Deep Medicine [Chapter 9] 當演算法擁有「預知未來」的能力，人性將何去何從？

貓、唱片與空白的病歷

一杯白州與一隻失蹤的貓

如果一切都有個開端，那麼 Dr. Eric 的故事，或許是從一杯白州 18 年單一麥芽威士忌和一隻失蹤的貓開始的。

窗外，台北的午後雷陣雨來得又急又猛，雨滴像是無數細小的銀針，密集地敲打著他診所窗戶的玻璃，發出規律而催眠的聲響。診所的燈光在這樣的午後顯得格外溫暖，空氣中飄散著手沖咖啡豆烘焙後的淡淡焦香，混雜著舊書頁和消毒酒精那種奇妙而令人安心的氣味。唱盤上，比爾·艾文斯三重奏（Bill Evans Trio）的《Waltz for Debby》正緩緩旋轉著，鋼琴的觸鍵如水晶般清澈，每一個音符都像一顆被雨水洗滌過的鵝卵石，在靜謐的空間裡滾動。

Dr. Eric 是一名心臟內科醫師，但此刻，他更像一個困在自己故事裡的偵探。他的貓，一隻名叫「芥末」的虎斑貓，已經失蹤三天了。那不是一隻會輕易走失的貓。芥末總是帶著一種哲學家般的沉穩，彷彿早已洞悉了宇宙間所有貓的秘密。牠的失蹤，像是在 Dr. Eric 平靜的生活中，被硬生生鑿開了一個不規則的缺口。

Dr. Eric 端起酒杯，白州獨特的煙燻味與淡雅的果香在舌尖上化開，像一首低沉的大提琴獨奏。他凝視著窗外被雨水模糊的城市輪廓，思緒卻飄向了幾天前收到的一封匿名電子郵件。

郵件沒有主旨，寄件人地址是一串無法追蹤的亂碼。內容只有短短幾行字：

「Dr. Eric，

他們說，演算法正在學會同理心。他們說，機器能比人類更早地預見死亡。他們說，數據的幽靈將取代上帝，在病歷的字裡行間做出審判。

但他們從未告訴你，當你凝視深淵時，深淵裡究竟有什麼。

去尋找那份空白的病歷吧。答案就在那裡。

一個凝視著深淵的人」

空白的病歷。這句話像一顆投入深井的石子，在他心裡激起了一圈圈漣漪。在他的職業生涯中，他見過無數寫滿了診斷、檢查數據和治療方案的病歷，它們是生命的軌跡，是痛苦與希望的集合體。但一份「空白」的病歷，又能代表什麼？

這封信與「芥末」的失蹤，兩件看似毫不相干的事，卻在他心中交織成一種難以言喻的不安。它們都指向一種「失序」，一種他所熟悉的、建立在邏輯與證據之上的醫學世界正在被悄悄侵蝕的感覺。

就在這時，Dr. Eric 想起了他的岳父，約翰。他的故事，或許就是這一切混亂的源頭。一個九十歲老兵的生命終點，一段連最先進的醫學都無法完全解釋的奇蹟與遺憾。那是一份幾乎被「空白」所定義的病歷，一份充滿了矛盾與未知，足以讓任何演算法陷入混亂的生命記錄。

Dr. Eric 將杯中的威士忌一飲而盡，辛辣的液體滑過喉嚨，帶來一陣灼熱的暖意。雨還在下，比爾·艾文斯的鋼琴聲仍在繼續。他決定，是時候重新翻開約翰的故事了。不只是為了回憶，更是為了尋找答案。為那封神秘的郵件，也為那隻失蹤的貓。

因為他隱約感覺到，這一切的背後，藏著一個關於他們這個時代的巨大秘密。一個關於演算法、人性，以及在那條模糊的界線上，人類究竟該何去何從的秘密。

關於約翰、紫心勳章與那道看不見的裂縫

約翰的故事，像一張老舊的黑白照片，時間越久，細節反而越發清晰。

那是一個溫暖的午後，陽光像是融化的蜂蜜，灑在郊區的院子裡。九十歲的約翰，Dr. Eric 的太太蘇珊的父親，正在打掃他的露台。他是一位獲頒紫心勳章的二戰老兵，身體硬朗得像一棵飽經風霜的橡樹。事實上，他的健康狀況好到讓他們將他納入了斯克里普斯研究所（Scripps Research）的「健康長壽基因體研究計畫」（Wellderly Genomics Sequencing Program） — — 一個專門研究那些活到八十五歲以上，卻幾乎從未罹患任何慢性病的「超級老人」的計畫。

然而，就在那個午後，一道看不見的裂縫，悄然在他堅固的生命中裂開。

一陣突如其來的虛弱與暈眩，讓他瞬間失去了力氣，跌坐在地。他甚至無法站立，只能像個嬰兒一樣，用四肢勉強爬回屋內，癱倒在沙發上。幾分鐘後，當蘇珊趕到時 — — 他們就住在一個街區之外 — — 他正不受控制地發抖，但意識還算清楚。她傳訊息給 Dr. Eric，那時他正在診所看診的尾聲。

當 Dr. Eric 抵達時，他虛弱得無法自行站立。究竟是什麼原因導致這次的發作，一切都像蒙上了一層霧。Dr. Eric 為他做了基本的理學檢查，結果一切正常。他拿出他的智慧型手機，打開一個心電圖應用程式 — — 這在當時還算是相當前衛的工具 — — 將他的指尖放在鏡頭上，螢幕上顯示出的心電圖和心臟超音波模擬影像也都正常。

「我們得送你去急診室。」Dr. Eric 說，儘管他知道約翰會極力反對。

果然，約翰搖了搖頭，眼神裡流露出老兵特有的固執。在他漫長的一生中，「醫院」這個詞幾乎與他無關。直到最近幾個月，他才因為輕微的高血壓，開始服用一種弱效利尿劑 — — 氯噻酮（Chlorthalidone）。除此之外，他唯一的藥物就是每天一顆預防性的阿斯匹靈。

