兩個病人都說「我痛到要死了」——但一個是真的痛到要死，另一個只是習慣這樣說話，而AI分辨得出嗎？立法會醫療衞生界議員林哲玄道出了醫療AI最深層的困境：它可以幾分鐘內讀完整疊片子、標出所有可疑陰影，卻聽不懂人類語言中那些極其微妙的弦外之音。香港大學李嘉誠醫學院院長劉澤星則從另一個維度發出警示：當醫生的求知慾被AI的便捷所取代，會否有一天，整個醫學界都不再懂得如何提出新的問題？當AI把密密麻麻的風險標注鋪滿整張X光片，當醫生要為AI的每一個輸出簽名負責——AI究竟是緩解醫生荒的及時雨，還是前線醫護需要時刻提防的新包袱？

「AI醫生」系列深度報道之二

AI醫療是老齡化社會的出路

香港人口老化問題嚴峻，現時每四至五人有一名長者，到2046年後每三人就有一名長者。有統計推算，至2030年本港將短缺1,570名醫生和8,700名護士。「你能否想像香港每四個人有一個做醫護？或是要送長者去內地生活？這件事（『醫護荒』）不能持續下去！」立法會醫療衞生界議員林哲玄指出，AI醫療正是這個長壽社會應對老齡化的重要出路。

林哲玄說，公立醫院的AI應用主要集中在影像分析和文書處理兩個領域。影像方面，AI在模式辨認（指人體免疫系統用來辨識病原體或異常細胞特徵的機制）上「相當出色」，X光肺片、腦部掃描、視網膜影響分析已廣泛應用，細胞形態辨識也取得突破。他強調，AI的優勢是「看完整張底片的任何角落，不會看漏」，人則可能因聚焦大問題而漏掉微細病變。

文書方面，撰寫醫療報告、摘錄病歷等重複性勞動，亦適合AI處理，騰出時間讓醫護做「人性化的照顧工作」。林哲玄特別提到，在長者照顧層面，人工智能加上機械人將發揮關鍵作用——扶抱、洗澡、換床單、轉身，這些體力勞動將來按個掣就能做到，「省下的就是時間、人手，以及護理人員的健康。」

劉澤星冀未來五年實現AI分流

醫院管理局自去年3月起在六家公院試行生成式AI撰寫醫療報告，據稱可節省約四成文書時間及三分之一工作量。不過，林哲玄擔心AI做文書工作，能否將病例中的重點全部摘錄，是否有辨別錯誤、遺漏重點的可能？「我相信機器要有很長時間的學習過程。」

香港大學李嘉誠醫學院院長劉澤星則希望AI能在未來五年實現公院分流。現實中，一個類風濕性關節炎的病人可能要先看普通科、被轉介到骨科、再去看跌打，繞一大圈才能找到風濕科醫生——每一步都要重新輪候，前後耗時數年。劉澤星期望AI打破這個困局，透過分析症狀和病史，在最初階段就將病人導向正確的專科，大幅縮短那條本應不必走的路。

美國醫學會今年調查顯示，81%的醫生在工作中會使用AI，三年前僅為38%，可見勢不可擋。無可否認，AI能為醫生提高效率、減輕負擔，但AI的幻覺、數據偏見和推理局限同樣不容忽視。香港醫管局明確規定所有AI生成的報告須由醫生最終檢視修改、簽署並負全責。這條規則把一個尖銳的問題推到前線醫生面前：AI究竟是得力助手，還是新增負擔？

AI是及時雨還是新包袱？

AI可以成為醫生最得力的助手，也可能成為最危險的干擾——區別在於使用它的人懂不懂。林哲玄舉例：一個外科醫生若讓AI看X光片，AI會把每個可疑陰影圈出來標上風險百分比，不具備放射科知識的醫生可能不知所措；但放射科醫生一眼就能排除絕大部分「假陽性」。他總結：「這是『誰帶領誰』的問題。完全不懂得那個疾病的醫生去相信那個AI，他就被AI帶着走。但如果是專家，借助AI就可以想得更加快、更加精準。」

劉澤星則認為，審核AI不會成為醫生的新增負擔：「AI只是可以幫助到我們減輕或者減低一些有機會發生的錯誤。」在他看來，關鍵不在於逐字逐句核對AI的輸出，而在於醫生是否具備判斷AI對錯的能力，這也是他在醫學教育中反覆強調「批判性思維」的原因。

劉澤星觀察到，AI正在改變醫療知識的傳播方式和醫患關係。過去醫生是知識的主要掌握者，如今病人獲取資訊的能力前所未有地接近專業人員，例如不少患者會利用AI解讀自己的報告，再帶着AI提供、甚至未經核實的資訊向醫生提出質詢；部分醫生為避免漏診風險或回應病人焦慮，即使未必有臨床需要，亦可能傾向安排額外檢查。劉澤星擔心，這將增加醫療成本，亦可能佔用了真正有需要的患者的資源；他就此特別提醒，「未來醫生除了診斷和治療，更需要懂得解釋、判斷和引導病人理解AI的局限。」

人與人之間的溝通、交流、同情心、同理心，不是書本或者電腦可以學到的。

AI能取代人類醫生嗎？

從看X光片、寫病歷，甚至在手術時精準導航，AI在醫療領域的能力邊界正快速擴張。AI不僅已經開始輔助處方藥物、參與放療方案設計，更有中外研究正歇手訓練AI模擬腫瘤演進，甚至讓它在動物身上獨立完成手術操作。當AI離人類越來越近，我們不得不問——AI是否有一天會取代人類醫生？

