生成式 AI 在醫療與心理健康的應用：醫學研究揭示 3 大關鍵問題
- Zoe Weng
- 4月25日
- 讀畢需時 5 分鐘
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醫學期刊如何看待 AI 在醫療中的發展？
近年來，AI 在醫療領域的應用儼然成為全球的熱門議題。從 2024 年到 2025 年，各國醫療機構、專業協會與研究團隊都持續關注生成式人工智慧（ Generative AI ）到底該如何被安全地整合進醫療系統？
許多重要醫學期刊，如 《The Lancet》 等，積極探討 Large Language Model（ LLM ）在醫療情境中的可能性與風險。然而，這些研究關注並非「如何用 AI 做出更厲害的工具」，而是更基礎、且重要的問題，如：
AI 的醫療應用是否真的有效？
AI 的監管與評估機制應該如何建立？
若 AI 在醫療過程中出錯，責任應該由誰承擔？
由以上可見，醫學研究講求是證據、監管與責任，而非技術創新。例如，一篇發表於 《The Lancet》 2025 年 8 月的研究〈Assessing Generative Artificial Intelligence for Mental Health〉，便試圖評估生成式 AI 在心理健康領域實際應用價值。該研究提出以下關鍵問題：
第一，證據品質是否足夠？
很多 AI 工具宣稱「有效」，但若只是和「沒有任何介入」的情況比較，其意義並不大。真正嚴謹的研究，應該要和既有的數位心理健康工具進行比較。
第二，效果能維持多久？
短期改善並不代表長期有效。許多數位健康 App 在初期使用率很高，但隨著時間推移，使用者往往逐漸流失。因此，AI 的效果是否具有長期持續性，是一個重要問題。
第三，責任歸屬是誰？
在醫療領域中，長期存在「醫療責任（ Medical Liability ）」的概念。 若AI 在治療建議上出現錯誤，是否需承擔法律責任？目前觀點認為，AI 仍然只是輔助工具，最終決策與責任仍須由醫療專業人員承擔。
生成式 AI 在心理健康中的評估
生成式 AI 的潛力確實令人期待。理論上，AI 可在短時間內吸收大量醫學知識，並透過對話形式提供心理支持，甚至協助制定個人化的照護計畫。近年也出現相關研究。例如某些 AI 治療聊天機器人（ therapy chatbot ） 的實驗顯示，在短短數週內，部分使用者的心理症狀確實有所改善。這樣的結果，為 AI 在心理健康服務應用中帶來了希望。然而，研究者也提醒：這些成果仍然只是初步證據。
AI 在心理健康領域的應用，仍需要更嚴謹的研究設計，例如 Randomized Controlled Trial（ RCT ）隨機對照試驗，才能確認其真正的療效與安全性。此外，AI 心理健康工具還面臨另一個挑戰：使用者是否會長期使用？
過去數位健康 App 都曾經遇到同樣的情況：
一開始下載量很高，但真正長期使用的人卻非常少。
若 AI 工具無法持續被使用，即便短期效果良好，也難真正改善整體心理健康照護系統。故此，在評估 AI 工具時，除了瞭解技術能力並不等於實際價值外，確認在臨床數據外，也須考量：
使用體驗是否良好
使用者是否願意持續使用
是否真正能降低醫療成本
AI 時代，更需要深度思考與批判能力
在 AI 技術快速發展的時代，有一件事情反而變得越來越重要，那就是——深度思考能力與批判性思考（ Critical Thinking ）。
未來的世界裡，我們可能越來越難分辨：
看到的是不是 AI 生成的人物
聽到的聲音是否是真人
影片內容是否為真實事件
在這樣的環境下，媒體素養（ Media Literacy ）與科技素養（ Technology Literacy ），將成為每個人都需要具備的重要能力。然而，批判性思考並不是一種可以快速學會的技能。它往往來自長時間的閱讀、對話與思辨。
例如在歐洲的一些城市，人們常常能看到象徵思想傳承的場景：
在雅典的公園裡，曾經有一座雕像呈現 柏拉圖與孔子對話的畫面；
在維也納的博物館裡，可以看到 佛洛伊德與愛因斯坦的書信往來。
透過閱讀這些思想家的文字與對話，人們能逐漸理解：
世界上的許多問題，並不是只有「對」與「錯」兩種答案。
同樣的思考訓練，也出現在許多歐洲大學的學術環境中。例如德國 海德堡（ Heidelberg ） 著名的 哲學家步道，便象徵著長久以來的哲學傳統。在哲學史中，像是 黑格爾（ Hegel ） 所代表的 現象學（ Phenomenology ） 思想，一開始閱讀時往往非常困難。許多人甚至會產生「我到底在讀什麼？」的疑問。但正是這種閱讀與思辨的過程，逐漸訓練了人們的深度理解與思考能力。這也是為什麼在碩士或博士的研究訓練中，哲學式思考往往占有重要位置。相較之下，如今社群媒體上大量流行的 1 ～ 3 分鐘短影音，雖然資訊密集，但往往難以提供足夠的時間讓人深入理解或反思。
在 AI 時代，真正重要的能力，也許不是「使用 AI」，而是理解 AI、質疑 AI，以及在資訊洪流中保持清醒的思考能力。
精選回顧：
Q1：AI 可以取代心理治療師嗎？
目前 AI 在心理健康領域主要扮演輔助角色。雖然 AI 聊天機器人可以提供初步心理支持，但最終診斷與治療仍需由專業醫療人員負責。
Q2：生成式 AI 在醫療有哪些應用？
生成式 AI 可用於醫療資訊分析、臨床輔助決策、心理健康支持以及醫療文件整理等領域。
Q3：AI 醫療目前面臨哪些挑戰？
主要挑戰包括臨床證據不足、監管制度尚未完善，以及醫療責任歸屬問題。
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