在眾人輪番勸說下，他終於妥協。在急診室，醫師初步懷疑是某種輕微中風，頭部電腦斷層（Head CT）掃描結果沒有任何異常。然而，真正的答案卻藏在血液裡。檢驗報告出來時，連經驗豐富的急診醫師都感到驚訝：他的血鉀濃度嚴重偏低，只有 1 mEq/L。這是 Dr. Eric 行醫以來見過最低的數值，如此嚴重的電解質失衡，幾乎不可能單純由那一點利尿劑引起。但除此之外，沒有任何線索。約翰住院了一晚，透過靜脈注射和口服補充劑，他的血鉀濃度很快恢復了正常。第二天，他就好像什麼事都沒發生過一樣，堅持要出院。

那道裂縫，似乎被暫時修補了起來。但他們都沒想到，那只是風暴來臨前的短暫平靜。

幾週後，真正的風暴以一種極其慘烈的方式降臨。他突然開始吐血，鮮紅色的，像是生命本身正在從他體內湧出。他甚至還試圖隱瞞，告訴他的太太不要打電話給蘇珊。但恐慌戰勝了一切。當蘇珊再次衝進那棟房子時，血跡已經遍布了臥室、客廳和浴室。

儘管大量失血，他的意識依然清醒。在醫院，緊急內視鏡檢查（Endoscopy）揭示了出血的元兇 — — 食道靜脈曲張（Esophageal Varices），這通常是嚴重肝病的併發症。為了進行檢查，約翰被麻醉，當他晚上被送到病房時，已經幾乎說不出話來，並很快陷入了深度昏迷。

緊接著，更多的檢驗結果如潮水般湧來，每一項都在將他們推向絕望的深淵。他的肝功能指數嚴重異常，血中氨濃度高得嚇人。腹部超音波顯示，他的肝臟已經硬化。他們很快拼湊出一個令人難以置信的結論：一個九十年來身體硬朗如鐵的人，突然間因為末期肝病，陷入了肝衰竭昏迷。主治醫師和住院醫師，一群年輕而理性的臉孔，用冷靜而客觀的語氣向他們解釋了預後，他復原的機率是零。他們建議他們簽署「不施行心肺復甦術」（Do-Not-Resuscitate, DNR）同意書。

在那個瞬間，醫學，這個 Dr. Eric 畢生信仰的、建立在科學與理性之上的宏偉殿堂，展現了它冷酷的一面。數據、圖表、統計機率，所有的一切都指向一個唯一的終點。約翰的病歷上，充滿了各種指向死亡的證據。

接下來的幾天，他們開始安排安寧照護，準備讓他回到他們家，在他熟悉的環境中走完最後一程。然而，就在他們準備接他回家的前一晚，發生了一件任何數據模型都無法預測的事。

蘇珊和他們的女兒去醫院探望他，她們都學過一種叫做「療癒之觸」的能量療法，作為深愛的表達，她們花了幾個小時，對著昏迷中的他說話，為他祈禱，並施予這種近乎神秘的療法。第二天早上，當蘇珊去病房見他最後一面時，她擁抱著他，在他耳邊輕聲說：「爸，如果你聽得到，我們今天要帶你回家了。」

就在那時，奇蹟發生了。

約翰的胸膛起伏了一下，他睜開了眼睛，看著蘇珊，嘴裡發出一個微弱但清晰的聲音：「喔 — — 」。

她不敢相信地問他，是否知道她是誰。

他說：「蘇珊。」

如果他們家有什麼「拉撒路復活」的故事，這就是了。一切都翻轉了。他們趕緊通知所有家人，他從死亡的邊緣奇蹟般地回來了。隔天，蘇珊甚至接到了他用手機打來的電話，要她帶點吃的過去。Dr. Eric 對那段時光最深刻的記憶，是推著輪椅帶他到戶外散步。他臉色蒼白如紙，身上連接著各種管路。Dr. Eric 不顧護理師的反對，將他包裹好，推到醫院前美麗的秋日午後。他們聊著天，兩人都哭了。那是一種劫後餘生的喜悅，一種生命本身不可思議的韌性所帶來的震撼。

然而，這份奇蹟並沒有持續太久。關於是否要對他的食道靜脈曲張進行硬化治療，大家有過爭論，但那需要再次進行內視鏡檢查，而上一次的檢查幾乎要了他的命。就在他即將出院前，他再次發生大出血，這次，他沒有再醒來。

約翰的故事結束了。但留給 Dr. Eric 的，卻是一個巨大的問號。

他的病歷，如果交給一個 AI 演算法來分析，會得出什麼結論？演算法會在他第一次血鉀過低時，就預測到潛在的肝病風險嗎？在那個奇蹟般的早晨之前，任何演算法都會以 99.99% 的機率，將他歸類為「生命終期」，建議安寧療護。但演算法無法預測那個早晨，無法量化「療癒之觸」的效果，更無法理解他醒來後與家人共度的時光，對他們來說有多麼重大的意義。

那份空白，那段演算法無法解釋的生命奇蹟，正是那封匿名信所指的「空白的病歷」嗎？

凝視著窗外的雨，Dr. Eric 想，他的調查，必須從這裡開始。從那條數據與人性之間的，看不見的裂縫開始。

沉入電子病歷之井

在醫院裡，所有人都活在一口深不見底的井裡。這口井，就是電子病歷系統。

醫護人員每天都垂下長長的繩索，將病人的生命徵象、檢驗數據、影像報告、醫囑和護理紀錄，一點一滴地沉入這口井中。日復一日，年復一年，這口井積累了數以百萬計的生命片段，形成了一個龐大、陰暗而又深邃的數據海洋。人們相信，井底藏著真理。只要擁有的數據越多，分析得越透徹，就越能接近疾病的真相，預測生命的軌跡。

這就是現代醫學的信條。而 AI，就是這個時代最先進的汲水工具。

約翰的故事，像一顆投入 Dr. Eric 心湖的石子，激起的漣漪久久不散。那封神秘的郵件，則像一道來自井底的微光，引誘他向下探索。他開始瘋狂地閱讀相關的論文和研究，試圖理解 AI 是如何凝視這口數據之井的。很快，他找到了它 — — 那份讓他背脊發涼的研究。

來自史丹佛大學，由電腦科學家阿南德·阿瓦提（Anand Avati）和他的團隊發表。論文的標題看起來溫和而學術：《用深度學習改善安寧療護》（Improving Palliative Care with Deep Learning）。但剝開那層學術的糖衣，它的核心，是一個冰冷而精準的「死亡演算法」。

2009 年，當政治人物莎拉·裴琳（Sarah Palin）首次拋出「死亡審判團」（Death Panels）這個詞時，曾引起巨大的社會焦慮。但那時，人們談論的還是由「人」組成的委員會。而現在，人們談論的是機器，是演算法。

