最近很多人在問：「AI這麼厲害，醫師會不會失業？」長庚大學校長湯明哲講過一句話，我覺得講得很實在：「未來不是AI取代醫師，而是懂AI的醫師取代不懂的人。」(長庚大學官方資料)這話點出一個重點——醫師要學會用AI、理解AI，才能在醫療工作的變化中站穩腳步。
醫療科技的角色在變：從使用者變成問題解決者
根據聯合新聞網2024年9月23日的報導，台北榮總院長陳威明預計在同年10月7日的生技論壇上討論醫療科技發展。(來源)陳威明強調，醫療科技不只是拿來用，還要能解決臨床實際問題，而且要看得到成效。
這代表什麼？醫師的工作正在擴展。以前醫療人員是被動接受工程師開發的系統；現在，越來越多醫師主動提出臨床痛點，跟工程師、生技公司合作開發解決方案。這些願意跨界的醫師，不只有臨床專業，還能把問題轉化成可執行的技術方案。
陳威明在相關討論中提到，醫院應該積極發現臨床問題，而不只是被動接受科技產品。換句話說，未來有競爭力的醫療機構，需要具備發現問題、驗證問題跟創新的能力。
AI幫忙減輕行政負擔：北榮的實際案例
擔心被AI取代之前，先來看看實際應用案例。
根據聯合新聞網報導，台北榮總把生成式AI導入護理紀錄系統，協助整理病人資料並產生結構化交班摘要。累積到全院後，每天可以節省相當於155個護理班次的工作量。(來源)要說明一下，這是估算的工作量換算，不是真的裁員或減少排班人數。
陳威明表示，這些應用的目標是減輕醫療人員的行政負擔，讓大家有更多時間照顧病人。這個案例顯示，AI目前主要扮演協助者角色，幫醫護人員從繁瑣的文書工作中解放出來。
另一個案例是B型肝炎再活化風險監測。北榮把監測系統整合到電子病歷，由系統主動提醒高風險病人。根據報導，系統導入後觀察到再活化率由0.88%降至0.32%。(來源)不過，這項數據的實際因果效果、研究設計、樣本數及觀察期間等細節，還是要看完整研究資料才能確認改善幅度是不是完全因為AI系統。
醫師職能在轉變：不是被淘汰，是能力重組
在Dcard跟PTT的醫學生討論區，可以看到部分醫學生討論AI對放射科與影像醫學職涯的影響。這種焦慮反映一個重要趨勢：醫療工作內容正在重新分配。
未來醫師的價值，不只是影像判讀或資料處理，而是需要具備臨床整合、溝通、風險判斷及AI監督能力。那些願意學習AI工具、理解演算法限制、並能有效整合AI建議與臨床判斷的醫師，將在新的醫療生態中扮演更重要的角色。
精準醫療市場持續成長。多家市場研究機構預期精準醫療市場將持續擴大，但不同報告的市場規模與成長率估計不一致，讀者應該參考具體研究報告的定義跟方法。這個趨勢是屬於那些願意跨出舒適圈、擁抱科技變革的醫療從業者。
台灣的機會：建立自主研發與資料治理能力
政府推動「健康台灣深耕計畫」等政策，希望提升台灣醫療科技能力。實際經費應該依行政院核定文件及年度預算資料為準。政策目標包括整合臨床資料、促進產學合作，以及建立自主研發能量。
台灣有健保資料庫、多個醫療資料庫與生物資料庫（如台灣人體生物資料庫），還有半導體產業優勢。不過，這些資料的使用受到個人資料保護法、人體研究法及各資料庫管理辦法的嚴格規範，包括去識別化、倫理審查跟資料使用限制。
陳威明在相關討論中提醒，如果醫療機構缺乏資料治理、模型驗證跟自主研發能力，可能增加對外部技術供應商的依賴。是否涉及資料主權風險，還是要看個案的資料處理方式跟合約安排。台灣需要在使用國際先進技術的同時，也建立自己的核心能力與資料保護機制。
結語：AI改變工作內容，不是完全取代
醫師會不會被AI取代？根據目前可查證的資料，AI比較可能先改變醫師的工作內容跟能力要求，而不是短期內全面取代醫師。
未來的醫療環境，需要既懂臨床、又能理解AI限制跟應用的專業人才。醫師的價值將更多體現在臨床判斷、風險評估、人文關懷，以及對AI輸出結果的監督與整合能力上。
真正的挑戰不是「AI會不會來」，而是醫療從業者如何在保持專業核心價值的同時，積極學習新工具、理解新技術的限制，並確保醫療決策的最終責任與病人安全。
