台北榮民總醫院皮膚部 住院醫師
王郁晴
淺談人工智慧於醫學教育之應用
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）正在快速改變全球各領域，醫學教育作為一個結合理論與實踐的學科，也正在迎接AI技術所帶來的革新。透過大數據處理、深度學習和自然語言處理等技術，AI能為醫學教育提供包括虛擬模擬、個性化學習計畫以及即時回饋等解決方案。這些應用不僅提升了學習者的臨床推理能力，也有助於教育者更有效地評估教學成效。本文將探討AI在醫學教育中主要的應用範疇、面臨的潛在挑戰，以及未來可能的發展方向。
AI結合虛擬實境（Virtual Reality, VR）技術，為醫學生提供了高度真實的學習環境。例如，外科手術模擬系統可以通過AI分析學生的操作過程，指出其技術缺陷，並提供具體的改進建議（Cheng et al., 2021）。此外，這些系統還可以模擬複雜或危急的臨床情境，讓學生在無風險的環境下反覆練習，例如心肺復甦術或多重器官衰竭的處理。這樣的技術提升了學生的應變能力，也讓他們能更熟悉處理重要的情境。
AI可以通過分析學生的測驗表現和學習行為，制定個人化的學習計畫。例如，智慧學習平台能自動判斷學習者的弱點，並推薦相應資源以改善學習效果（Nguyen et al., 2019）。此外，AI還能生成與分析結構化的測驗數據，使教師能更準確地了解學生的高階思維與臨床推理能力，這對於制定個人化的教學策略尤為重要。
NLP技術的應用使醫學生能快速從龐大的醫學文獻中提取關鍵資訊。舉例來說，AI系統能分析數千篇醫學期刊，並生成簡要摘要，協助學生快速掌握核心概念（Topol, 2019）。這對於準備醫學考試或進行文獻回顧的學生來說，有極大的幫助。透過這些技術，學生能節省大量時間，專注於知識的統合與應用。
AI診斷輔助工具如DeepMind和IBM Watson已漸漸在臨床教育中嶄露頭角。學生可以利用這些系統學習如何分析複雜的病患數據，並從中提取關鍵資訊以做出診斷。例如，皮膚科AI工具可以協助學生辨別影像中的皮膚病變特徵，提升其診斷準確性和效率（Topol, 2019）。這些工具還能幫助學生建立從症狀到治療的全過程決策模型，從而提升臨床能力。
AI使遠程教學變得更加高效與可行。透過AI助教，學生可以隨時向AI系統提問並獲得即時解答（Cheng et al., 2021）。此外，AI能促進全球醫學教育資源的共享。例如，通過國際平台，來自不同地區的醫學生可以參與線上病例討論，從多元的文化視角學習臨床處理策略，這不僅有助於拓展視野，還能提升全球醫療標準的一致性。
AI在醫學教育中的應用通常需要大量病患數據。然而，這些數據的蒐集與使用可能涉及隱私和倫理問題。未經授權的數據共享可能違反病患的知情同意，甚至導致隱私洩露（Ghassemi et al., 2018）。因此，教育機構需制定嚴格的資料使用規範，並採用加密技術保障數據安全。這些挑戰凸顯了在技術發展與個人權益之間尋求平衡的重要性。
AI的便利性可能導致學習者過度依賴，而忽視了醫學知識的核心價值。例如，診斷輔助工具雖然能快速提供診斷建議，但如果學生未能正確理解其背後的邏輯，只是全然相信AI分析的結果，可能會削弱批判思考的能力（Nguyen et al., 2019）。
隨著AI在教學中的應用增多，教師的角色也面臨挑戰。從傳統的「知識傳遞者」到如今的「學習促進者」，教師需要掌握如何使用AI技術輔助教學，並幫助學生理解其限制與潛力（Topol, 2019）。同時，教師也應具備一定的技術面知識，以便在教學中解釋AI模型的運作機制。
由於不同地區的醫學教育資源分布不均，AI技術可能使貧富差異進一步擴大。例如，發展中國家的醫學院可能因資金受限，比較不易引入最新的AI教學技術（Cheng et al., 2021）。這將影響這些地區醫學生的學習效果與競爭力。解決這一問題需要國際合作與技術資源的共享，以縮小教育不平等的差距。
隨著AI在醫學教育中的應用日益廣泛，人們逐漸擔憂這種技術是否會削弱醫學教育中對人文素養的培養。醫學不僅是一門科學，更是一門需要人文、溝通與道德判斷的藝術（Topol, 2019）。AI雖然能有效模擬臨床場景與提升技術技能，但在處理病患情感需求與道德挑戰時仍顯得不足。例如，學生可能因過度依賴AI決策支援系統，而缺乏與病患進行深層溝通的能力，這可能導致病患對醫療決策的不信任。為了避免此問題，教育者需要將AI技術的應用與人文教育巧妙結合，例如，在模擬教學中融入病患敘事與倫理辯論。透過結合理性與感性的教育方法，學生才能更全面地理解醫學的本質，成為兼具技術專業與人文關懷的優秀醫師。
AI為醫學教育開啟了全新的視角，從虛擬模擬到個性化學習計畫，再到診斷輔助，其應用範疇廣泛且充滿潛力。然而，我們也需正視AI技術應用中的挑戰，例如隱私問題、技術依賴以及教育公平性等。未來，隨著AI技術的不斷進步，醫學教育將邁向更高層次的智慧化、個性化與全球化，為醫療人才的培養提供更加豐富的可能性。