Dr. Eric 花了幾個晚上，才算勉強讀懂了這篇論文的精髓。他們建立了一個擁有十八層的深度神經網路（Deep Neural Network, DNN），一個複雜到足以模擬部分人腦神經元連結的數位結構。然後，他們將近 16 萬名病人的電子病歷，像獻祭一樣，餵給了這個飢渴的數位大腦。

這些病歷資料，被轉換成一個高達 13,654 維的特徵向量。想像一下，在一個擁有一萬三千多個軸的空間裡，標定一個人的生命位置。這早已超出了人類心智所能理解的範疇。年齡、性別、診斷碼、住院時長、開了什麼藥、做了多少次影像檢查……所有的一切，都被打碎、編碼，成為這個巨大數學模型中的一個個變數。

接著，他們用另外 4 萬名病人的病歷來進行測試。而演算法的「基準真相」（Ground Truth），是最終極、最無可辯駁的硬數據 — — 這二十萬名病人，真實的死亡時間。

結果令人震驚。

演算法預測病人是否會在未來三到十二個月內死亡的準確率，超過了 90%。其曲線下面積（AUROC）值高達 0.93，這在醫學預測模型中，是個極其罕見的高分。相比之下，醫生們長期以來使用的一個篩檢工具，叫做「驚訝問題」（Surprise Question） — — 「如果這個病人在未來十二個月內死亡，我會感到驚訝嗎？」 — — 一項涵蓋超過兩萬五千人的系統性回顧研究顯示，這個問題的整體準確率不到 75%。

更可怕的是，演算法發現了一些人類醫師從未注意到的預測特徵。例如，病人接受影像檢查的「次數」，特別是脊椎或泌尿系統的檢查次數，在統計上的預測能力，竟然和病人的年齡一樣強大。

這意味著什麼？或許一個病人因為反覆的背痛而多次接受檢查，雖然每次的結果都「正常」，但這種「求醫行為」本身，這種潛藏在數據背後的焦慮與痛苦，被演算法捕捉到，並標記為一個走向衰亡的微弱信號。

醫生們看到的，是單次的影像結果；而演算法看到的，是貫穿時間的行為模式。他們像是站在井口，看著水桶打上來的一瓢水，而演算法，卻能潛入井底，感受整個水體的溫度、流動和暗湧。

Dr. Eric 彷彿能看到這個演算法在審視約翰的病歷。它會輕易地捕捉到他第一次住院時那極低的血鉀濃度，將其與利尿劑的劑量進行比對，發現其中的不尋常之處。它會分析他過去幾年的所有數據，或許能比人類醫師更早地標記出肝功能異常的風險。

然後，在那個決定性的時刻，當約翰陷入深度昏迷，肝功能衰竭，所有生命體徵都指向終點時，演算法會毫不猶豫地給出一個超過 99% 的預測：此人將在七十二小時內死亡。建議：安寧療護。

演算法最終會是正確的。約翰沒有活著離開醫院。

但它錯過了那整個奇蹟般的早晨。它錯過了他睜開眼睛，叫出女兒名字的瞬間；它錯過了他們推著輪椅，在秋日陽光下散步時，他臉上的淚水和喜悅；它錯過了家人從各地趕來，圍在他病床邊，分享回憶與歡笑的那個生日派對。

這些事情，在演算法的 13,654 維空間裡，找不到任何可以標定的軸，它們是「無用」的數據，是統計上的噪音。

Dr. Eric 關掉電腦，診所裡只剩下唱盤轉動的細微摩擦聲。比爾·艾文斯的鋼琴聲不知何時已經停止了，只剩下無盡的、重複的沙沙聲，像是來自井底的嘆息。那封信說得對。當 Dr. Eric 凝視這口數據的深淵時，深淵也正在凝視著他。而他在深淵裡看到的，不僅僅是精準的預測和冰冷的邏輯。

他看到的，是一個巨大的「空白」。

一個關於「意義」的空白，演算法可以告訴人們一個人「何時」會死，卻無法告訴他們，在他剩下的時間裡，「應該」做什麼。它無法衡量一個告別的價值，一次原諒的重量，一個微笑的意義。沒有演算法來計算這些。或許，永遠也不該有。

Dr. Eric 起身，為自己又倒了一杯白州。窗外的雨，漸漸停了。城市重新顯露出它清晰的輪廓，霓虹燈在濕潤的空氣中暈染開來，像一幅印象派的畫作。而他的貓，芥末，還沒有回來。牠就像是那些演算法無法捕捉的、充滿了不確定性的生命本身，遊蕩在他無法看見的世界的某個角落。他只能等待。就像醫生們面對那些無法預測的病人時一樣，只能觀察、陪伴、等待。

系統中的魅影

玻璃塔與穿白西裝的女人

為了追尋那個「凝視深淵者」留下的線索，Dr. Eric 的旅程將他帶到了一個意想不到的地方 — — 中國上海。浦東的陸家嘴，一座座摩天大樓如雨後春筍般刺向天空，它們的玻璃帷幕在灰濛濛的天空下，反射著冰冷而未來主義的光芒。他要拜訪的，是一家名為「依圖科技」（Yitu Technology）的公司，中國醫療 AI 領域的獨角獸之一。他們的辦公室，就坐落在其中一座玻璃塔的高層。

電梯無聲地上升，窗外的城市景觀在 Dr. Eric 腳下迅速縮小，變成了一幅精密的積體電路圖，他感覺自己正在被送往一個脫離了人間煙火的地方。接待他的是一位姓林的女士，她穿著一身剪裁合身的白色西裝，舉手投足間透露出極度的自信與幹練。她帶 Dr. Eric 參觀他們的展示中心，語氣平靜，卻像在背誦一篇早已爛熟於心的史詩。

「Dr. Eric，您知道，中國的醫療資源極度稀缺且分配不均。」她指向一面巨大的螢幕，上面顯示著一張即時更新的全國醫療熱點圖，「我們的使命，就是用 AI，將最頂級的醫療智慧，複製、分發到國家的每一個角落。」螢幕上，各種 AI 輔助診斷系統的影片輪番播放：他們的肺癌影像智慧診斷系統，據稱在一個名為 LUNA 的國際權威資料庫競賽中，超越了 Google 等各大巨頭的演算法，達到了接近人類頂尖專家的水準；他們的兒童骨齡判讀系統，能將醫師數十分鐘的工作，縮短到幾秒鐘。

