医师文章赏析 · 2026-09-21
医疗AI的「受控写入权」：中医怎么看这场问诊革命
小儿成长中李宜静医师最近发表了一篇〈2027 医疗 AI 趋势：真正的关键，是 AI 可以动到哪里〉，我读完之后在笔记里标了很多地方。这篇文章的诚实程度让我印象深刻——她不只写出结论，还把自己「原本以为是这样、后来被研究推翻」的过程完整摊开，包括她自己订的可被推翻条件。这种写法在医师的公开文章里并不常见，值得推荐给任何正在思考「要不要导入 AI 工具」的临床工作者。
李医师的核心论点，我想先准确转述一遍：她原本认为医疗 AI 最难的地方是「怎么问诊」，但查过近期研究与产业进度后，她把这个判断往后移了一层。真正决定一套 AI 系统能不能在临床上活下来的，不只是模型够不够聪明，而是它能不能拿到资料、能不能把结果写回流程、每一步是否查得到出处。她把这件事叫做「受控写入权」：AI 可以动哪些东西、动之前谁批准、动完留不留纪录、错了有没有人拦。少了这四样，AI 只是把出错的速度加快。
这篇文章值得一看的地方
第一，她把「模型能力」和「系统权限」清楚分开讨论。 一个很聪明但只能活在浏览器分页里的模型，实务上可能输给一个普通但能接进病历、把结果写回去的系统。这个观点戳破了很多人对 AI 工具的迷思——采购时比的往往不是答案对不对，而是接不接得进现有流程。
第二，她诚实地写出自己猜错的地方。 她原本以为「让医师先想、AI 再挑战」比较安全，结果一篇 2026 年的随机对照试验显示，AI 在不知道医师怎么想的情况下独立判断，效果反而比较好；而医师先写的那组，AI 有高达 48% 的病例完全顺着医师的答案走。她用「阿谀倾向」这个词来描述这件事，我觉得这是整篇最值得反复读的段落。
第三，那张「导入前十题盘点卡」可以直接用。 从「它看得到什么」到「如果它明天坏掉，我的流程停不停得下来」，这十个问题不是在吓人，而是把导入 AI 工具时真正需要想清楚的事，整理成可以逐项回答的格式。不管是诊所还是医院，这张卡都值得在讨论采购之前先过一遍。
第四，她点出了「省时间」和「真的有用」是两件不同的事。 她引用的调查显示，AI 病历助手确实让医师觉得比较不累，但在财务影响和实际省下的时间上，证据还不足够。她给自己订了八道判断题，而不是用「省了几分钟」来决定一个工具算不算成功。
中医怎么看
李医师在文章里有一句话让我停下来想了一会儿：「中医问诊很像办案，线索出现的顺序，会决定你追哪一条。」她用这句话描述问诊逻辑的非线性特质，然后把它当成 AI 难以自动化的理由之一。我完全同意这个描述，但我想从中医理论的框架再多说一层。
以下是中医既有的理论框架，不是研究结论。
中医问诊的核心叫做「辨证」——同样是「睡不好」，失眠在中医眼里可能是心血不足、肝火上炎、心肾不交、痰热扰心，或者脾胃不和造成的胃不和则卧不安。每一个「证型」背后的问题路径都不同，治疗方向也完全不同。这不只是「下一题问什么」的问题，而是整个思考的座标系不一样。
李医师提到 Google AMIE 已经学会「自己决定下一题要问什么」，我认为这个能力放在西医的问诊框架里确实很惊人，但如果要套进中医的辨证逻辑，难点不只在问题顺序，而在于每个答案的「重量」在不同患者身上是不同的——一个本来就阴虚体质的人说「半夜会热醒」，和一个平时体壮的人说同一句话，后面的推论路径可能完全不同。这种动态加权，在中医理论里是「四诊合参」的一部分，靠的不只是问答，还有望诊（面色、舌象）、闻诊（声音、气味）、切诊（脉象）的交叉校正。
以下是我的临床经验，不是研究结论。
在我的诊间，有时候病人说完睡眠问题，我改变问诊方向的关键，不是他说了什么，而是他说话的语速突然变慢、或者我看到舌边有齿痕。这些东西目前的问诊 AI 接不住，李医师在文章里也诚实地说了同样的事。我想补充的是，这不只是「技术限制」，也反映了中西医在资讯来源上的根本差异——中医把身体的形、色、声、脉都当作诊断资料，而目前的 AI 问诊工具处理的主要还是语言。
中医可以做些什么
回到李医师文章的核心主题——AI 工具的导入与流程设计——我想从中医临床的角度，说明几个中医调理可以协助的方向，以及必须说清楚的界线。
问诊前的身体准备。 如果一位患者因为睡眠、情绪、或慢性疲劳来就诊，在进入任何系统（不管是 AI 辅助问诊还是传统挂号流程）之前，身体的当下状态会影响他们描述症状的方式。中医体质调理的一个目的，是让患者的主诉更清晰——当阴虚火旺的人调理后热感减轻，他才能更准确地说出「我其实主要是睡不着，不是睡不稳」。这不是在取代问诊，而是让问诊的起点更干净。
复杂慢性病的辅助调理。 李医师提到多重共病是目前 AI 问诊接不住的情况之一。在西医针对各个诊断分别处置之外，中医的整体观可以协助患者管理那些「不到诊断门槛但持续影响生活品质」的症状群。这是中西医整合中我认为最有实质意义的交集点。但需要说清楚的是：如果症状有明确的西医诊断（例如甲状腺问题导致的睡眠障碍、心脏疾病引起的夜间喘醒），应以西医评估与处置为优先，中医调理是辅助，不是替代。
医病沟通的语言翻译。 这是一个比较少人提到的角色。有些患者很难用西医的症状语言描述自己的感受，但能说「全身重重的」「胸口闷闷的发不出力」。中医师在这个位置有时候像是翻译——把这些描述转换成可以跟西医同仁沟通的语言，也帮助患者更清楚地理解自己的身体状态。在 AI 辅助问诊逐渐普及的未来，这个「语言界面」的角色或许会变得更重要。
需要明确说明的是：中医调理无法加速 AI 系统的导入或解决医疗资讯系统的整合问题，那是李医师文章讨论的另一个层面。这里谈的是在临床照护的环节里，中医可以协助的具体位置。
一起看，才完整
李医师那篇文章问的是：在 AI 可以「动」系统的时代，医师应该怎么设计权限、怎么订覆核机制、怎么定义成功。这篇赏析补充的是：中医问诊的非线性逻辑与多感官资讯整合，提供了一个不同的参照座标，让我们更清楚地看见「AI 目前接得住什么、接不住什么」。两篇一起读，对于任何想在临床现场认真思考 AI 定位的人，都会比只读其中一篇更完整。
延伸阅读：小儿成长中李宜静医师〈2027 医疗 AI 趋势：真正的关键，是 AI 可以动到哪里〉 本篇谈的是从中医与中西整合医学角度，赏析「受控写入权」这个概念在临床问诊上的意涵，并说明中医调理在 AI 辅助医疗流程中可以协助的具体位置；李宜静医师那篇〈2027 医疗 AI 趋势：真正的关键，是 AI 可以动到哪里〉谈的是医疗 AI 从整理资讯走向直接动作的产业趋势、导入工具前应问的十个问题，以及「受控写入权」的完整框架，两篇一起看更完整。
高堯楷醫師 · drkao.org