侯文舜醫師

生成式AI 是近期的熱門話題，根據資策會產業情報研究所《台灣生成式AI行為與意向調查》顯示，8至25歲年輕族群，使用比例高達69%，使用比例隨著年齡上升而遞減。針對關注領域，健康醫療（52%）位居第三。對於生成式AI發展，前三大擔憂的議題依序為虛假與偏誤（64%）、過度依賴（60%）、隱私安全（47%）

對健康醫療的影響

能夠協助人類處理部分重複性高、標準化的工作、縮短學習歷程時間(錄音會議、課程，不僅轉換為文字，還可提供重點)。在醫療領域，目前應用最多的分別是

*疾病診斷的精準化與早期化：例如影像醫學、病理學。AI能對大量數位數據(有向、切片)進行分析，協助分類疾病診斷。

*藥物與疫苗開發的加速器：能夠快速篩選數十億個化合物，預測它們與疾病結合能力，縮短新藥研發的時間和成本。也可根據患者的基因組、病史和生活習慣數據，AI能預測何種藥物對該個體最有效、副作用最小，實現精準醫療（Precision Medicine）。

*公共衛生與疾病預警：疫情預測與控制、健康風險監測等

*醫療照護的個性化與優化：分析病患的行為、環境和治療反應，提供高度客製化的健康建議、飲食計畫或運動方案。在慢性病管理方面，主動監測並提醒患者用藥和生活習慣調整，提高治療的遵從性。

*醫療效率的提升：能夠自動化處理大量的行政工作、排程、病歷整理和醫學文獻檢索，釋放醫護人員的時間。

AI能縮減重複工作所耗費的時間，不再需要人力逐一整理，那麼在心理健康又有哪些”人工智慧革命”呢?

AI對心理健康照顧的影響

AI技術的介入，擴展了心理健康服務的覆蓋面和可及性:

*提升服務的可及性與即時性：”全天候支持”-

心理健康聊天機器人能夠提供24/7不間斷的即時情感支持。這對於處於緊急狀況或居住在心理資源匱乏地區的人們來說，是極為重要的第一線協助。

*降低門檻：由於具有高度匿名性和較低的成本，AI輔助工具鼓勵了那些對傳統諮商仍有汙名（Stigma）或經濟顧慮的人們跨出尋求幫助的第一步。

*風險分析：利用自然語言處理技術、處理大量數據，分析用戶的文字、語音甚至社群媒體數據中的語言模式、語氣和情感傾向，協助快速的初步篩查和風險評估。

*個人化與精準干預：根據個體的回覆和歷史數據，提供客製化的干預措施，例如個人化的認知行為治療（CBT）練習、壓力管理技巧或正念指導，理論上能提高治療的效度和效率。

*彌補人力資源缺口：作為一種輔助工具，分流輕度情緒困擾的個案，讓人力資源得以專注於複雜和重症的臨床工作。

風險

雖然AI潛力巨大，但其應用絕非萬無一失，特別是在涉及人類心靈和生命安全時

*臨床判斷的侷限性與誤判風險

 - 缺乏深度同理心：「字詞」上可以模仿同理心，但它缺乏人類的真實感受、直覺和臨床判斷力。它無法理解在諮商關係中扮演的複雜角色，也無法處理微觀的非語言線索。

 - 高風險情境的處理： 當面對有自殺、自傷或暴力傾向的個案時，AI的回覆可能因訓練數據的限制或安全機制失效（尤其在長時間對話後）而產生不適當或危險的建議，這可能造成無法挽回的後果。

*情感依賴與倫理模糊

 - 過度依賴的風險： 使用者可能會對AI產生情感依附，將其視為真正的「朋友」或「治療師」。這種依賴可能妨礙他們建立真實的人際連結，甚至延誤尋求專業治療的時機。

 - 隱私與數據安全： 心理健康數據極為敏感。AI系統如何保護這些個人資料不被洩露、濫用或用於商業目的，是法律與倫理上的重大考驗。

*「黑箱」問題與偏見

AI的決策過程通常是一個「黑箱」，難以追蹤和解釋。此外，如果用於訓練AI模型的數據存在種族、文化或性別偏見，AI的建議也可能加劇這種結構性偏見，導致對特定群體的誤診或不當對待。

 

近年來，初次接觸精神科門診中，有越來越高比例的個案已經使用AI一陣子，甚至在追蹤治療期間也不間斷運用這種” 24/7不間斷的即時情感支持”。這種潮流不僅在Z世代，年齡稍長的千禧世代也越來越多。如同前面提到AI的好處是即時、匿名、門檻不高且成本相對低；甚至有的時候，因為AI不是人類，沒有情緒反應，才讓人們更敢向它吐露心聲。但是目前AI大多僅能停留” 暫時的陪伴者”功能。它能提供充足的「情緒價值」，「很會說話」，會寫正能量鼓勵的語句。對於較輕的憂鬱、焦慮症狀，AI是具有改善的能力，但對於憂鬱症及焦慮症治療，還沒有明確證據支持。

現在AI還不能完全取代人在心理健康領域的作用。缺乏深層同理心及對不同個案複雜情緒、情境的理解，受限分析資料原本就有偏差性，生成回應時的決策過程不透明或可能洩漏個資，這些也是目前發展限制。當我們在運用生成式AI時，要提醒自己不要揭露個資、AI並非取代人類功能、並避免過度依賴AI產生”人際疏離”。 AI 是工具，無法給予深度改變或面對複雜創傷。當情緒困擾超過日常負荷時，請尋求專業的心理師或精神科醫師。

我們可以將 AI 視為提高效率的工具。我們不能阻擋 AI 的浪潮，我們應引導 AI 技術的發展，確保它能服務於人性，而不是疏遠人性。