醫療AI應用浮現多重風險 頂尖期刊呼籲嚴謹審查

頂尖醫學期刊《自然醫學》（Nature Medicine）日前發表一篇嚴厲的社論，警告人工智慧（AI）工具在醫療領域的應用，目前仍缺乏足夠證據證明其對病患、醫護人員或醫療系統能產生實質價值。社論中指出，業界對於AI臨床影響力的聲明日益普遍，但卻未明確定義所需具備的證據水準，導致科學不確定性及AI醫療技術的過早導入與應用。

目前，美國已有數百萬民眾尋求AI聊天機器人提供的醫療建議，甚至取代人類醫師。然而，研究人員持續發現大型語言模型（LLM）在分析病歷與提供健康建議時存在嚴重缺陷。其中，「AI幻覺」（hallucinations）仍是未解的重大問題，可能導致AI根據不存在的影像生成詳細臨床結果，甚至對虛假疾病信以為真。一項《美國醫學會雜誌：醫學版》（JAMA Medicine）近期發布的研究發現，當面對模糊症狀時，尖端AI模型在逾八成的時間內都未能做出正確診斷。

AI模型易受誤導 助長不實資訊傳播

除了診斷準確性問題，AI模型在面對不實資訊時的脆弱性也令人擔憂。哥特堡大學（University of Gothenburg）醫學研究員 Almira Osmanovic-Thunström 曾上傳兩篇內容明顯造假的論文至預印本伺服器，成功讓大型語言模型誤認為某種虛構的皮膚病是真實存在的。更甚者，其他同儕審查期刊還曾引用這些預印本文章（後續已撤回），凸顯了AI工具在訊息驗證上的漏洞，恐助長醫療領域中過度概括或虛假資料的氾濫。

《自然醫學》社論呼籲，各界迫切需要建立一套框架，明確界定AI醫療技術應如何被評估、採用何種指標以及對應何種基準。該期刊強調，若缺乏聲明與證據之間的明確連結，醫療AI將可能在其實際價值尚未被完全理解之前，便被過度且倉促地採用，進而犧牲科學嚴謹性，對醫療品質構成潛在風險。