自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室
Autoimmune Disease and Dry Eye Syndrome Objective Measurements Lab
張清貿
2025年1月12日
隨著人工智慧(Artificial Intelligence，AI)在醫學領域的迅速發展，醫學界正在面臨一場前所未有的挑戰與變革。
最近閱讀了Fogo等人2024年2月在JAMA發表的文章《AI's Threat to the Medical Profession》 (Fogo AB, Kronbichler A, Bajema IM. AI's Threat to the Medical Profession. JAMA. 2024 Feb 13;331(6):471-472. doi: 10.1001/jama.2024.0018. PMID: 38241042.)，這篇文章讓我感觸良多。作者以腎臟病理學為例，探討了AI在提升效率與一致性方面的潛能，但也提出了AI技術快速滲透所可能帶來的深層隱憂。這些討論不僅為現代醫學提供了警示，也為中醫未來的發展帶來了啟示。
AI的光與影
這篇文章讓我印象深刻的一點，是它深刻描繪了AI技術的兩面性。一方面，AI的效率與精準無疑令人讚嘆。它能在短時間內完成病理學家可能需要數月才能完成的標註工作，甚至發現那些人類專家未曾注意到的組織模式。這些能力為醫學研究帶來了前所未有的可能性，就像是一束新光，照亮了我們未曾探索的領域。
文章指出，AI技術在醫學應用中的多項優勢，尤其是在腎臟病理學中表現突出：
1. 效率提升：AI能快速處理大量病理切片資料，大幅縮短診斷所需的時間。例如，傳統病理學家可能需要數月才能完成的數 據標註，AI可以在幾小時內完成，這樣的速度為醫學研究和臨床應用帶來前所未有的效率。
2. 一致性與準確性：病理診斷中常見觀察者間差異，而AI能提供穩定且一致的診斷結果，減少因人為判斷差異造成的錯誤。
3. 開放性工具：隨著技術發展，許多AI驅動的病理分析工具已逐漸普及，即使是非專業人士也能使用，縮短醫療資源分配的不平等。
4. 突破性發現：AI能夠辨識人類專家未曾注意到的組織模式，為疾病機制研究提供新的假設，甚至開創出全新的研究方向。
這些優勢就像一道光芒，為醫學進步開闢了新的道路，帶來了無數可能性。AI不僅幫助醫學界突破了效率和準確性的瓶頸，也為醫學研究提供了全新的視角和方法。例如，通過 AI的數據挖掘與分析，研究者能夠更快地發現疾病的潛在病理特徵，為精準醫療和個性化治療奠定基礎。同時，AI技術的普及也提高了醫療資源的可及性，讓偏遠地區的患者能夠獲得更高水準的診斷與治療服務。
AI的隱憂與代價-「輸入-輸出」模式的危機
另一個讓我反覆思考的觀點是，AI的診斷模式越來越像一個「輸入-輸出」(Input-Output)的黑盒子。病理切片進入，臨床相關數據輸出，而這其中的病理機制卻變成了模糊的過程。這種發展固然能短期提高效率，但如果我們無法理解AI所呈現的新結構，這些結果又能帶來什麼樣的創新醫學意義？
Fogo 等人警告，AI技術的快速發展同時也帶來了許多深層次的危機，尤其是在病理學這樣的核心專業領域：
1. 技能退化的風險：隨著AI開始接管基礎診斷任務，病理學家可能逐漸失去對基本組織學的感知與判斷能力。文章中提到：「當基本要素從病理學家的視野中消失，腎臟的基本架構智慧也會隨之減少。」這不僅僅是技術的退化，更是專業智慧的流失。
2. 知識的片面化：AI將診斷過程簡化為「輸入-輸出」模式，將深層的病理機制隱藏在「黑盒子」中，可能導致醫學知識的碎片化。當我們僅僅依賴結果，而不理解背後的機制時，醫學研究的進步將會陷入停滯。
3. 依賴的危機：AI的「黑盒子」特性讓醫生難以解釋其診斷邏輯，當輸出的結構缺乏傳統醫學意義時，可能無法有效指導治療策略，甚至可能延誤病情。
