僅 4% 使用者強烈信任 AI，如何提升醫療精準度？

牛津大學研究指出，醫療 AI 面臨「考試高分、實戰失分」的困境。儘管 GPT-4 在醫學測驗準確率達 90%，但在真實診斷中，因使用者資訊輸入不全與溝通落差，準確率僅剩 34.5%。目前僅 4% 使用者強烈信任 AI，顯示技術與臨床應用間存在巨大鴻溝。為此，衛福部已成立「負責任 AI 執行中心」等三大機構，旨在透過公開模型效能與臨床驗證，解決醫病對 AI 的不信任與取證困難，試圖將 AI 從實驗室推向受監管的精準醫療現場，確保技術能真正轉化為臨床價值。

醫療 AI 的發展重心正從「模型效能」轉向「人機協作優化」。低信任度源於生成式 AI 的不透明性與統計陷阱，企業若要提升精準度，必須將 AI 定位為臨床決策支援系統（CDS），而非取代醫師。透過臨床導向設計，讓 AI 學習解讀個體生物數據而非僅依賴人口統計趨勢，能有效降低誤診風險。未來產業勝出的關鍵，在於建立符合 WHO 負責任 AI 原則的透明機制，並結合健保給付評估與法規監管，將 AI 轉化為醫病雙方皆能信賴的專業顧問工具，而非僅是高級搜尋引擎。