两个病人都说“我痛到要死了”——但一个是真的痛到要死，另一个只是习惯这样说话，而AI分辨得出吗？立法会医疗卫生界议员林哲玄道出了医疗AI最深层的困境：它可以几分钟内读完整叠片子、标出所有可疑阴影，却听不懂人类语言中那些极其微妙的弦外之音。香港大学李嘉诚医学院院长刘泽星则从另一个维度发出警示：当医生的求知欲被AI的便捷所取代，会否有一天，整个医学界都不再懂得如何提出新的问题？当AI把密密麻麻的风险标注铺满整张X光片，当医生要为AI的每一个输出签名负责——AI究竟是缓解医生荒的及时雨，还是前线医护需要时刻提防的新包袱？

“AI医生”系列深度报道之二

AI医疗是老龄化社会的出路

香港人口老化问题严峻，现时每四至五人有一名长者，到2046年后每三人就有一名长者。有统计推算，至2030年本港将短缺1,570名医生和8,700名护士。“你能否想像香港每四个人有一个做医护？或是要送长者去内地生活？这件事（‘医护荒’）不能持续下去！”立法会医疗卫生界议员林哲玄指出，AI医疗正是这个长寿社会应对老龄化的重要出路。

林哲玄说，公立医院的AI应用主要集中在影像分析和文书处理两个领域。影像方面，AI在模式辨认（指人体免疫系统用来辨识病原体或异常细胞特征的机制）上“相当出色”，X光肺片、脑部扫描、视网膜影响分析已广泛应用，细胞形态辨识也取得突破。他强调，AI的优势是“看完整张底片的任何角落，不会看漏”，人则可能因聚焦大问题而漏掉微细病变。

文书方面，撰写医疗报告、摘录病历等重复性劳动，亦适合AI处理，腾出时间让医护做“人性化的照顾工作”。林哲玄特别提到，在长者照顾层面，人工智能加上机械人将发挥关键作用——扶抱、洗澡、换床单、转身，这些体力劳动将来按个掣就能做到，“省下的就是时间、人手，以及护理人员的健康。”

刘泽星冀未来五年实现AI分流

医院管理局自去年3月起在六家公院试行生成式AI撰写医疗报告，据称可节省约四成文书时间及三分之一工作量。不过，林哲玄担心AI做文书工作，能否将病例中的重点全部摘录，是否有辨别错误、遗漏重点的可能？“我相信机器要有很长时间的学习过程。”

香港大学李嘉诚医学院院长刘泽星则希望AI能在未来五年实现公院分流。现实中，一个类风湿性关节炎的病人可能要先看普通科、被转介到骨科、再去看跌打，绕一大圈才能找到风湿科医生——每一步都要重新轮候，前后耗时数年。刘泽星期望AI打破这个困局，透过分析症状和病史，在最初阶段就将病人导向正确的专科，大幅缩短那条本应不必走的路。

美国医学会今年调查显示，81%的医生在工作中会使用AI，三年前仅为38%，可见势不可挡。无可否认，AI能为医生提高效率、减轻负担，但AI的幻觉、数据偏见和推理局限同样不容忽视。香港医管局明确规定所有AI生成的报告须由医生最终检视修改、签署并负全责。这条规则把一个尖锐的问题推到前线医生面前：AI究竟是得力助手，还是新增负担？

AI是及时雨还是新包袱？

AI可以成为医生最得力的助手，也可能成为最危险的干扰——区别在于使用它的人懂不懂。林哲玄举例：一个外科医生若让AI看X光片，AI会把每个可疑阴影圈出来标上风险百分比，不具备放射科知识的医生可能不知所措；但放射科医生一眼就能排除绝大部分“假阳性”。他总结：“这是‘谁带领谁’的问题。完全不懂得那个疾病的医生去相信那个AI，他就被AI带着走。但如果是专家，借助AI就可以想得更加快、更加精准。”

刘泽星则认为，审核AI不会成为医生的新增负担：“AI只是可以帮助到我们减轻或者减低一些有机会发生的错误。”在他看来，关键不在于逐字逐句核对AI的输出，而在于医生是否具备判断AI对错的能力，这也是他在医学教育中反复强调“批判性思维”的原因。

刘泽星观察到，AI正在改变医疗知识的传播方式和医患关系。过去医生是知识的主要掌握者，如今病人获取资讯的能力前所未有地接近专业人员，例如不少患者会利用AI解读自己的报告，再带着AI提供、甚至未经核实的资讯向医生提出质询；部分医生为避免漏诊风险或回应病人焦虑，即使未必有临床需要，亦可能倾向安排额外检查。刘泽星担心，这将增加医疗成本，亦可能占用了真正有需要的患者的资源；他就此特别提醒，“未来医生除了诊断和治疗，更需要懂得解释、判断和引导病人理解AI的局限。”

人与人之间的沟通、交流、同情心、同理心，不是书本或者电脑可以学到的。

AI能取代人类医生吗？

从看X光片、写病历，甚至在手术时精准导航，AI在医疗领域的能力边界正快速扩张。AI不仅已经开始辅助处方药物、参与放疗方案设计，更有中外研究正歇手训练AI模拟肿瘤演进，甚至让它在动物身上独立完成手术操作。当AI离人类越来越近，我们不得不问——AI是否有一天会取代人类医生？