「在中國，我們稱之為『國家隊』模式。」林女士微笑道，「政府、頂尖大學、科技巨頭和我們這樣的新創公司，形成了一個緊密的生態系。數據的收集和共享，在國家戰略的層級上進行。這給了我們無與倫比的優勢。」她說的「數據」，規模是西方世界難以想像的。在中國，公民幾乎沒有「選擇退出」（Opt-out）的權利，數以億計的病歷、影像、基因數據，像一條條溪流，匯入由國家主導的巨大數據湖中。「我們將其視為一種集體貢獻。」林女士的語氣不帶一絲情感，「為了整個民族的健康福祉，個人的數據隱私，需要做出適度的讓步。」

她的話，讓 Dr. Eric 想起了那口數據之井。在中國，這口井的深度和廣度，都遠超他的想像，而他們汲水的工具，也更加強大而無所顧忌。Dr. Eric 問起關於數據偏見和演算法公平性的問題，她聳了聳肩，回答道：「任何技術在初期都會有不完美之處。但我們的發展速度很快，透過更大規模的數據和更強的算力，這些問題最終都會被解決。效率，是我們當前最優先的考量。」在她的世界裡，一切似乎都可以被量化，被優化，被計算。那些 Dr. Eric 所珍視的、充滿了模糊性與不確定性的人性角落，在這裡，似乎只是一個待解決的技術問題。

不會做夢的機器人醫生

他們的談話，自然而然地轉向了另一個讓 Dr. Eric 既好奇又恐懼的存在 — — 科大訊飛（iFlytek）開發的 AI 機器人，「小醫」（Xiaoyi）。2018 年，「小醫」以 96 分的成績，通過了中國的國家執業醫師資格考試，這則新聞在當時震驚了全球醫學界。一個機器，通過了為人類設計的、用以篩選合格醫生的最高標準考試。「『小醫』現在怎麼樣了？」Dr. Eric 問道。

「它正在不斷進化。」林女士帶他到另一個展示區，螢幕上出現了一個卡通形象的 AI 助手，「它已經被部署到全國數百家基層醫療中心，作為醫師的輔助診斷工具，它可以即時分析病人的主訴和病歷，然後根據數百萬份的醫學文獻和病例，給出可能的診斷建議和治療方案。」

「它會犯錯嗎？」

「當然，但它的知識庫更新速度，是任何人類醫師都無法比擬的。它可以一天之內，學習完《新英格蘭醫學雜誌》過去十年所有的論文。」她頓了頓，補充道，「而且，它不會疲勞，不會有情緒，不會因為昨晚和家人吵架而在診斷時分心。」

不會疲勞，不會有情緒。這句話像一根針，刺中了 Dr. Eric。人類醫師，是血肉之軀，他們會累，會犯錯，會有偏見，會被情感所左右。但正是這些「不完美」，才讓他們成為「人」。他們會因為對病人的同情，而做出超越常規的努力；他們會因為一個微小的、非語言的線索，而產生改變診斷方向的直覺。

「小醫」會有直覺嗎？它會做夢嗎？它會不會在某個深夜，獨自面對著龐大的數據庫，思考關於生命意義的問題？答案顯然是否定的。它是一個強大的、高效的、沒有靈魂的知識容器，它能回答「是什麼」（What）和「怎麼做」（How），卻可能永遠無法回答「為什麼」（Why）。

離開那座玻璃塔時，上海正下著濛濛細雨。Dr. Eric 站在車水馬龍的街頭，感覺自己像個來自過去的訪客，在身後那座高聳入雲的建築裡，一個嶄新的、由數據和演算法所統治的醫學未來，正在以驚人的速度成形。而在那個未來裡，像他這樣充滿了困惑、疑慮和情感的醫生，還會有容身之處嗎？

神秘的訪客與另一座「井」

從上海回來後的幾個星期，Dr. Eric 感覺自己像是活在一種時差之中，不是地理上的，而是時代上的。白天，他在診所裡進行著傳統的、充滿人情味的問診；夜晚，他則在螢幕前，沉浸於那個由數據構成的、冰冷而理性的未來。就在他以為「凝視深淵者」的線索已經中斷時，第二封郵件不期而至。這次的內容更加神秘，只有一張照片和一個名字。

照片拍攝的是一個建築的入口，設計極簡，由清水混凝土和玻璃構成，門口沒有任何標示，只有一棵姿態奇特的松樹，照片的風格讓 Dr. Eric 想起安藤忠雄的建築。照片下方，是一個名字：「Kainos Mind」。

Dr. Eric 在網路上搜尋這個名字，結果寥寥無幾，似乎是一家極度低調的研究機構，沒有官方網站，只有在幾篇冷僻的學術論文中被提及，研究方向是「計算精神病學」（Computational Psychiatry）。他幾乎要放棄時，卻在一個專門討論罕見建築的論壇裡，找到了那張照片中的建築，它位於京都郊區的山麓，是一家私人資助的非營利研究機構，論壇裡的貼文形容它「像一座現代的寺廟，謝絕一切訪客」。

正當 Dr. Eric 一籌莫展時，他診所的門鈴響了。

訪客是一位穿著深灰色風衣的男人，年齡莫約五十多歲，面容清瘦，眼神銳利得像一頭老鷹；他沒有預約，只是靜靜地站在門口。

「Dr. Eric？」男人的聲音低沉而有磁性，「我叫高橋，我代表 Kainos Mind，正式邀請您前往京都，進行一次短期的學術交流。」

Dr. Eric 震驚得說不出話。

「我們一直在關注您的工作，以及您對『空白病歷』的思考。」高橋說，他的用詞證實了他就是「凝視深淵者」的使者，「我們相信，您會在 Kainos 找到一些有趣的答案。或者，是更有趣的問題。」

一周後，Dr. Eric 坐上了飛往京都的飛機。Kainos Mind 的內部，比照片上看起來更加空曠、靜謐。高橋帶領 Dr. Eric 穿過漫長的、由光影構成的走廊，來到一間被稱為「井室」的房間。房間中央，是一個向下凹陷的圓形劇場，四周的牆壁上，投影著無數流動的數據瀑布；而在劇場的中心，坐著一個人，一個年輕的女人，她戴著一個造型奇特的腦機接口頭盔，閉著眼睛，彷彿在冥想。

