醫療AI發展關鍵報告!大型語言模型在臨床應用的5大重點與9大場景速報
- Zoe Weng
- 7月19日
- 讀畢需時 10 分鐘
已更新：7月21日
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跨領域合作的時代來臨
當我們審視現今科技發展的程度時，不難發現一個顯著的現象：許多複雜的醫療挑戰已經無法僅憑單一領域的專業知識來解決。這些問題涉及面向廣泛，從技術層面的演算法優化，到社會層面的倫理道德考量，再到法律層面的責任歸屬，每一個環節都需要深度的專業知識與跨領域的整合思維。
特別是在醫療人工智慧這個新興領域，各個國家在法規制定、道德標準與倫理框架上都存在著顯著的差異。這些差異不僅複雜，更是錯綜複雜，牽涉到文化背景、醫療體系結構、法律傳統等多重因素。因此，我們可以說，現在正處於一個前所未有的跨領域合作時代——一個需要醫師、工程師、治療師、心理師、法律專家、倫理學者等不同背景專業人士攜手合作的時代。
這種跨領域合作的模式，實際上與我們在醫療現場已經熟悉的工作型態不謀而合。以音樂治療師在醫院的工作為例，他們日常便需要與不同專業的同事密切合作，包括醫師、護理師、物理治療師、職能治療師等，透過彼此的專業知識互補，共同為病患提供更完整、更有效的治療方案。這種合作模式的成功經驗，正是我們推動醫療AI發展所需要借鑒的寶貴經驗。
五大重點：醫療AI的現況與挑戰
1. 醫療AI模型參數量龐大，依賴多元醫療數據訓練
現代醫療用的大型語言模型（LLM）通常具備數十億甚至上千億的參數規模，這種龐大的參數量反映了醫學知識的複雜性與多樣性。為了讓這些模型能夠準確理解與處理醫學語言的細微差別，它們必須仰賴大量且多元的醫療數據進行訓練。
然而，這種規模與資料複雜度也意味著訓練醫療LLM的門檻相當高。不僅需要巨額的計算資源投入，更需要取得高品質、多樣化的醫療數據，而這些數據的取得往往受到隱私保護法規、醫療機構政策、數據標準化程度等多重因素的限制。
2. 標準測試中表現優異，有些甚至超越專家
在標準化的考試型測試中，這些醫療LLM展現出令人印象深刻的表現。眾多研究發現，LLM能夠在考試、知識競賽等標準題目中達到極高的正確率，有時甚至優於人類專家的表現。
這種「很會考試」的能力，源於模型能夠快速從龐大的知識資料庫中檢索相關資訊，並準確回應問句。模型在處理結構化問題、定義性問題、事實性問題時特別擅長，能夠展現出超越單一專家知識範圍的廣度與深度。
3. 實際臨床決策場景中仍有明顯表現限制
儘管在標準化測試中表現出色，當這些模型被應用於「臨床決策」這類非標準化、充滿模糊性與變數的真實場景時，卻面臨著重大挑戰。
現實的臨床工作與考試情境有著本質上的差異。臨床決策往往需要綜合考量病患的整體狀況、家庭背景、經濟條件、心理狀態、文化背景等多重因素，而非僅僅基於醫學知識的機械性應用。此外，臨床工作中經常出現的情況是資訊不完整、症狀模糊、多種可能性並存，這些都需要醫師運用臨床經驗、直覺判斷、邏輯推理等能力來處理。
模型在處理這些複雜情境時，往往缺乏真正的推理能力與批判性思考。對於需要醫療判斷、情境分析、病患溝通、倫理考量等複雜任務，模型的表現仍然不穩定，無法完全取代人類的臨床經驗與專業判斷。這種限制提醒我們，AI技術應該被視為輔助工具，而非替代方案。
4. 應用擴展中但缺乏大規模臨床驗證
目前，已有許多醫療機構開始嘗試將LLM導入實際工作流程，應用範圍涵蓋多個層面：
行政效率提升方面、臨床輔助方面、教育培訓方面等。然而，這些應用目前多屬於實驗性質或小規模測試階段，大規模的臨床驗證研究仍然相當缺乏。缺乏嚴格的隨機對照試驗（RCT）來驗證這些工具的實際效果、安全性與一致性，也缺乏長期追蹤研究來評估其對醫療品質、病患安全、醫療成本等方面的影響。
5. 需解決準確性、評估標準及倫理法規問題
若要讓醫療LLM真正進入主流臨床應用，還必須解決三大核心挑戰：
準確性問題： 模型可能產生「幻覺內容」（hallucination），即使語法正確、語氣專業，內容卻可能存在嚴重錯誤。這種錯誤在醫療領域可能造成嚴重後果，因此需要建立更robust的驗證機制與錯誤偵測系統。