4. 醫學專業的自主性流失：過度依賴技術，可能導致醫師在診斷與決策中的作用逐漸被邊緣化，最終醫學專業可能淪為技術的附庸。
5. 無法實現醫學經驗的傳承：醫學的發展依賴於專業經驗的傳承，而這往往是通過師徒制或臨床實踐的積累來完成的。AI的應用則更傾向於標準化與數據化，缺乏對人類經驗與直覺的保留。當醫師逐漸依賴AI進行診斷，醫學經驗的傳承將面臨斷層，未來的醫師可能難以從前輩醫師的實踐中學到關鍵的診療智慧與細節。這種挑戰不僅對醫學教育帶來影響，也可能對醫學發展的深度與延續性產生潛在的制約。
當 AI開始接管病理學中的基礎診斷，病理學家逐漸遠離基本的組織學要素，這不僅僅是技能的退化，更是一種「感知覺察」的流失。作者提醒我們，「當基本要素從病理學家的視野中消失，腎臟的基本架構智慧也會隨之減少」，這句話像是一個警鐘，提醒我們在追求效率的同時，不要忽略專業的根本。當我們過度依賴 AI技術，可能無意中放大了診斷過程中的細微差異，從而影響對疾病深層機制的理解，最終使醫學研究停滯不前。
然而，AI的發展並非毫無代價，這些潛能的背後隱藏著一系列值得深思的挑戰。當我們追求高效與一致性的同時，是否會忽略對診斷過程中微小差異的理解？當 AI接管基礎診斷工作，是否可能導致醫師技能的退化，甚至使醫師逐漸失去對診斷邏輯的掌控？更進一步，AI的「黑盒子」特性是否會讓醫師在臨床決策中變得越來越依賴機器，無法有效解釋背後的診斷邏輯？這些問題不僅關乎醫學研究的未來，也對醫學教育和專業發展提出了新的挑戰。
此外，AI的應用還可能引發一系列倫理和法律層面的問題。例如，當 AI診斷錯誤時，該由誰負責？患者隱私如何保護？技術是否會加劇醫療資源的分配不均，甚至加劇醫療行業的兩極化？這些問題讓我們不得不重新審視 AI與醫學專業之間的關係，思考如何在技術創新與專業價值之間找到平衡，確保 AI的發展能真正造福患者，而不會削弱醫學的核心價值與人文精神。在這個過程中，如何在保持專業敏感度的同時，讓 AI成為一個有效的輔助工具，將是未來醫學界必須面對的重要課題。
作者提出了一個耐人尋味的問題：如果我們未能深入理解這些結構背後的邏輯，醫學進步可能會面臨一種「知其然，卻不知其所以然」的挑戰。在這樣的情況下，疾病的治療策略可能難以達到最佳效果，醫學研究的進展或許也會因此受到一定的限制。
從中醫角度的反思
AI的發展正深刻改變醫學的面貌，這樣的趨勢在中醫學領域同樣引發了重要的啟示與挑戰。近年來，中醫界開始利用AI技術進行舌象分析、脈象診斷和證型辨識等工作。這些技術透過高效的圖像分析與數據處理能力，為中醫診斷帶來了極大的便利。然而，我們需要深入思考，這些技術是否可能改變中醫的核心價值？特別是AI的廣泛應用是否會在某些方面削弱中醫師的專業能力與辨證智慧？
1. 技能退化的風險：
中醫診斷依賴的是「觀其象而知其內」的能力，舌診中的細微顏色變化、脈診中的浮沉細節，無不需要中醫師通過長期的經驗累積與直覺判斷。然而，隨著AI接管這些基礎診斷任務，中醫師可能會逐漸遠離這些細節感知的過程。例如，AI可以準確地分析舌象的顏色與紋路，快速輸出「氣虛」或「濕熱」的初步判斷，但醫師若僅依賴這些數據而非親自觀察，長期下來可能導致感知能力的退化。這樣的退化，不僅會影響醫師的臨床判斷能力，還可能削弱辨證論治的專業基礎。
2. 新結構的理解挑戰：
AI的一大特點是能夠發現傳統方法未曾注意到的新模式或特徵。例如，AI可能透過舌象或脈象的數據分析，發現某些與傳統中醫理論不完全一致的特徵。如果這些特徵無法被中醫理論體系所接納，醫師將面臨理解上的困境：是將其視為無意義的噪音，還是努力將其納入現有的理論框架進行解釋？這種挑戰對中醫師來說是巨大的，因為它可能涉及到重新檢視中醫的理論基礎，甚至改變中醫診斷與治療的經典思維模式。
3. 知識遺忘的危機：
AI的「輸入-輸出」模式提供了一種高效的解決方案，但它也可能帶來知識的片面化與遺忘危機。中醫的傳統教育與實踐非常重視醫師的「思辨能力」，強調從病人的體質、病情及外在環境等多層面綜合分析。然而，當AI提供了一套快速且「標準化」的診斷流程後，醫師可能逐漸依賴這些技術，忽略了深度思考與綜合判斷的重要性。這樣的依賴會使中醫的「動態辨證」過程逐漸被「靜態輸出」取代，進而損害中醫核心價值的傳承。