「我們也在凝視一口井。」高橋的聲音在空曠的房間裡迴盪，「但我們的井裡，沒有診斷，沒有醫囑，沒有生命徵象。」

「那有什麼？」Dr. Eric 問。

「有語言，有情緒，有記憶的碎片，有夢境的殘響。」高橋指向牆上的數據流，「我們收集的，是人類精神世界的數據。透過分析病人的日記、社交媒體發文、自由聯想的對話，甚至他們睡眠時的腦波，我們試圖為他們的『心靈』，建立一個數位模型。」

他們正在做的，是為精神疾病患者，創建另一種形式的「數位分身」，一個能夠反映他們內心世界混亂與秩序的，脆弱的、詩意的分身。

「我們的演算法，」高橋繼續說，「不是為了『診斷』，而是為了『理解』。它試圖在一個憂鬱症病人雜亂無章的文字中，找到反覆出現的負面意象；它試圖在一個創傷後壓力症候群病人的腦波中，捕捉到噩夢重現時的獨特神經符號。」

這是一個 Dr. Eric 從未想像過的領域，醫學 AI 在他眼中，一直是關於客觀、量化和預測的；而 Kainos Mind，卻試圖用同樣的工具，去觸摸人類靈魂中最主觀、最模糊、最不可言說的部分。

「但這不會……極度危險嗎？」Dr. Eric 問，「你們等於是掌握了一把能打開任何人內心黑盒子的鑰匙。」

高橋轉過身，第一次正視著 Dr. Eric 的眼睛；他的眼神深邃，像一口真正的井。

「所有的知識都是危險的，醫師。」他說，「問題不在於鑰匙本身，而在於握著鑰匙的人，他的意圖是什麼。」

「我們的意圖，」他頓了頓，「是為了在地圖上，為那些迷失在自己內心迷宮裡的人，找到一條可以走出來的路。哪怕，只是標示出一絲微弱的光源。」

在京都的那幾天，Dr. Eric 看到了 AI 的另一種可能性，一種不再追求取代或超越，而是試圖與人類最深層的痛苦共情的可能性。但他心中的不安，卻並未因此減少，Kainos Mind 所做的一切，像是在走一條更細、更險的鋼索；鋼索之下，一邊是治癒的希望，另一邊，則是更徹底的控制與操縱的深淵。那個「凝視深淵者」，他究竟想讓 Dr. Eric 看到什麼？他似乎不僅僅是在展示 AI 的能力，更是在展示一種權力，一種正在被重新定義的，關於「窺探」與「理解」的權力。

玻璃塔中的對話

與披著羊皮的男人共飲

回到台北後，Dr. Eric 被一種更深的無力感所包圍。上海之行，讓他窺見了 AI 醫療那強大而冰冷的「體」；京都之行，則讓他觸摸到了它試圖探入人類靈魂的「魂」。這兩種趨勢，都讓他感到巨大的不安。就在這時，第三封信，或者說，第三個指令，被悄悄地放在了他診所的門墊下。信封裡沒有信紙，只有一張手繪的地圖，和一個符號 — — 一個簡筆畫的羊頭。

地圖指向陽明山深處的一家幾乎不為人知的酒吧。

出於一種連他自己都無法解釋的衝動，Dr. Eric 依約前往。那是一家藏在山路旁的木屋酒吧，沒有招牌，只有一扇沉重的木門。推開門，溫暖的燈光和濃郁的泥煤威士忌香氣撲面而來。吧台後，站著一個他意想不到的人。

他穿著一身粗糙的羊皮外套，頭上彷彿還能看到羊角的輪廓。他不是村上春樹小說裡那個住在飯店地下室的羊男，但他身上散發出的氣質，那種超然於世、彷彿來自另一個時間維度的感覺，卻如出一轍。Dr. Eric 點了一杯拉弗格（Laphroaig）16 年，那股強烈的消毒水和海風氣息，像是直接灌入了人的靈魂。

「你看起來很困惑，醫師。」羊男開口了，他的聲音沙啞而古老，「你看到了太多『成品』，卻不了解『釀造』的過程。」

「釀造？」

「是的，釀造。」他為自己倒了一杯酒，「你覺得，AI 是什麼？」

「是……演算法，是數據，是算力。」Dr. Eric 回答道。

他搖了搖頭，笑了。「那些都只是原料，像大麥、水和酵母。真正的關鍵，在於『時間』和『人』的參與。」

他舉起酒杯，對著燈光，琥珀色的酒液中彷彿流動著歲月。「一杯好的威士忌，需要經過發酵、蒸餾，然後在橡木桶中沉睡漫長的歲月。這個過程，充滿了不確定性。每一批大麥的風味都不同，每一隻橡木桶的個性也不同，甚至酒窖裡空氣的濕度，都會影響最終的成品。」

「AI 的『釀造』，也是如此。」他繼續說，「你們將大量的數據 — — 也就是『原料』 — — 餵給演算法。但你們往往忽略了，這些數據本身，就帶有『人』的印記，它們是過去無數醫師診斷和決策的集合體。如果過去的診斷存在偏見 — — 比如，對某個族裔或性別的誤診率較高 — — 那麼用這些數據釀造出來的 AI，只會將這種偏見放大、固化，變成一種更難以察覺的系統性歧視。」這就是所謂的「演算法偏見」（Algorithmic Bias），Dr. Eric 當然知道這個概念，但在他的比喻下，這個冰冷的術語，突然變得具象而充滿了警示性。

「更重要的是，」他喝了一口酒，眼神變得深邃，「你們現在所迷戀的深度學習，就像一個神秘的『黑盒子』（Black Box），你們知道放進去了什麼原料，也看到了釀出來了什麼成品，但對於中間那個漫長而複雜的『陳釀』過程，你們一無所知。」

「一個 AI 模型，可能會告訴你，某張 X 光片顯示有肺炎的機率是 98%，但你問它『為什麼』，它無法回答、無法像一個人類醫師那樣，指著影像的某個區域，告訴你『因為這裡的浸潤型態，符合典型的肺炎鏈球菌感染特徵』，它只是在它那數百萬維的數據空間裡，『看到』了一種模式，一種我們無法理解的模式。」他的話，正中 Dr. Eric 內心最深的恐懼；作為醫師，他們的職責不僅僅是給出一個結論，更是要理解並解釋這個結論背後的原因。如果他們開始依賴一個自己都無法理解的「黑盒子」來做決策，那麼他們與一個只會執行命令的機器，又有什麼分別？