作為資深外科醫生，林哲玄認為AI的根本局限在於無法理解人類溝通中極其微妙的差異。他舉例，兩個病人都說同一句話——「我痛到要死了」，但一個可能是真的痛到要死，另一個只是習慣這樣說話，「人與人之間的溝通是相當之複雜，而且多變，我暫時看不到人工智能可以怎樣辨別。」除問診外，手術的經驗累積更加無可替代，「操作的技巧、操作的力度、在哪裏要特別小心，都是自己才知道，任何第三者都不能告訴我。」他提醒年輕醫生，「千萬不要過依賴AI，不要用AI取代個人經驗。」

作為醫學院院長，劉澤星坦言，當科技發展到一定水平，AI有可能取代人類醫生，但他強調「不應該容許完全取代」。因為當醫生完全依賴AI，「我們的求知慾，我們去尋找或者問我們在科學上或者醫學上的問題的那個渴望」，將會受到很大影響。他劃出明確底線：「與病人的交流、溝通，對病人的關懷，以及治療決定的工作，都應該留給人類醫生。」

AI能緩解醫生荒嗎？

目前，本地醫科學生至少要經過六年在醫學院的學習，再進行一年的駐院學習訓練，才能有資格正視註冊執業醫生，若想要拿到博士學位並成為註冊專科醫生，總共需要長達17年的時間。如果AI在技術上和道德情理上都難以取代醫生，那麼它是否能有助於加快醫生培養，從而緩解困擾香港社會多時的醫生荒問題？

劉澤星給出了否定的答案：「我們不應該因為AI的出現，縮短醫學生訓練時間。因為醫學知識仍在不斷膨脹，現在比我們當時不知加了多少倍。」在他看來，要成為合格的醫生，並不只是掌握書本上的醫學知識，更需要培養臨床判斷、醫患溝通、倫理決策及團隊合作等多方面的能力——這些能力無法單靠閱讀或依賴科技獲取，必須透過長時間的臨床訓練，在真實的醫療環境中不斷累積經驗；一旦縮短訓練時間，所能吸取的醫療經驗有限。

港大醫學院已要求所有醫科生修讀AI課程，包括大型語言模型與進階提示工程、診斷準確性與自動化偏差、AI工具的驗證、實施與評估，以及AI倫理問題。他透露，課程會透過真實臨床案例引導學生思考AI的實際挑戰。例如當病人根據AI生成的資訊對醫生的診斷提出質疑時，醫護人員應如何專業回應。此外，港大結合生成式AI技術，創造出擁有不同病史、個性和情緒反應的「虛擬病人」，讓醫學生在踏入病房前就可以模擬問診，加深臨床所需的技巧和思考模式。目前港大醫學院不允許學生在考試中使用AI，但劉澤星認為長遠可以考慮，關鍵在於學生能否對AI進行批判，知道「對是為什麼對，錯是為什麼錯」。

林哲玄則以影像分析為例說明AI成效：以前15分鐘看一疊片，現在AI兩分鐘有答案、三分鐘出報告，省了八成時間。「AI不是令某些工種消失，而是讓某些工作做得更快。」他認為，這種效率提升能否真正緩解醫生荒，取決於科技普及的速度能否與專業人員訓練的速度相匹配。如果科技普及得太快，已受訓的專業人員來不及轉型，就會出現錯配；如果普及得過慢，新一代畢業生自然會流向其他有需求的領域，整個行業的人數便會自然縮減。

與其控制AI，不如與AI共存

在監管層面，香港目前沒有專門的AI法例。律政司已成立跨部門工作小組檢視AI法律配套，醫委會也正在制定相關規則；林哲玄提醒，醫生和護士的規則是分開的，或會造成混亂。對於醫院內使用的專用醫療AI，香港以醫生負責制為原則。「我們不能將責任推在病人身上。」林哲玄強調，引入AI並不會改變這條邏輯，即使有AI給出建議，中間也必須有專業人員去做判斷，「它的思考方法我們並不清楚。」劉澤星則說，過往醫生可能會去看書找資料輔助診斷，如今可能是用AI輔助，但前者的準確性是得以保證的，後者則不是。

對於是否要立法歸管醫療AI，劉澤星認為法例根本追不上AI的發展速度，「可能（法例）出台後AI已經變成了另一種模式。」他建議與其等待法律，不如先從指引入手，「病人應該怎樣用AI，醫生應該怎樣用AI，我們要盡量增加整體人類對AI的認識。」他的核心理念是，與其試圖控制AI，不如學會與AI共存，讓它成為幫助人類的工具，而非取代人類的威脅。他指出，AI不只是Artificial Intelligence（人工智能），更可以理解為Alternative Intelligence（替代智能）和Augmented Intelligence（增強智能）。「作為Alternative Intelligence，AI提供了一種與人類不同的思考和分析方式，為解難和決策提供嶄新的視角。」人類可以進一步善用AI，加入獨立思考和創意，藉此增進智慧和能力，達到Augmented Intelligence（擴增智慧/人機協作）的境界——「這才是AI的真正價值。」

劉澤星表示，若要建立和諧共存的人機協作模式，前提是各方各司其職：政府須制定監管框架，界定AI應用的法律責任、數據安全與私隱保障；醫院須檢視現行醫療工作流程，將AI工具整合在現有系統中，制定明確的臨床指引並加強培訓；企業須開發配合醫生工作流程、安全有效的AI產品，持續監測和更新軟件，追蹤AI在臨床現實環境中的實際表現；醫生則須堅守醫德、擁抱科技並具備獨立判斷能力，承擔醫療的最終決定權與法律責任。

「AI可以提供答案，卻未必真正理解病人的處境；它可以計算風險，卻無法承擔醫療決策背後的倫理責任。」劉澤星始終相信，醫療的本質不僅在於「治病」，更在於「治心」——「這種超越醫療技術的人性互動是AI難以取替的，而AI則是愈來愈重要的夥伴。」