存在的深刻人際斷裂；一個由機器支援實現的更人性化的醫學，是可以前進的道路。」他提出的三位一體 ，深度表型分析（Deep Phenotyping）、深度學習（Deep Learning）和深度同理心（Deep Empathy）可以成為醫療經濟危機的重大解方，透過促進客製化的預防和治療，取代數十年來對醫療資源的濫用和浪費，但對 Topol 來說，深度醫療真正的意義，是臨在、同理心、信任、關懷、做人。他在書的結尾寫下了一段動人的話：「如果你曾經經歷過深刻的痛苦，你就知道那是多麼孤獨和隔絕，沒有人能真正知道你的感受、痛苦、徹底絕望的感覺。你可以被伴侶、朋友或家人安慰，當然有幫助，但很難超越來自你信任醫師的鼓勵，他們可以增強你的信心，告訴你這會過去、你會沒事。這就是我們生病時迫切尋求的人性關懷，我們可能不會再有這樣的機會了，我們要好好把握。」

六年後，Topol 的核心預測：AI 可以透過消除文書處理的負擔來恢復醫學的人性維度，在第一代隨機對照試驗中得到支持，職業倦怠的降低是真實且具有統計顯著性的，AI 溝通確實獲得更高的同理心評分。43 到 45% 的職業倦怠率雖然低於疫情高峰，但仍然代表著影響近半數醫師的危機，試驗中 AI 文書助手的採用率只達到 30 到 34% 的合格看診，對 AI 輔助照護的信任仍然很低，三分之二的美國人持懷疑態度，模擬出來的同理心是否足以用於醫學，或它是否有掏空這個概念本身的風險？這個倫理問題在哲學上仍未解。

台灣的全民健保體系提供了美國沒有的資料整合優勢，而我們的醫療體系也展現了快速採用新技術的能力，但這些優勢只有在我們做出正確選擇時才有意義，如果我們只是用 AI 來提高生產力，讓每位醫師每天多看二十個病人，那麼我們就會重蹈美國的覆轍，讓科技成為去人性化的加速器而非解方。反之，如果我們能夠建立適當的制度和誘因，讓 AI 節省的時間真正回歸到醫病關係，那麼台灣可能成為全球展示「深度醫療」可行性的典範。醫療 AI 的真正價值不在於取代醫師，而在於增強醫師的人性面向，那些能夠理解這一點的公司，將會在長期競爭中勝出，因為病人最終尋求的不是更快的診斷或更便宜的治療，而是被理解、被關懷、被當作一個完整的人來對待的感覺，或許能夠幫助醫師提供這種體驗的科技，才是真正有價值的科技。

AI 是恢復深度醫療的必要但非充分條件，科技有效、但醫療體系能否在不增加病人量的情況下實施，醫學教育能否在整合 AI 素養的同時保留人文訓練，病人能否開始信任 AI 增幅的照護，仍然是未來十年的開放式問句。Topol 在 2019 年給了我們一個願景，2025 年的數據告訴我們，這個願景是可實現的，但遠非必然，選擇權仍然在我們手中。而這也許正是 Topol 想要告訴我們最重要的事情：AI 不會自動讓醫學變得更人性化，是醫師、病人、管理者、政策制定者必須主動做出這個選擇，如果我們不選擇，科技帶來的效率提升只會被用來加速既有的去人性化趨勢，醫師需要成為積極的倡議者，而不是被動的技術採用者，病人要求的不只是更快的服務，而是更深的連結，管理者需要衡量的不只是看診人次，而是病人和醫師的滿意度，政策制定者需要設計的誘因，不只是成本效益，還包含照護品質。

深度醫療的實現，需要的不只是更好的演算法，而是更好的制度、教育、信任，以及最重要的，我們對於醫學本質應該是什麼的集體意志。Topol 在書中引用了 Aldous Huxley 的話作為本章的開場引言：「透過這些方式，我們可以希望實現的不是一個勇敢的新世界，不是任何形式的完美主義烏托邦，而是一個更謙虛且更值得追求的目標，一個真正人性化的社會。」這或許是對深度醫療最好的定義：不是一個完美的烏托邦，而是一個我們選擇讓科技服務於人性，而非人性服務於科技的社會。在這個選擇上，沒有人可以置身事外。

七年前，Topol 在書頁間埋下一顆種子：當機器學會分擔文書的重量，醫師或許能重新成為「人」。七年後，這顆種子在隨機對照試驗的土壤裡發芽，職業倦怠確實下降、AI 的同理心評分確實更高，但這不是終點，而是一道選擇題的起點。問題從來不是「AI 能不能」，而是「我們要不要」。要不要讓省下的十分鐘，真正回到病人的眼神交會裡？要不要讓減少的文書負擔，轉化成一次完整的傾聽？要不要在效率的誘惑面前，堅持那些無法被量化的東西，一次緩慢的觸診、一句「我會陪你度過」、一段沒有被打斷的敘事？Huxley 說得對，我們追求的從來不是勇敢新世界，而是一個真正人性化的社會，在診間裡這代表我們要的不是更快，而是更深；不是更多，而是更好；不是取代，而是增幅那些讓我們之所以為人的特質。演算法可以模擬同理心的語句，卻無法複製一個醫師在病床邊坐下、把手壓在身下專注傾聽的姿態。這個姿態，或許才是深度醫療的原點。

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📒 Compiled by — 台中慈濟醫院復健科 R4 陳佳菁醫師 Sigrid Chen, PM&R Resident Physician at Taichung Tzu Chi Hospital, Taiwan; Former Medical Consultant at ASUS Intelligent Cloud Services.