更聰明的醫療還是數據困境？人工智慧在醫療保健領域的作用

Brad Fabiny

DQS Product Manager - Cyber Security and ISO 27001, ISO 9001 auditor

5月 08 , 2026

人工智慧 (AI) 正在迅速改變醫療保健的提供方式。從撰寫病患病歷到輔助診斷決策，人工智慧和大型語言模式 (LLM) 正被醫院、診所和全科醫療機構廣泛採用，以簡化工作流程並減輕行政負擔。

但伴隨這些益處而來的，還有一些重要問題，尤其是在病患資料的使用、儲存和保護方面。對於醫療保健專業人員而言，了解使用人工智慧工具所涉及的隱私、倫理和監管問題至關重要。本文將探討人工智慧在醫療保健領域的風險、責任和機遇，並為臨床醫生和患者提供實用指導。

對於用於制定診斷或治療建議的任何工具，其使用的任何人工智慧工具均需獲得 TGA 批准並註冊為醫療器械，此要求也適用於此類工具。

如果決定在醫療領域使用人工智慧工具，選擇合適的工具至關重要。像Google的 MedPaLM 和微軟的 BioGPT 這樣專為醫療從業人員設計的工具，比 ChatGPT 等通用工具更準確，能提供更可靠的資訊。

在醫療保健領域使用人工智慧的其他主要風險包括：

不必要的患者數據揭露或使用尤其是在使用第三方供應商開發的AI模型或大型語言模型（LLM）時，患者資料可能被用於訓練這些系統，而有時卻缺乏充分的透明度或未經患者同意。
過度依賴人工智慧產生的輸出未經適當的臨床評估。這在各行各業都是常見的風險，但在醫療保健領域，由於事關病人安全和福祉，其後果更為嚴重。

這些風險不僅涉及倫理問題，也涉及法律責任。在香港，個人資料的使用和處理均受以下法規約束： 《個人資料（私隱）條例》（Cap.486）

醫療服務提供者還必須了解可能適用的國際標準和法規，尤其是在治療來自其他地區的患者時。主要例子包括：

與其他行業一樣，醫療保健行業也將從人工智慧和機器學習技術中獲益匪淺。這些工具可以簡化諸如撰寫臨床記錄或處理日常文書等行政任務，使醫護人員能夠將更多時間投入到病患照護中。

這為醫護人員提供了更多機會，讓他們能夠將時間和精力集中在患者身上，從而改善患者的治療效果和整體醫療體驗。這也有助於減輕醫務人員的職業倦怠，並有可能讓他們為患者撰寫更詳盡的病歷記錄，以便在未來的就診中提供更深入的了解。

隨著運算能力的提升，特別是量子運算的出現，人工智慧系統的潛力也不斷增長。未來，人工智慧或許能夠處理和學習龐大而複雜的資料集，從而提供目前人類無法企及的診斷建議或洞見。

患者有權了解自己的資訊是如何被使用的。不妨問問您的醫師：

最終，無論是否使用人工智慧工具輔助，臨床醫生都應對任何診斷、記錄或決定的準確性和完整性負責。

以下是一些關鍵考慮因素：

始終審查輸出結果來自任何人工智慧或軟體工具。這些工具旨在協助人工智慧系統不能取代專業判斷。它們目前還不完全可靠，仍然容易出現幻覺（即產生可能令人信服的錯誤或誤導性輸出），這在臨床環境中是一個值得關注的問題。
了解資料儲存位置如果您使用第三方人工智慧助理或軟體供應商，請確認其伺服器或雲端基礎架構位於何處，以及資料是儲存在香港境內還是境外。
明確一點人工智慧服務是否使用輸入資料進行訓練某些服務會保留使用者提示和數據，以便進一步開發其模型，這可能與您的隱私義務不符。
尊重患者的選擇確保選擇不使用人工智慧的患者獲得同等標準的護理，並在需要時獲得替代治療方案。

人工智慧在提升醫療服務水準方面具有巨大潛力，但其應用必須伴隨對資料隱私、倫理義務和專業責任的認真考慮。與患者保持溝通透明，有助於建立信任，同時也能確保符合澳洲、紐西蘭乃至全球的監管要求。

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