評估標準問題： 目前對醫療LLM的效能評估方式並不一致，不同研究使用不同的評估指標與方法，缺乏統一的標準化評估框架。這使得不同模型之間的比較變得困難，也影響了醫療機構對於技術選擇的判斷。
倫理法規問題： 涉及多個複雜層面的問題：誰應該對模型的錯誤決策負責？病患是否有權知道AI參與了他們的診療過程？醫療數據的使用是否符合隱私保護規範？這些問題不僅需要技術層面的解決方案，更需要法律、倫理、社會等多個層面的深度討論與共識建立。
九大應用領域：醫療決策、臨床編碼、臨床報告生成、醫療機器人、醫學語言翻譯、醫學教育、心理健康支持、醫療查詢與回應
大語言模型如何實際融入臨床現場？
承接前面討論的五大關鍵重點，現在讓我們深入探討大型語言模型在臨床實務中的具體應用情境。基於Nature Reviews Bioengineering期刊的最新研究，我們可以從一個全景式的角度來理解這些技術如何被實際導入到醫療體系中。
一張圖帶你秒懂：臨床應用全景圖
根據該研究的分析，目前大語言模型已經在臨床醫療系統中開始運作的幾個主要面向，每個面向都代表著技術與醫療實務結合的不同可能性：
1. 醫療決策支援（Medical Decision Making）
在急診室的緊急情況下，時間就是生命。當一位病患被送到急診室時，醫師可能將病患的主訴、生命徵象、病史資訊等快速輸入系統，詢問LLM：「基於這些症狀和病史，最可能的診斷是什麼？需要優先排除哪些危急狀況？」
這種應用的價值不僅在於提供可能的診斷建議，更在於系統性地提醒醫師注意可能被忽略的診斷可能性。特別是對於複雜的多系統疾病、罕見疾病、或是症狀不典型的病例，LLM能夠基於大量的醫學文獻與臨床經驗，提供全面性的鑑別診斷建議。
然而，這類應用必須強調的是，LLM的建議僅能作為輔助參考，最終的診斷決策仍需由具有臨床經驗的醫師根據實際情況做出判斷。
2. 臨床編碼（Clinical Coding）
臨床編碼是醫療行政工作中耗時且容易出錯的環節。以放射科的診斷報告為例，一份詳細的影像報告可能包含多個發現，需要對應到不同的診斷碼（如ICD-10或DSM-5分類）。
LLM能夠自動讀取報告內容，識別其中的醫學術語與診斷描述，並自動產生相對應的標準化診斷碼。這種自動化處理不僅能夠大幅減少人工編碼的時間，更能降低因疲勞或經驗不足導致的編碼錯誤率。
此外，準確的臨床編碼對於健保申報、醫療統計、流行病學研究等都具有重要意義。透過LLM的協助，醫療機構能夠提升編碼的一致性與準確性，進而改善整體醫療數據的品質。
3. 臨床報告生成（Clinical Report Generation）
現代醫療產生的文件量龐大，從實驗室檢查報告、影像檢查報告、到專科會診紀錄，每一份文件都可能包含大量的專業資訊。對於臨床醫師、病患及其家屬來說，如何在有限的時間內掌握這些資訊的核心內容，是一個實際的挑戰。
LLM能夠協助將複雜的醫療報告進行智能化摘要與重點提取。系統能夠識別報告中的關鍵發現、重要數值、建議處置等資訊，產出結構化的精簡版本。
4. 醫療影像結合應用（Generation with Medical Images）
醫學影像診斷是現代醫療的重要支柱，但影像判讀需要豐富的經驗與專業知識。當LLM與影像辨識技術結合時，能夠創造出更強大的診斷輔助工具。
在放射科的應用中，系統能夠從X光、CT、MRI等影像中自動偵測異常病灶，並結合病患的臨床資訊，產出結構化的診斷報告草稿。這種多模態的AI系統不僅能夠提高診斷的準確性，也能加速報告的產出時間。
5. 醫療機器人（Medical Robotics）
醫療機器人是專為醫療用途設計的智能裝置，能夠輔助或自動執行某些醫療程序，例如手術輔助、復健訓練、藥物配送或患者照護等。隨著科技進步，未來的醫療機器人可能在手術中分擔重複性與精細的操作，使醫生能專注於更關鍵的判斷與操作階段，不僅提升醫療效率，也有助於提高手術的安全性與成功率。這些機器人結合人工智慧、感測技術與機械控制，正逐步改變傳統醫療的工作模式。
6. 醫學語言翻譯（Medical Language Translation）
醫學翻譯的挑戰在於專業術語的精確性與文化差異的處理。LLM在語言翻譯方面的能力，為醫療國際化提供了新的解決方案。
