AI會回答不代表答案都正確！醫師：醫療AI關鍵在能否提供可信資訊

▲GTC Taipei 2026會場演講現場，黃崇堯主任(右)及李光申醫師(左)，一同發表智慧醫療與生成式AI應用成果。

系統整合醫學資料庫 協助整理研究重點

根據院方說明，EBM Guardian可協助醫師將臨床問題拆解為病人狀況、治療方式、比較項目與預期結果等檢索架構，並搜尋PubMed等醫學資料庫，整理重要研究與文獻重點。黃崇堯醫師表示，過去完整的實證醫學流程可能需要花費數小時甚至數天，但臨床現場往往必須在短時間內完成判斷，AI可協助醫師更快掌握重要醫學證據。

導入驗證機制 降低錯誤資訊風險

為降低生成式AI因訓練資料偏差、推論錯誤或引用資訊不完整而產生錯誤內容，院方表示，系統導入多層驗證與AI稽核機制。其中，系統設計上由另一組AI進行交叉驗證，希望降低錯誤資訊風險。此外，系統主要於醫院內部運作，避免敏感醫療資料直接傳送至外部雲端，兼顧AI應用與資訊安全。

AI應用範圍擴大 從研究走向臨床輔助

除臨床決策輔助外，李光申醫師也分享醫院在AI生醫研究與精準醫療領域的發展方向，包括生成式AI於生醫研究、細胞研究與生醫運算等應用。院方表示，未來AI不只是文書處理工具，也可能逐步成為臨床醫療的重要輔助角色。近年院內也陸續導入急診導引輪型機器人、醫學影像AI、護理紀錄整理與臨床文件生成等智慧醫療應用，希望協助醫療團隊減輕重複性工作負擔，提升醫療效率。

本文經 健康醫療網 授權刊登，原文發表於此
【健康醫療網／記者陳靖安報導】2026/06/05