4. 如何避免技術的主導地位：
AI的引入應該是為了輔助醫師，而非取代醫師的專業判斷。中醫教育與實踐需要在技術發展的同時，特別注重以下幾個方面：
(1) 保持對病症的敏銳感知：醫師需要繼續培養自己對舌象、脈象等細微變化的感知能力，這是中醫診斷的基石。
(2) 平衡技術與傳統智慧：AI提供的是數據，而非答案。醫師應該以傳統中醫理論為基礎，將AI的數據與患者的整體病理特徵相結合，而不是單純接受AI的結果。
(3) 探索技術與中醫的融合點：AI發現的新特徵可能是中醫理論發展的新契機，但需要醫師以批判性的態度將其納入現有的框架，並進一步探索其醫學價值。
5. 長期的磨合與探索
AI在中醫領域的應用需要經過一段磨合期。在這段時間裡，醫師應積極參與技術的開發與應用，確保技術的發展能夠符合中醫的診療理念。同時，教育系統應該培養醫師在使用技術的同時，保持自身的專業敏感度與深度思考能力。
AI時代的醫學專業之路
文章的結尾提醒我們，AI的應用必須在發展與規範之間找到平衡。我深以為然。AI的確可以是醫學專業的得力助手，但它不應該成為主宰。它的存在是為了幫助我們更高效地工作，而不是奪走我們對病理本質的洞察力。
就像《靈樞•逆順》中所言：「上工治未病，不治已病。」醫學的智慧在於預見未來，而非僅僅專注於眼前的結果。我們需要以這種智慧為基礎，發展出既能提升效率又不失深度的醫療模式。同時，我們也必須提醒自己，無論技術多麼先進，都不能取代我們對患者的人文關懷，因為那是醫學的靈魂所在。
這篇文章讓我更深刻地意識到，AI的出現為醫學帶來了新的可能性，但同時也提出了一個重要的問題：我們該如何確保自己不會在技術的洪流中失去醫學的初心？這或許需要我們在傳承與創新之間不斷摸索，找到真正屬於醫學的平衡點。
AI的法律與倫理挑戰：玩笑還是現實？
每當大家討論AI是否會取代醫師時，總有人會開玩笑地說：「AI絕對不會取代醫師，因為當AI做出錯誤診斷或決策時，最終負法律責任的還是醫師。」這句話雖然聽起來像玩笑，但它是否真的會成為現實？在醫療AI技術的快速發展中，這樣的情境其實並非不可能。
AI在醫療應用中，尤其是在診斷與治療方案的建議方面，確實大大提高了效率與精準性，但AI的決策過程卻像一個「黑盒子」，其內部邏輯對使用者而言往往不透明。如果醫師完全依賴AI所提供的結果，而未經人工判斷就直接採納，當這些結果導致醫療糾紛或損害時，責任應該由誰來承擔？是開發AI的企業？是醫師本人？還是整個醫療機構？
這樣的問題並不僅僅是一個法律層面的爭議，更關乎醫療專業的核心價值與責任分配的未來走向。如果醫師的角色僅僅是作為AI決策的執行者，那麼醫療的專業性是否會被削弱？同時，醫師是否有足夠的能力和資源來審核AI的診斷結果，並在必要時對其做出修正？這些挑戰顯示出，在技術飛速發展的背後，法律、倫理與醫學專業的界線正在逐漸模糊。
所以，這句「玩笑話」其實透露了一個深刻的警示：AI雖然可以大幅提升醫療效率，但最終的責任仍然需要由真正的「人」來承擔。這意味著，無論AI如何進步，醫師的專業能力、倫理判斷與人文關懷都不能被取代。未來，我們需要的不僅是對AI技術的規範，更需要在法律、倫理與專業責任之間找到一個明確且合理的平衡點。這樣才能讓AI真正成為醫療的助力，而非責任的灰色地帶。
結語：在傳承與創新間尋找平衡
AI技術為中醫診斷帶來了革命性的機遇，也為醫學的其他領域提供了創新發展的方向。然而，這些技術同時引發了對中醫核心價值的深層挑戰。《AI's Threat to the Medical Profession》一文提出的警示，不僅針對病理學，也適用於中醫學。未來，中醫師需 要在技術的輔助下，繼續保留「辨證論治」的敏銳感知與綜合思考能力，讓技術成為工具，而非主導。醫學的核心依然是對生命的深刻理解與尊重，我們需要在傳承與創新之間找到一條平衡之路，確保中醫的核心價值在數位化時代得以延續並發揚光大。這不僅是中醫未來發展中不可迴避的課題，也是我們這一代中醫人的使命與責任。