具體應用包括：
國際醫學論文的快速翻譯與摘要
多語言診斷書的自動生成
藥物說明書的多語言版本製作
國際醫療會議的即時翻譯
雖然目前仍需要專業人員的審校，但LLM已經能夠處理大部分的醫學翻譯工作，大大提高了翻譯效率，降低了成本。
7. 醫學教育（Medical Education）
醫學教育正在經歷數位化轉型，LLM為這個轉型提供了強大的技術支持。在不同的教育階段，LLM都能發揮重要作用：
個人化的考前複習計劃制定
基於真實病例的案例研討
多語言的醫學概念解釋
互動式的問答學習
臨床情境模擬與決策訓練
複雜病例的分析與討論
最新醫學文獻的摘要與分析
跨科整合的知識學習
8. 心理健康支持（Mental Health Support）
心理健康領域的應用需要特別謹慎，但LLM確實能夠在某些方面提供有價值的支持。這些應用主要集中在初步評估、情緒支持、衛教資訊提供等方面。
LLM能夠提供24小時的情緒支持對話，特別適合於需要即時關懷但無法立即獲得專業協助的情況。系統能夠識別用戶的情緒狀態，提供適當的安慰與建議。LLM能夠根據用戶的具體情況，提供個人化的心理健康衛教資訊，包括壓力管理技巧、情緒調節方法、生活方式建議等。
需要特別強調的是，這些應用都不能取代專業的心理健康服務，而是作為輔助工具，協助提高心理健康服務的可及性與效率。
9. 醫療諮詢與問答（Medical Inquiry and Response）
在資訊爆炸的時代，民眾經常需要快速獲得可靠的醫療資訊。LLM作為醫療平台的問答引擎，能夠為民眾提供即時、準確的醫療諮詢服務。
常見疾病查詢： 系統能夠回答關於常見疾病的症狀、治療方法、預防措施等問題，提供基於實證醫學的資訊。
健康生活建議： 系統能夠根據用戶的健康狀況與需求，提供個人化的健康生活建議，包括飲食、運動、作息等方面的指導。
當然，這類應用必須建立在嚴格的監督與品質控制機制之上，確保提供的資訊準確可靠，並明確告知用戶系統的限制，避免取代專業醫療諮詢。
跨領域合作是關鍵
協作的必要性
儘管這些技術應用令人興奮，但真正的挑戰仍然在於如何確保這些技術的安全、有效、倫理地應用於臨床實務中。這個挑戰的複雜性要求我們必須採取跨領域合作的方式來應對。
不同國家的醫療制度存在著顯著差異，從支付體系到法律框架，從醫療責任分工到病患權利保護，每個環節都會影響LLM的導入方式與應用範圍。
成功推展的關鍵要素
要成功加速醫療LLM的推展，需要以下幾個關鍵要素的協同配合：
多專業團隊合作：
醫師提供臨床專業知識與實務經驗
工程師負責技術開發與系統優化
治療師貢獻跨專業協作的經驗
心理師關注使用者體驗與心理因素
法律專家處理合規性與責任問題
倫理學者確保應用的道德性
完善的評估標準： 建立統一的、可信賴的評估框架，包括技術性能評估、臨床效果評估、安全性評估、使用者體驗評估等多個維度。
倫理框架的建立： 制定明確的倫理指導原則，確保AI技術的應用符合醫療倫理的基本要求，保護病患權益，維護醫療專業的尊嚴。
國際合作與標準化： 推動國際間的法規對話與標準共識，建立跨國的技術標準與應用規範，促進全球醫療AI技術的健康發展。
未來展望
正如音樂治療師在醫院內需要與不同專業密切合作才能提供完整的治療服務，大語言模型在醫療領域的應用也需要這種跨領域的協作精神。只有透過各專業間的深度合作，我們才能充分發揮這些技術的潛力，同時確保其安全、有效、倫理地服務於人類健康。
這個跨領域合作的過程雖然複雜，但也充滿機會。它不僅能夠推動醫療技術的進步，更能夠促進不同專業間的理解與合作，為未來的醫療發展奠定堅實的基礎。在這個過程中，每一個參與者都是重要的，每一份貢獻都是寶貴的，因為我們共同的目標是讓技術更好地服務於人類的健康與福祉。
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原文參考資料：
Application of large language models in medicine
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