幫 AI 機器學習打成績？從醫學教育看人工智慧監管可能性
- Zoe Weng
- 11月3日
- 讀畢需時 4 分鐘
* 嗨！您也可以透過以下連結，在線上收聽本篇文章內容：
當生成式 AI 進入醫療現場，我們不只在問「能不能用」，更在問「如何安全地持續使用」。本文以《Regulation of AI: Learning from Medical Education》為主軸，對齊 2025 年 4 月 24 日刊登於《New England Journal of Medicine（NEJM-AI）》的觀點：與其把 AI 當作一次驗收的產品，不如把它視為一位需要長期培育與持續評量的「數位學習者」。這個轉念，來自醫學教育對「能力本位」的堅持，也為 AI 監管提供了一條穩健可行的路徑。
人工智慧的規範：從醫學教育中學習
醫療 AI 與傳統醫材不同，模型會隨資料與環境不斷更新。一次性的上市審查，就像只看醫學生的期末考而忽略住院醫師的臨床表現，難以反映真實風險。醫學教育告訴我們：
情境化的能力比知識總量更重要——能否在特定臨床情境中「安全、有效、可解釋」地運作，才是關鍵。
持續性評量不可或缺——從入門到獨當一面，能力需要被「看見、紀錄、回饋、修正」。
可問責的紀錄鏈應內建於制度——每一次訓練、上線與更新，都要留下可追溯的證據。
把這套精神移植到 AI，等於宣告：不是一次過關，而是持續護航。
AI 法規－持續性的評估能力
NEJM-AI 指出，美國 FDA 已將焦點擴展至「生命週期監管」。對於會不斷演化的模型，建議採用「持續性能力評估」，以降低黑盒子帶來的不可預期風險。
四層持續評估框架：
情境界定（Scope）：清楚標示適用族群、資料來源、臨床任務與禁用範圍。
能力指標（Competencies）：以可量測結果定義合格門檻，例如靈敏度、特異度、決策一致性、對高風險族群的公平性、臨床工作量影響。
運作監測（Monitoring）：上線後持續偵測資料漂移與偏誤，建立預警、回滾與熱修復機制；每次版本更新附「變更說明與影響評估」。
外部稽核（Audit）：定期第三方審視資料治理、人因安全與模型表現，提供可公開的摘要報告，累積信任資本。
做法上，讓 AI 由低風險任務起步，通過既定門檻後再逐步擴權；以證據驅動的「逐級授權」取代一次到位，兼顧創新速度與臨床安全。
能力本位的評量方式
醫學教育中的 能力本位教育（Competency-Based Medical Education, CBME） 強調：以任務為中心看「能做什麼」，而非只看「學了多少」。將 CBME 應用到 AI，可落地為以下設計：
任務導向的能力矩陣：把臨床任務拆成核心能力（資料理解、風險分級、決策解釋、人機協作），對應量化指標與最低可接受表現。
形成性＋總結性並行：不僅看最終準確率，也持續記錄不確定性估計、人工覆核率、警示觸發、回饋閉環等過程資料，以便微調。
階段授權與角色進階：類比住院醫師訓練，AI 先執行輔助性工作，通過門檻後再承擔高複雜任務；每次升級都需文件化證據。
人因與倫理必評：將偏誤檢測、可解釋性、使用者工作負荷與誤用風險納入評分權重，避免只追逐單一指標。
從教育者視角反思 AI 監管
法規如何落地、責任如何界定、信任又從何建立？這些問題其實是教育專業者的日常。診斷性、形成性與總結性評量，本質上都是能力追蹤與信任建構的系統，完全可轉化為 AI 的治理思維。
對醫療與照護專業者而言，懂得設計評量的人，也能設計 AI 的能力規範；對特教與音樂治療領域而言，以人為本的評估思維同樣能界定 AI 的適用與邊界。AI 不該被視為萬能工具，而是一位持續學習的「學生」，需要指導、回饋與檢核。
若「能力本位、持續監管」模式能守住高風險的醫療環境，它也能延伸至金融、自動駕駛或司法等需高度信任的領域。原則簡單：先定義任務，再定義能力；先建立監測，再談擴權。
最後，我們要學會把 AI 當學生，而非一次交付的產品。將「持續學習」寫入規範，AI 才能在創新與安全之間取得平衡——這是科技對人的承諾，也是監管對社會的責任。
🔗原文連結： Regulation of AI: Learnings from Medical Education https://ai.nejm.org/doi/full/10.1056/...
* 嗨！您也可以透過以下連結，在線上收聽本篇文章內容：
🎙️Zoe 音樂療心室 l 陪你學新知、看時事、聊心事
Zoe 音樂療心室 podcast 節目致力於為聽眾創造一個溫暖的音樂、心理與成長空間。作為一個結合音樂、心理健康與自我成長的 podcast 節目，我們透過四個特色單元，陪伴聽眾挖掘生命中那些值得珍視的片刻，找到屬於自己的旋律與力量。
留言