生病就問AI？台大學者「模擬中風病人」實測　驚人結果登國際期刊

記者蔣季容／台北報導

AI時代來臨，不少人身體有病痛時，都會選擇先問AI。台大公衛學院攜手哈佛公衛學院等國際機構合作，發表最新研究，針對生成式人工智慧在中風照護資訊提供上的表現進行評估，結果顯示，當面對需要即時判斷、並高度依賴專科判斷的臨床現場時，現有AI工具仍難跨越「安全」與「可靠」的門檻。

由國⽴台灣⼤學公共衛⽣學院副教授李達宇領銜，攜⼿哈佛⼤學公共衛⽣學院等國際機構合作的最新研究成果，已於2025 年7⽉刊登於《npj Digital Medicine》。這項研究是全球⾸度對⽣成式⼈⼯智慧（Generative AI）在中⾵照護資訊提供上的表現進⾏系統性評估。結果顯⽰，即便技術突⾶猛進，當置⾝於需要即時判斷、攸關性命安全、並⾼度依賴專科判斷的臨床現場時，現有的聊天式 AI ⼯具仍難以跨越「安全」與「可靠」的⾨檻。

李達宇表示，研究團隊選擇了 ChatGPT、Claude 與 Gemini 三款主流⼤型語⾔模型（LLMs），模擬多種貼近臨床情境的中⾵照護場景，並運⽤多種提⽰設計（prompt engineering）策略，全⾯評估其在準確性、同理性、可操作性與安全性等⾯向的表現。

研究結果顯⽰，所有系統在「提供患者可直接採取⾏動的建議」⽅⾯表現不⼀，尤其在中⾵治療等⾼⾵險階段，錯誤或不完整的回應時有所⾒。雖有部分提⽰策略能提升同理性或⽅向性，但整體⽽⾔，現有AI系統在協助臨床決策的⻆⾊上仍顯薄弱。

研究團隊指出，⽣成式AI在⼀般健康資訊傳遞上或具潛⼒，然⽽在如中⾵這類需即時專業介⼊的情境下，其可靠性仍待⼤幅提升。未來將持續推進相關研究，聚焦於更精細的提⽰⼯程與語境⼯程，結合領域專屬的模型微調及多模態互動式設計等策略，提升⼤型語⾔模型在患者健康資訊提供上的準確性、可理解性與個⼈化表現。