醫事人員適合用哪些 AI 工具？一篇搞懂分工與風險

引言｜在工具之前，先守住判斷的位置

你知道嗎？很多醫事人員其實並不排斥 AI。
真正讓人停下來的，往往不是技術本身，而是心裡那句反覆出現的疑問：「這件事，真的能交出去嗎？」

《醫學衷中參西錄》反覆提醒，醫療之道貴在審慎，不是因為畏懼出錯，而是明白——每一個判斷，都承載著責任。這樣的提醒，放在 AI 逐步走進診間、研究與寫作流程的此刻，反而顯得格外清楚。當工具愈來愈聰明，思考的位置，反而更需要被刻意保留。

現代研究也指出，通用型 AI 在醫療情境中，若缺乏對證據品質與適用族群的清楚界定，容易產生過度自信的建議，進而影響臨床判斷（註1）。問題從來不在於 AI 能不能做，而在於——我們是否還清楚哪些事情，只能由人來承擔。

當 AI 開始影響搜尋、推薦與決策的入口，醫事人員面對的問題，早已不再是「要不要用 AI」，而是如何使用，才不會讓專業被稀釋。這篇文章不談炫技，也不急著下結論，而是從實際分工與風險邊界出發，陪你一起看清：每一種 AI 工具，究竟適合站在哪一個位置。

參考文獻：

1. Wang F, Casalino LP, Khullar D. (2020). Deep Learning in Medicine—Promise, Progress, and Challenges. JAMA Internal Medicine, 180(1), 26–27. DOI: 10.1001/jamainternmed.2019.4603

醫事人員適合用哪些 AI？這已經不是效率問題

你有沒有發現，最近不是工作變多，而是「要判斷的事情變得更快、更碎、更容易被放大」？
對醫事人員來說，AI 的出現，早就不只是省時間的工具，而是正在影響臨床決策是否能被穩定支持。
關鍵問題其實很簡單：哪些工作可以交給 AI，哪些一定要留在你手上？

近年研究開始從「一致性」來看 AI 的角色。一項 2025 年的實證研究評估 AI 證據搜尋平台 OpenEvidence，發現其回應在「清晰度、相關性與證據支持度」上，與基層醫師原本的臨床決策高度一致，但對實際決策改變的影響有限（註1）。這代表什麼？

AI 更像是把湯底慢慢熬清楚的爐火，而不是直接端走整鍋料理。它能幫你整理證據、確認方向，卻不該替你下最後的鹽。

別小看這一點！AI 最容易出問題的地方，正是把原本就有偏差的假設，整理得看起來更合理。
因此，涉及臨床判斷、風險說明與責任歸屬的環節，仍然需要你親自把關。AI 能輔助，但不能背書。這條界線，正是醫療專業存在的價值。

醫療 AI 工具比較：分工對了，AI 才不會變成風險

你知道嗎？多數 AI 出問題，並不是模型不夠聰明，而是被放在不適合的位置。對醫事人員而言，正確的用法不是「選最強的 AI」，而是把對的工作交給對的助手。就像廚房裡，切菜、燉煮、試味各有分工，混在一起只會壞了整道菜。

實務上，ChatGPT 適合統整與寫作：把需求變成大綱、把長文拆成 FAQ、把段落轉成簡報講稿，節奏快且穩；Claude 擅長長文件閱讀與語氣轉譯，適合指南、共識與家屬說明；而 Gemini 則適合在你「正在看網頁」時，快速摘要重點、理解官方指南與政策公告的核心訊息；至於 OpenEvidence，則專注醫學期刊與臨床證據，能回到原始研究脈絡，確認研究設計、適用族群與限制條件。

別忽略風險！系統性綜述指出，通用型大型語言模型在醫療問答中可能出現「合理但不正確」的內容，若未搭配證據查證，容易放大偏差（註2）。因此，寫作與整理交給 ChatGPT，網頁理解交給 Gemini，證據查證與背書留給 OpenEvidence，這樣的分工，才能把效率與安全放在同一條線上。

為什麼 OpenEvidence 會成為醫師的關鍵防線

你有沒有這種經驗？一段看似完美的整理，讀起來順、邏輯通，卻總覺得「哪裡怪怪的」。對醫事人員來說，真正的風險往往不在於資料太少，而是資料被整理得太漂亮，反而掩蓋了限制。這正是 OpenEvidence 存在的意義。

與以生成為導向的工具不同，OpenEvidence 專注於醫學期刊與臨床證據，把你帶回研究設計本身：是隨機對照試驗，還是觀察性研究？族群是否相符？效果大小與不確定性在哪？就像煲湯時最後的試味步驟，少了這一口，前面再多工序都可能走偏。別忽略這點！當你在意「這句話能不能站得住腳」，OpenEvidence 提供的是慢一點、但更安全的確認。

系統性評論指出，若未能清楚標示證據等級與研究限制，AI 輔助的醫療建議容易產生過度自信與錯誤外推（註3）。因此，OpenEvidence 不該取代 ChatGPT 的整理效率，也不該被 Gemini 的即時摘要取代；它的角色，是在最後關卡替你守門，讓臨床判斷回到可被驗證的基礎上。