「這就像柏拉圖的洞穴寓言，醫師。」羊男的語氣變得更加神秘，「你們這些凝視著螢幕上 AI 診斷結果的人，就像洞穴裡的囚徒。你們看到的，只是 AI 根據它所『學習』到的數據，投射在牆上的影子。你們以為那就是真相，是疾病的本質，但那可能只是真相的一個扭曲的、被簡化的投影。」

「真正的『真實』，那個洞穴外的世界，存在於數據之外。」他用手指敲了敲吧台，「存在於病人的眼神裡，存在於他們顫抖的雙手中，存在於他們未說出口的恐懼裡。這些，是無法被『釀造』的。」

「那麼，我們該怎麼辦？」Dr. Eric 問，聲音有些乾澀，「我們該如何分辨影子與真實？」

「學會當一個好的『釀酒師』，而不是一個盲目的消費者。」羊男說，「不要完全相信成品，要質疑你的原料，要了解你的工具，要用你自己的鼻子、舌頭和心，去品嚐、去感受、去判斷。」

「AI 釀出來的，可能是一杯完美的、符合所有技術指標的酒，但它可能沒有『靈魂』。而你們醫師，就是那個賦予它靈魂的人，你們用自己的經驗、同理心和人性，去『調和』AI 給出的冰冷結論，讓它變成一個真正對病人有益的、溫暖的決策。」

他為 Dr. Eric 空了的酒杯，又續上了酒。窗外，山間的霧氣漸濃，木屋裡的光線顯得更加溫暖。在與羊男的這場對話中，Dr. Eric 心中的迷霧，似乎被吹開了一角。他開始明白，他們不該懼怕 AI，也不該盲從 AI，他們需要學習的，是如何與這個強大而陌生的「非人智慧」，共存、共舞。

就像一個好的調酒師，用威士忌的烈，與水的柔，調和出一杯完美的 Highball。

黑盒子、魅影數據與數位分身

離開羊男的酒吧，Dr. Eric 腦中反覆迴響著「黑盒子」這個詞，這個在 AI 領域被反覆提及的術語，從未像那一刻般，讓他感到如此切身的寒意。他們正在將生命中最重要的決策權，交付給一個無法完全理解的對象，這不僅僅是技術問題，更是哲學與倫理的終極拷問。他想起 Google 的研究團隊，他們曾宣稱自己的演算法在預測住院病人死亡風險上，達到了 95% 的準確率，為了應對「黑盒子」的質疑，他們嘗試了一些可視化技術，試圖讓演算法標示出是病歷中的哪些詞語或數據，對最終的預測產生了最大的影響，這是一種努力，一種試圖在透明度與準確度之間取得平衡的嘗試。

但這種「事後解釋」，真的能等同於人類醫師的「事前推理」嗎？

一個人類醫師在診斷時，是在一個清晰的、基於生理學和病理學的邏輯框架下進行的；而 AI 的「解釋」，更像是在一片數據的星空中，指出幾顆最亮的星星，但對於星星之間為何會形成這樣的星座，它依然保持沉默。更深層的隱憂，來自於那些被稱為「魅影數據」（Ghost Data）的存在，羊男提到了數據偏見，但現實可能更為複雜，例如許多演算法是基於特定人群（通常是白人男性）的數據進行訓練的，當這樣的演算法應用於其他族裔或女性時，其準確率和安全性都可能大打折扣。DeepMind 曾與美國退伍軍人事務部（VA）合作，開發了一個極其成功的急性腎損傷預測模型。但在後續的研究中，他們發現這個模型在非 VA 系統的病人身上，表現卻不盡如人意，因為 VA 系統的病人在人口組成和健康狀況上，有其獨特性。這意味著每一個 AI 模型，都可能藏著一個基於其訓練數據的「魅影」，一個看不見的偏見，而醫師們很可能在不知不覺中，根據這個魅影的指示，做出了錯誤的決策。

然而，就在 Dr. Eric 對 AI 的未來感到悲觀時，一個更為激進、也更具誘惑力的概念，出現在他的視野裡 — — 「數位分身」（Digital Twins）。這個概念，源於工業界，指的是為一個實體的物理設備（如飛機引擎），在數位世界中創建一個一模一樣的、即時同步的虛擬模型，工程師可以先在數位分身身上進行各種極限測試和模擬，以預測實體引擎在未來可能出現的故障。

現在，有人提議，要為「人」創建數位分身。

想像一下，在不遠的未來，每個人，從出生開始，所有的健康數據 — — 基因序列、每一次的血液檢查、影像掃描、穿戴式裝置記錄的生命徵象、飲食習慣、運動模式 — — 都被完整地收集起來，在雲端創建一個屬於自己的、高擬真的數位分身。當這個人面臨一個重大的醫療決策時 — — 比如，是否要接受某種高風險的癌症化療方案 — — 醫師可以先在他的數位分身身上，進行數千次的藥物模擬，測試不同的藥物組合、不同的劑量、不同的給藥順序，觀察他的數位分身會產生什麼樣的反應、副作用和療效，然後再為現實中的他，選擇那個成功率最高、副作用最小的「最佳解」。

這聽起來像科幻小說，但它正在成為現實。像 Tempus Labs 這樣的公司，正在癌症領域，朝著這個方向努力，「數位分身」這個概念像一顆投入 Dr. Eric 心湖的核彈，掀起了滔天巨浪，它似乎是個人化醫療的終極形態，一個能將所有不確定性都納入計算的完美系統。

但同時，它也引發了最極致的倫理恐懼。

誰有權擁有和使用他們的數位分身？保險公司是否能根據一個人的數位分身的模擬結果，來決定他的保費，甚至拒絕他的投保？雇主是否能以此來評估他的健康風險？國家是否能以此來對公民進行分類和管理？當一個人的生命軌跡，在出生那一刻，就已經可以在數位世界中被大致模擬和預測出來時，「自由意志」還剩下什麼？他們，會不會最終成為自己數位分身的囚徒？

