中山醫學大學附設醫院 模擬暨臨床技能中心 副教授
汪奇志
近年來，人工智慧正以前所未有的速度進入醫療與教育現場。從影像判讀、內視鏡輔助診斷、病歷摘要、臨床決策支援，到生成式AI協助撰寫、整理資料與模擬問答，AI已不再只是科技領域的專有名詞，而是逐漸成為醫學生、住院醫師與臨床教師日常學習與工作中的一部分。身為一位臨床教師，同時也是消化內視鏡與AI輔助診斷研究的參與者，我深刻感受到，AI對醫學教育的影響並非未來式，而是現在進行式。
在過去的醫學教育中，學生主要透過課堂、教科書、臨床見習與教師回饋來累積知識與經驗。然而，在大型語言模型與各式AI工具快速發展之後，學生取得知識的方式已經明顯改變。許多醫學生會使用AI協助理解艱澀概念、整理文獻重點、模擬病人問診，甚至準備考試與臨床討論。這樣的改變一方面提高學習效率，另一方面也提醒我們，醫學教育者不能只是討論「學生可不可以使用AI」，而應該進一步思考「如何教導學生正確、負責任且具批判性地使用AI」。
AI帶來的第一個教育契機，是提升學習效率與個人化學習。對醫學生而言，醫學知識龐雜且更新迅速，不同學生在基礎能力、理解速度與臨床經驗上也存在差異。AI若被妥善運用，可以成為一位隨時可互動的虛擬助教，協助學生依照自己的程度反覆練習、提出問題、整理概念，並獲得即時回饋。例如在臨床技能訓練中，AI可以協助模擬OSCE情境，讓學生練習問診、鑑別診斷與醫病溝通；在文獻閱讀課程中，AI可先協助摘要文章，再由學生回到原文確認研究設計、結果與限制。這樣的學習模式，使醫學教育有機會從傳統的「同一份教材教所有學生」，逐漸走向更精準、更個別化的教育。
對教師而言，AI同樣提供新的可能性。臨床教師平時需兼顧醫療服務、研究、行政與教學，時間常是最稀缺的資源。AI可以協助教師設計教案、產生臨床案例、初步撰寫評量題目、整理學生回饋，甚至協助建立不同難度層級的學習素材。這並不代表教師角色被取代，而是讓教師有機會把更多時間保留給真正需要人類判斷與互動的部分，例如引導學生臨床推理、討論病人脈絡、提供個別化回饋，以及示範醫師在面對不確定性時如何思考。
然而，AI浪潮下的醫學教育不能只有樂觀期待，也必須正視潛在風險。其中最值得警惕的是「認知去技能化」。當學生過度依賴AI產生答案，可能逐漸減少自己主動思考、查證、推理與統整的過程。醫學教育最重要的目標，從來不是讓學生快速得到一個看似完整的答案，而是培養他們面對複雜臨床問題時，能夠從病史、身體診察、檢查結果與病人價值中，逐步形成合理判斷的能力。如果學生習慣把問題直接交給AI，而沒有能力檢查其前提、證據與適用性，AI反而可能削弱醫師養成過程中最核心的臨床思維。
這樣的風險在醫療現場已逐漸浮現。以內視鏡AI為例，AI輔助大腸鏡偵測系統可以提升腺瘤偵測率、降低漏診率，這對病人安全與品質改善具有重要價值。然而，若醫師長期依賴AI提示，而在AI關閉或無法使用時降低自身觀察敏銳度，就可能產生技術與判斷能力的退化。這提醒我們，AI應被定位為輔助工具，而不是取代專業能力的權杖。醫學教育必須訓練學生與AI合作以增加工作效率，但同時也要保留在沒有AI時仍能獨立完成臨床判斷的基本能力。
因此，在課程設計上，我們應將AI素養納入醫學教育核心能力之一。學生不只需要知道AI可以做什麼，更要理解AI不能做什麼。AI可能產生錯誤資訊、過時建議、偏誤推論，甚至生成不存在的文獻。教師可以在病例討論中設計「人類思考與AI建議比較」的活動，讓學生先自行提出診斷與處置，再使用AI生成另一份建議，最後要求學生比較兩者差異。重點不是誰的答案比較漂亮，而是學生能否說明：我同意AI哪一部分，理由是什麼；我不同意哪一部分，依據又是什麼。這樣的訓練能讓學生從被動接受AI答案，轉變為主動監督AI品質。
AI時代也重新提醒我們醫學人文的重要性。AI可以分析大量資料，卻無法真正理解病人的焦慮、家庭的掙扎、治療選擇背後的價值取捨，以及醫病溝通中的沉默與信任。臨床決策不只是疾病名稱與治療指引的配對，而是需要考量病人的年齡、共病、生活條件、家庭支持、經濟負擔與個人期待。若未來醫學生過度習慣依賴AI提供建議，而忽略與病人的真實對話，醫學教育將可能失去最重要的人文核心。因此，在AI越強大的時代，我們越需要強調同理、傾聽、責任與倫理。
評量方式也必須因應AI時代而調整。若學生可以使用AI協助完成報告、摘要與問答，傳統只看最終文字成果的評量方式，將越來越難以反映學生真正的能力。未來的評量應更重視思考過程、臨床推理、口頭說明、現場應變與自我反思。教師可以要求學生說明自己如何使用AI、如何驗證AI內容、如何修正錯誤，以及最終決策依據。如此一來，被評量的便不只是AI產出的文字，而是學生是否具備足以面對病人的專業判斷。
身為醫學教育者，我們也必須承認，AI的發展速度遠超過傳統課程更新的速度。若完全拒絕AI，可能會與學生的學習現況脫節；若毫無保留地擁抱AI，又可能忽略偏誤、倫理與安全風險。較合適的態度應該是開放而審慎：願意理解AI，願意嘗試將AI導入教學，也願意清楚設定界線。AI可以成為教師的助手、學生的學習夥伴與臨床工作的輔助工具，但它必須被放在專業判斷、病人安全與教育目標的框架之下。
總體而言，AI浪潮下的醫學教育，不是要培養會被AI取代的醫師，而是要培養能善用AI、監督AI，並在不確定情境中做出負責任判斷的醫師。醫學生仍然需要扎實的基礎知識、嚴謹的臨床推理、良好的溝通能力與深厚的人文關懷；AI只是改變了學習工具與教育場景，並沒有改變醫學教育的核心價值。當學生能以謙卑的態度面對科技，以批判的思維檢視資訊，並以病人為中心做出醫療決策時，相信他們才能真正成為AI時代中兼具專業能力、科技素養與人文精神的新世代醫者。
