誤判病情 混淆謬論 資料洩漏 人工智能問診 存在風險隱憂
科技進步讓人工智能（AI）無處不在，從導航到網購皆然。近年，「生成式AI」（Generative AI）如ChatGPT、Gemini等興起，不少香港市民利用這些AI解答健康問題，例如喉嚨痛、藥物副作用等，猶如「健康顧問」。然而，AI問診是便利還是另有風險？我們應如何理性看待這新技術？
生成式AI能夠模擬人類語言，以對話方式回答問題，甚至根據症狀建議診斷。引用著名科普雜誌《科學人》（Scientific American）報道的研究顯示，早期生成式AI GPT-3在症狀分析中，能在88%的情況下將正確診斷列入前三項可能結果，雖略遜於醫生的96%，但遠超傳統線上工具的51%。在醫療資源緊張的香港，這種快速、免費的健康指引備受矚目。
AI問診的吸引力顯而易見。半夜突然發燒，只需用手機輸入症狀，AI便能即時分析病因並建議是否需要求醫，毋須翻查不同網站或等待電話熱線。疫情期間，線上醫療需求激增，有機構已採用簡單的聊天機械人處理預約或提供資訊，而生成式AI更為先進；耶魯大學的研究顯示，Google的醫療AI Med-PaLM答題與醫學共識的吻合度達92.6%，幾乎與醫生（92.9%）不相上下，引發公眾對AI成為未來問診常態的期待。
遺漏關鍵細節
在問診方面AI雖方便，但風險不容忽視。研究顯示，AI診斷準確性高，但通常基於完整且標準化的症狀描述。現實中，市民可能描述不清或遺漏了關鍵細節，例如忘記提及慢性病史或藥物過敏，容易導致誤判。有專家警告，AI無法針對個別患者進行全面健康風險評估，例如判斷胸痛是否需要急診。如公眾過分依賴AI處理急症或複雜病情，可能延誤治療，後果嚴重。
其次是AI的資訊來源亦令人擔憂。生成式AI依賴互聯網數據，雖包含醫學文獻，但也可能混雜不可靠來源，例如社交媒體上的健康謠言。《科學人》指出，AI可能將權威資訊與網絡謬論混淆例如疫苗謬論，導致作出誤導性建議。此外，AI有時會有「幻覺」效應（Hallucination），生成看似合理但錯誤的內容，例如耶魯大學醫生測試發現，AI撰寫的鴉片類藥物論文引用了不存在的來源。在醫療領域，這類錯誤若被公眾誤信，可能帶來嚴重後果。
數據更新速度也是AI的一大隱憂。部分AI平台的數據滯後可能長達數年，無法反映最新醫療進展，例如新藥或最新的治療指引。醫療知識不斷進步，AI若跟不上，其建議可能失準。相比之下，搜尋引擎如Google雖有局限，但資訊來源較透明，市民可自行選擇可靠來源，例如香港衞生署網站或美國疾病管制與預防中心（CDC）的健康資訊，與AI形成互補。
此外，AI問診可能加劇醫療偏見。不少互聯網數據及意見帶有性別或族群偏見，麻省理工學者警告，AI在處理數據時可能複製這些資料。例如，ChatGPT曾對女性或少數族群的症狀描述給予不同「權重」，導致建議失準。這可能影響市民求醫決定，加劇醫療不公。
私隱問題同樣令人關注。使用AI模型有時需提供電郵或電話等個人訊息，描述症狀時也可能洩露家族病史等敏感資料。有專家指出，AI的友善語氣易讓用戶放鬆警惕，分享過多訊息；OpenAI表示，ChatGPT會收集用戶位置和IP地址，若數據洩露，可能帶來風險，尤其在重視私隱的香港。
適合教育用途
香港市民應如何安全使用生成式AI獲取健康資訊？首先，AI適合教育用途，如解釋醫療術語或疾病診斷流程，而非用於診斷。提問應具體，例如「這藥有何作用？」「這檢查的風險是什麼？」避免高風險、需臨床判斷的問題（如症狀診斷）；其次，對AI答案保持懷疑，交叉查證香港衞生署等權威來源，因AI資訊來源不透明且可能缺乏參考依據，切勿全信，若遇到急症或嚴重症狀，應立即求醫，切勿依賴AI。
儘管香港醫療系統資源緊張，AI可助處理簡單查詢，減輕醫生壓力，讓他們專注複雜病例，但引入AI問診需解決數據私隱、偏見及誤診責任等問題，監管機構和醫療界必須共同確保技術安全可靠。
生成式AI為市民提供便捷的健康資訊途徑，潛力巨大，但風險不容忽視。市民應理性地使用AI，善用其教育功能，謹慎查證答案，避免產生不必要擔憂。健康第一，AI再「聰明」，也無法取代醫生的專業判斷與關懷，讓我們謹慎擁抱這場科技與醫療的融合。
撰文 : 譚仲豪醫生
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