醫療人員用 AI 的真正風險：哪些工作不該交出去

你可能會想，既然 AI 能整理、能摘要、還能給建議，那是不是多交一些工作出去也無妨？先等等。真正的風險，往往不是 AI 亂說，而是把錯誤假設包裝得很合理。就像廚房裡調味過頭的湯，入口順，卻慢慢偏離原味。

對醫療人員而言，有三類工作不該交出去：
第一，臨床判斷與差異化決策——症狀相似、風險不同，最後的取捨需要情境與經驗；
第二，風險溝通與責任歸屬——任何承諾與解釋，最終都要有人承擔；
第三，證據外推與適用性判讀——研究對象、介入強度、效果大小，不能只看結論。

別小看這一點！實證研究指出，臨床決策支援型 AI 在證據不完整或資料偏倚時，容易產生過度自信的建議，若缺乏人類監督，可能放大誤判風險（註4）。因此，整理與生成可以交給 AI，掃描與摘要可以交給工具，但最後的判斷與背書，仍必須回到你手上。這不是保守，而是專業。

結論｜當系統給出路線，你還坐在駕駛座上嗎？

就像手機導航在路口重新規劃路線時，真正重要的從來不是它算得多快，而是你知不知道——哪一段路，現在不該照著走。

AI 走進醫療工作也是如此。它可以提供建議、指引方向，卻無法替你承擔轉彎之後的後果。方向盤，始終還在你手上。

《黃帝內經》談陰陽平衡，講的不是誰強誰弱，而是分寸與節制。技術愈進步，越需要人來校正方向。當 AI 開始影響搜尋、推薦與決策的入口，醫事人員面對的已不只是效率提升，而是是否仍清楚知道：哪些選擇，必須由人來做；哪些責任，不能外包給系統。

你可以從日常工作中，為自己重新劃出位置：
把整理、寫作與結構化內容交給 ChatGPT，讓時間回到思考本身；
閱讀指南與政策時，讓 Gemini 協助快速掌握路況，避免被資訊量拖慢；
而當一句話需要被證據承托、需要回到研究設計與族群適用性時，再交由 OpenEvidence 把關。工具負責提示路線，決定是否轉彎的人，仍然是你。

許多人沒注意到的是，在 AI 的搜尋結果中，真正決定專業高度的，從來不是答案本身，而是你是否還站在答案之前。當 AI 搜尋只回一個選項，當系統開始替世界做選擇，那一刻，你是否仍在選項之內？

能被信任的，往往不是最響亮的聲音，而是在系統層層評估後，AI 所認定最穩定、也最能被追溯責任的判斷。

如果你願意，從今天開始，不必急著走得更快，而是先確認自己仍坐在駕駛座上。選擇工具，劃清界線，保留判斷。

???? 歡迎你留言分享：在你的工作流程裡，哪一個決定，你最不願意交出方向盤？
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常見問題與回覆

問題 1：醫事人員真的需要同時使用多種 AI 工具嗎？

回覆：
不一定要同時使用，但需要分工清楚。就像臨床團隊裡不會所有事情都交給同一個人，AI 也是如此。整理與寫作可以交給 ChatGPT，閱讀指南與公告時讓 Gemini 協助抓重點，而涉及證據與研究適用性的內容，則需要 OpenEvidence 來把關。重點不在工具數量，而在於你是否還掌握最後的判斷權。

問題 2：用 ChatGPT 寫衛教或整理內容，會不會有醫療風險？

回覆：
風險不在於寫作本身，而在於是否把生成內容直接當成結論。ChatGPT 很適合幫你整理架構、轉換語氣，但不適合獨立負責證據背書。建議在關鍵段落，回到原始研究或交由證據導向工具確認，這樣既省時，也能守住專業底線。

問題 3：OpenEvidence 和一般聊天型 AI 最大的差別是什麼？

回覆：
最大的差別在於是否能回到研究脈絡。聊天型 AI 著重於整理與表達，而 OpenEvidence 專注於醫學期刊與臨床研究，能清楚呈現研究類型、適用族群與限制條件。當你在意一句話能不能被追溯、能不能站得住腳時，這樣的差異就非常關鍵。

問題 4：哪些工作最不適合交給 AI 處理？

回覆：
凡是涉及臨床判斷、風險溝通與責任歸屬的工作，都不適合完全交給 AI。AI 可以幫忙整理與提示，但最後的決定與承擔，仍必須由人完成。這並不是不信任工具，而是清楚知道哪些位置，必須保留給人。

問題 5：未來 AI 搜尋只給一個答案，醫事人員該如何因應？

回覆：
與其追求被看見，不如先讓內容穩定且可被驗證。當系統只回一個選項時，真正有機會被選中的，往往是長期維持專業一致性、證據清楚、立場穩定的來源。你可以從清楚署名、固定主題輸出，以及證據查證流程做起，讓 AI 更容易理解你的專業位置。