作为资深外科医生，林哲玄认为AI的根本局限在于无法理解人类沟通中极其微妙的差异。他举例，两个病人都说同一句话——“我痛到要死了”，但一个可能是真的痛到要死，另一个只是习惯这样说话，“人与人之间的沟通是相当之复杂，而且多变，我暂时看不到人工智能可以怎样辨别。”除问诊外，手术的经验累积更加无可替代，“操作的技巧、操作的力度、在哪里要特别小心，都是自己才知道，任何第三者都不能告诉我。”他提醒年轻医生，“千万不要过依赖AI，不要用AI取代个人经验。”

作为医学院院长，刘泽星坦言，当科技发展到一定水平，AI有可能取代人类医生，但他强调“不应该容许完全取代”。因为当医生完全依赖AI，“我们的求知欲，我们去寻找或者问我们在科学上或者医学上的问题的那个渴望”，将会受到很大影响。他划出明确底线：“与病人的交流、沟通，对病人的关怀，以及治疗决定的工作，都应该留给人类医生。”

AI能缓解医生荒吗？

目前，本地医科学生至少要经过六年在医学院的学习，再进行一年的驻院学习训练，才能有资格正视注册执业医生，若想要拿到博士学位并成为注册专科医生，总共需要长达17年的时间。如果AI在技术上和道德情理上都难以取代医生，那么它是否能有助于加快医生培养，从而缓解困扰香港社会多时的医生荒问题？

刘泽星给出了否定的答案：“我们不应该因为AI的出现，缩短医学生训练时间。因为医学知识仍在不断膨胀，现在比我们当时不知加了多少倍。”在他看来，要成为合格的医生，并不只是掌握书本上的医学知识，更需要培养临床判断、医患沟通、伦理决策及团队合作等多方面的能力——这些能力无法单靠阅读或依赖科技获取，必须透过长时间的临床训练，在真实的医疗环境中不断累积经验；一旦缩短训练时间，所能吸取的医疗经验有限。

港大医学院已要求所有医科生修读AI课程，包括大型语言模型与进阶提示工程、诊断准确性与自动化偏差、AI工具的验证、实施与评估，以及AI伦理问题。他透露，课程会透过真实临床案例引导学生思考AI的实际挑战。例如当病人根据AI生成的资讯对医生的诊断提出质疑时，医护人员应如何专业回应。此外，港大结合生成式AI技术，创造出拥有不同病史、个性和情绪反应的“虚拟病人”，让医学生在踏入病房前就可以模拟问诊，加深临床所需的技巧和思考模式。目前港大医学院不允许学生在考试中使用AI，但刘泽星认为长远可以考虑，关键在于学生能否对AI进行批判，知道“对是为什么对，错是为什么错”。

林哲玄则以影像分析为例说明AI成效：以前15分钟看一叠片，现在AI两分钟有答案、三分钟出报告，省了八成时间。“AI不是令某些工种消失，而是让某些工作做得更快。”他认为，这种效率提升能否真正缓解医生荒，取决于科技普及的速度能否与专业人员训练的速度相匹配。如果科技普及得太快，已受训的专业人员来不及转型，就会出现错配；如果普及得过慢，新一代毕业生自然会流向其他有需求的领域，整个行业的人数便会自然缩减。

与其控制AI，不如与AI共存

在监管层面，香港目前没有专门的AI法例。律政司已成立跨部门工作小组检视AI法律配套，医委会也正在制定相关规则；林哲玄提醒，医生和护士的规则是分开的，或会造成混乱。对于医院内使用的专用医疗AI，香港以医生负责制为原则。“我们不能将责任推在病人身上。”林哲玄强调，引入AI并不会改变这条逻辑，即使有AI给出建议，中间也必须有专业人员去做判断，“它的思考方法我们并不清楚。”刘泽星则说，过往医生可能会去看书找资料辅助诊断，如今可能是用AI辅助，但前者的准确性是得以保证的，后者则不是。

对于是否要立法归管医疗AI，刘泽星认为法例根本追不上AI的发展速度，“可能（法例）出台后AI已经变成了另一种模式。”他建议与其等待法律，不如先从指引入手，“病人应该怎样用AI，医生应该怎样用AI，我们要尽量增加整体人类对AI的认识。”他的核心理念是，与其试图控制AI，不如学会与AI共存，让它成为帮助人类的工具，而非取代人类的威胁。他指出，AI不只是Artificial Intelligence（人工智能），更可以理解为Alternative Intelligence（替代智能）和Augmented Intelligence（增强智能）。“作为Alternative Intelligence，AI提供了一种与人类不同的思考和分析方式，为解难和决策提供崭新的视角。”人类可以进一步善用AI，加入独立思考和创意，借此增进智慧和能力，达到Augmented Intelligence（扩增智慧/人机协作）的境界——“这才是AI的真正价值。”

刘泽星表示，若要建立和谐共存的人机协作模式，前提是各方各司其职：政府须制定监管框架，界定AI应用的法律责任、数据安全与私隐保障；医院须检视现行医疗工作流程，将AI工具整合在现有系统中，制定明确的临床指引并加强培训；企业须开发配合医生工作流程、安全有效的AI产品，持续监测和更新软件，追踪AI在临床现实环境中的实际表现；医生则须坚守医德、拥抱科技并具备独立判断能力，承担医疗的最终决定权与法律责任。

“AI可以提供答案，却未必真正理解病人的处境；它可以计算风险，却无法承担医疗决策背后的伦理责任。”刘泽星始终相信，医疗的本质不仅在于“治病”，更在于“治心”——“这种超越医疗技术的人性互动是AI难以取替的，而AI则是愈来愈重要的伙伴。”