Dr. Eric 站在診所的窗前，看著城市的燈火，感覺自己像站在一個時代的懸崖邊緣。前方，是 AI 所承諾的、一個沒有疾病和痛苦的烏托邦；而腳下，是深不見底的、關於人性、隱私和自由的深淵。那個「凝視深淵者」，他究竟是誰？他想讓 Dr. Eric 看到的，到底是什麼？

他的貓，芥末，還沒有回來。或許，牠正在那個他看不見的世界裡，追逐著某個魅影；而他，也在他的世界裡，追逐著另一個，更為龐大、也更為 elusive 的魅影。

微光與深淵

一場關於雨中切割的深入對談

為了真正弄清楚「黑盒子」內部究竟是如何運作的，而非僅僅停留在哲學層面的討論，Dr. Eric 決定親自去拜訪一個處於風暴中心的地方。不是去矽谷的科技巨頭，也不是去大學的學術殿堂，而是一家位於城市另一端，瀰漫著消毒水氣味與無聲焦慮的癌症中心。他聯繫上了一位在那裡工作的老同學，劉主任，現在是放射腫瘤科的權威；劉主任爽快地答應讓他觀摩他們最新引進的 AI 輔助放射治療計畫系統，一個由 DeepMind 和倫敦大學學院醫院（UCLH）合作開發的尖端項目。

那是一個典型的台北冬日，陰雨綿綿，Dr. Eric 搭著 Uber 穿過濕漉漉的城市；癌症中心是一棟嶄新的、充滿了玻璃與鋼筋結構的現代建築，它試圖用設計感來沖淡死亡的陰影，但那份潛藏在空氣中的沉重，卻依然無處不在。劉主任，一個頭髮已經有些花白的男人，在一個被稱為「計畫室」的房間裡接待他，房間裡很暗，只有幾十個電腦螢幕發出幽冷的光，年輕的物理師和劑量師們，像坐在潛水艇裡的聲納員，專注地盯著螢幕上的人體斷層掃描影像，用滑鼠一點一點地勾勒出腫瘤和周圍正常器官的輪廓。

「這就是『輪廓勾勒』或『分割』（Segmentation），」劉主任解釋道，「這是放射治療中最耗時、也最關鍵的一步。我們需要精準地告訴治療計畫系統，哪裡是需要被高劑量放射線摧毀的『靶區』，哪裡是需要極力保護的『危及器官』（Organs at Risk, OARs），比如腦幹、脊髓、視神經、唾液腺等等。」

他指著一位年輕醫師的螢幕，上面是一張頭頸癌病人的 CT 影像。「像這樣的病例，一個經驗豐富的醫生，可能需要花上四個小時、甚至更久，才能完成所有危及器官的勾勒，這是一個極度枯燥、勞累，且容易出錯的工作。」

「而時間，對癌症病人來說，就是一切。」他嘆了口氣，「英國的國民保健署（NHS）有一個目標，要求病人在確診後的 31 天內開始接受放射治療，但單單是這個輪廓勾勒的環節，就常常成為瓶頸，導致治療的延誤。」

然後，他帶 Dr. Eric 到房間的另一角，那裡只有一位物理師，悠閒地喝著咖啡；他的螢幕上，同樣是一張複雜的頭頸癌影像，但幾十個危及器官的輪廓，已經被用不同顏色，精準地勾勒了出來。「這就是我們引進的 AI 模型。」劉主任的語氣中帶著一絲敬畏，「我們把病人的 CT 影像上傳，平均只需要一個小時，它就能自動完成所有的輪廓勾勒。」

一個小時，對比四個小時。這不是漸進式的改善，而是躍遷式的革命。「它的表現，在多項指標上，都達到了，甚至超越了人類專家的平均水準。」他補充道。Dr. Eric 看著螢幕上那近乎完美的輪廓，它們平滑、精準，沒有一絲人類會有的猶豫和顫抖，他問起這背後的技術。

「一種叫做『3D U-Net』的深度學習架構。」劉主任打開了另一個視窗，上面顯示著一個複雜的網路結構圖，「你可以把它想像成一個對 3D 影像極度敏感的數位大腦，它看過了數百位病人的 CT 影像，以及資深專家為這些影像所做的標註，從中學會了如何辨識不同器官在灰階影像上的細微差異和邊界。」

「U-Net」這個名字，來自於它神經網路結構的形狀，像一個字母 U，劉主任解釋得更為深入：「你看，它先對影像進行卷積和池化，逐層壓縮，提取出從粗糙到精細的多層次特徵，這就是 U 的下降部分，我們稱之為『編碼器』或『收縮路徑』，然後它再透過上採樣和卷積，逐層將這些抽象的特徵還原成像素級的分割圖像，這是 U 的上升部分，也就是『解碼器』或『擴張路徑』。最巧妙的是，它在上升的每一步，都會融合下降路徑中對應層級的特徵，這種『跳躍連接』（Skip Connection）的設計，讓它在精準定位的同時，不會丟失原始影像的細節紋理，這也是它為什麼在醫學影像分割上如此成功的原因。」

「所以，它取代了你們的醫師？」Dr. Eric 問道，這個問題像一顆卡在喉嚨裡的橄欖核。

「不，」劉主任搖了搖頭，他的回答出乎 Dr. Eric 的意料，「它解放了我們的醫師。」

「過去，醫師們把 80% 的時間，花在這種重複性的勞動上。現在，他們只需要花 20% 的時間，去覆核和微調 AI 的結果，剩下的 80% 的時間，他們可以用來做更重要的事情 — — 與病人溝通，設計更個人化的治療方案、進行研究。」

「AI 並沒有拿走醫師的工作，」他最後說，「它只是拿走了工作中，最像『機器』的那一部分。」

離開癌症中心時，雨停了，一道微弱的陽光穿透雲層，灑在濕潤的街道上，反射出點點金光。劉主任的話，像這道陽光，在 Dr. Eric 心中驅散了一些陰霾。或許，他一直都問錯了問題，問題不在於 AI 是否會「取代」他們，而在於他們，是否準備好去擁抱一個不再需要他們去做「機器」的未來。

兩輪月亮下的診間

回到自己的診間，一切似乎都沒有改變，牆上掛著的依舊是那幅莫內的《睡蓮》，空氣中依舊是咖啡與舊書的味道，比爾·艾文斯的鋼琴聲依舊在空氣中流淌。但有些東西，確確實實地改變了，Dr. Eric 的目光所及之處，似乎都多了一層看不見的維度 — — 數據的維度。當他為病人聽診時，他聽到的不僅僅是心跳的聲音，他還能「看到」他過去五年所有心電圖數據在他腦中形成的趨勢線；當他看一張 X 光片時，他眼前浮現的不僅僅是影像，還有一個 AI 模型可能會給出的、關於惡性腫瘤機率的百分比。