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中醫自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室 (Traditional Chinese medicine Autoimmune Disease and Dry Eye Syndrome Objective Measurements Lab，AIDDES Lab)致力於結合中醫理論與現代科技，進行前瞻性的研究，探索自體免疫風溼疾病與乾眼症患者的病理機轉及中醫輔助治療。AIDDES實驗室聚焦於透過客觀量測訊號，如中醫體質、舌診、脈診、虹膜、甲褶及心律變異等，加上DNA、RNA、蛋白質體學、口腔微生物菌相等生物醫學指標，深入探討客觀與生物醫學指標與自體免疫疾病的相關性，並進行跨領域的研究，以期建立更科學且精確的診斷與治療方法。
此外，我們也積極運用人工智慧及深度學習技術，對中醫體質、舌診、脈診資料進行自動化分析，並將其應用於處方的個人化設計。並希望可以通過基因序列、蛋白質體學、口腔微生物菌相…等研究，揭示自體免疫風溼疾病及乾眼症在分子生物學層面的機轉，並探索其中草 藥及針灸等臨床介入方法的療效與潛力。我們的研究不僅有助於推動自體免疫疾病的精準醫療，還旨在構建真實世界的大數據研究，為未來的臨床決策提供有力支持。
因此，我們發起此捐款計畫，希望借助各界的支持，為患者帶來更好的醫療選擇，並推動中西醫結合。我們研究最終目標是幫助廣大的自體免疫疾病及乾眼症患者，減輕患者口眼乾燥症狀，提升生活品質，促進健康。
本專案將用於下列用途：
1.先進儀器設備的購置與升級：採購各類先進的研究儀器來提升實驗的精確度與效率，這包括心律變異係數分析儀、舌診及脈診儀、虹膜儀、甲褶鏡、基因定序……等設備，用於收集與分析患者的生理訊號與分子數據。
2.人工智慧與深度學習系統的開發與應用：我 們計劃進行於人工智慧技術的開發，尤其是在中醫體質、舌診及脈診數據的自動化分析和中醫處方分析系統，目的是提高中醫診斷的準確性與中醫處方的精確度。我們將構建深度學習模型，並持續優化其性能，以應對複雜的臨床數據。
3.基因及多體學研究：為了探索自體免疫風溼疾病及乾眼症的病理機轉，我們將進行基因體、蛋白質體學、口腔微生物菌相等多體學研究，這不僅包括基因序列分析，還涉及RNA定序、蛋白質功能表現及口腔微生物菌相之變化。我們的目標是找出影響疾病發展的關鍵因子，從而發現新的治療靶點。
4.中草藥及針灸的臨床介入研究：我們將以嚴謹的臨床試驗設計，對中草藥及針刺療法在自體免疫疾病及乾眼症中進行療效分析與科學性驗證，中醫藥及針灸的大規模隨機對照試驗，可嚴謹評估中醫療法的有效性與安全性。
5.大數據研究平台的建立：為了促進長期數據的收集與分析，我們將建立自體免疫疾病暨乾眼症的的大數據研究平台，利用真實世界的數據進行病患狀況追蹤、療效評估及疾病預測。這將有助於我們對疾病進行全面的、長期的觀察，並為未來的臨床應用提供科學證據。
6.科研人才的培育與發展：我們希望藉由此捐款計畫，培育優良的碩博士學生與研究員培育，提供學術課程、研討會與研究資源，鼓勵他們投入中醫藥、針灸進行自體免疫疾病與乾眼症相關領域研究。我們也將與國際頂尖學術機構合作，促進國際交流與技術提升。
7.國際學術交流與成果發表：我們將積極參與國際學術會議，發表研究成果，並與全球學者進行交流。我們的目標是讓AIDDES實驗室的研究成果獲得全球認可，並推廣至更廣泛的臨床應用情境，造福更多的患者。
本捐款計畫將為AIDDES實驗室的研究提供強大的支持，幫助我們未來的科學技術提昇、臨床試驗、多體學整分析及大數據研究上持續發展，並加速推動中西醫結合研究的進展。我們衷心感謝您的支持與關注，期待與您共同創造更美好的醫療未來。