他像是村上春樹筆下《1Q84》的主角，突然發現天空中出現了兩輪月亮，一輪是他所熟悉的、建立在經驗與感官之上的醫學世界；另一輪，則是那個由數據、演算法和機率構成的、冰冷而精準的數位世界。這兩輪月亮，有時重疊，有時分離，投下變幻莫測的影子，讓他的診間，變成了一個奇異的、超現實的空間。

一天下午，一位老病人陳太太來找他複診，她患有心臟衰竭，病情一直控制得不錯，但最近她總是感到疲倦和氣喘。按照傳統的流程，Dr. Eric 會為她安排一系列檢查，然後根據結果調整藥物；但現在，他的工作流程中，多了一個「幽靈」的參與。他們醫院最近引進了一套類似 Qventus 的 AI 病人管理系統，就在陳太太掛號的那一刻，系統的後台，已經開始高速運轉，整合了陳太太過去所有的病歷、用藥記錄、實驗室數據，甚至包括她最近幾次預約的「爽約」記錄。在 Dr. Eric 打開她的電子病歷之前，他的手機上就跳出了一條來自系統的「輕推」訊息：

「病人陳太太，68 歲，心臟衰竭。過去三個月體重增加3公斤，血鈉濃度持續偏低。根據模型預測，其未來三十天內因心衰急性發作而再入院的風險為 45%。建議：考慮增加利尿劑劑量，並安排心臟超音波檢查。」

Dr. Eric 點開訊息，看到了更詳細的數據分析，系統甚至用一個小小的圖標，標示出它認為最有影響力的幾個風險因子。他抬起頭，看著坐在他對面的陳太太，她臉上帶著疲憊而信任的微笑，她不知道就在剛剛那一分鐘裡，一個看不見的數位大腦，已經對她的生命，進行了一次深刻的風險評估。Dr. Eric 感到一陣輕微的暈眩，這究竟是一種幫助，還是一種冒犯？

他沒有完全聽從 AI 的建議，他像往常一樣，詳細地詢問了她的症狀、最近的飲食和生活習慣，他為她做了仔細的身體檢查，他握著她的手，感受著她皮膚的溫度和脈搏的跳動。最終，他做出的決策，與 AI 的建議大同小異，他確實增加了她的利尿劑劑量，也為她安排了心臟超音波。但這個決策的過程，是不同的。AI 給出的，是一個基於數據和機率的、冰冷的「最佳解」；而 Dr. Eric 給出的，是一個融合了數據、經驗、以及對眼前這個具體的人的關懷與同理心的，「有溫度的」決策。

他試著向陳太太解釋，他們正在使用一些新的電腦技術來幫助他們更好地管理病情，她似懂非懂地點了點頭，說：「醫生，我相信你。」這句話，比任何演算法的預測，都更讓 Dr. Eric 感到肩上的重量。

信任。這或許是兩輪月亮之下，他們作為人類醫師，最後、也是最重要的堡壘；病人信任的，不是一個完美的、不會犯錯的演算法，他們信任的，是一個和他們一樣，會疲憊、會困惑，但願意傾聽、願意陪伴他們一起面對疾病的，有血有肉的人。

尾聲：雨滴敲打窗玻璃的聲音

Dr. Eric 的調查，似乎走到了盡頭，又似乎才剛剛開始。他拜訪了玻璃塔，也探訪了深山裡的酒吧。他見證了 AI 如何以光速傳遞心跳的信號，也看到了它如何解放醫生的雙手，去對抗癌症的陰影。他凝視過數據的深淵，也曾在兩輪月亮下的診間裡，感到迷惘。那個「凝視深淵者」，高橋，再也沒有聯繫過他。他究竟是誰？是一個對 AI 感到幻滅的工程師？一個試圖警告世人的吹哨者？或者，他和他背後的 Kainos Mind，只是想讓 Dr. Eric 看到，他們所掌握的那種，定義未來的權力？

Dr. Eric 可能永遠也不會知道答案。

就像他可能永遠也無法完全理解，約翰生命最後的那段日子，究竟意味著什麼。那場奇蹟般的甦醒，究竟是「療癒之觸」的力量，是愛的表達，還是一個演算法無法捕捉的、微乎其微的機率事件？

沒有演算法來回答這個問題。

一天深夜，當 Dr. Eric 又一次在診所裡，聽著雨聲，喝著威士忌時，他聽到了門外傳來一陣輕微的、熟悉的抓門聲。

他打開門，一隻濕淋淋的虎斑貓，帶著一臉「我只是出門散了個步」的淡定表情，從他腳邊溜了進來。

是芥末。牠回來了。

牠甩了甩身上的雨水，輕巧地跳上 Dr. Eric 對面的椅子，蜷縮起來，發出滿足的呼嚕聲，彷彿那失蹤的幾十天，從未發生過。Dr. Eric 看著牠，突然間，一切都釋然了。他追尋了那麼久，試圖為這個被 AI 入侵的世界，尋找一個確定的答案，一個非黑即白的結論，但他錯了。

生命本身，就不是一個可以被計算和預測的東西，它充滿了像芥末一樣的、會無故失蹤又突然回來的貓；它充滿了像約翰一樣的、會在數據宣告終結時，卻又睜開眼睛的生命奇蹟。AI 可以成為他們強大的工具，它可以幫他們看得更清，算得更快，做得更準，它可以為他們釀造出數據的「原酒」。但最終，如何去品嚐、去調和、去賦予這杯酒意義的，仍然是他們自己。是他們這些會愛、會痛、會犯錯、會感到迷惘的，不完美的人類。

雨還在下，敲打著窗玻璃，發出溫柔而規律的聲響。唱盤上，比爾·艾文斯的鋼琴聲，不知何時又開始了。Dr. Eric 為自己，也為那隻歸來的貓，倒了最後一杯白州。

在兩輪月亮的光暈下，他舉起酒杯，敬這個充滿了未知、混亂，卻也因此而美好的世界。也敬他們自己，那些在深淵邊緣，努力尋找微光的，孤獨的守望者。

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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.