在人工智能時代選擇醫學專科
隨著人工智能（AI）的快速發展，醫生的執業方式將會在短期內發生變化。AI的應用已經滲透到醫學領域，未來可能會增強甚至取代部分醫生的工作。醫學生在選擇專科時，應考慮AI如何改變醫生的工作內容及其報酬，這對於專科訓練所需的大量時間投入及轉換專科的高門檻而言，格外重要。
歷史上，工業革命（1760-1840年）期間，曾出現過類似的「取代」擔憂，工人們擔心隨著如詹姆斯·瓦特的蒸汽機和伊萊·惠特尼的棉花加工機等機器的發明，自己的工作會變得無關緊要。最終，確實有些工作被取代，但也因為需要人類來操作和維修這些機器，創造了新的職位。
AI的革命可能會走上類似的道路，但速度將會快得多。隨著AI改變醫學實踐，醫生的勞動需求可能會以比工業革命更劇烈的方式發生變化。
以下是一些專科，AI未來可能會取代醫生的部分工作：
診斷放射學
放射學利用成像技術（如X光、CT掃描、MRI和超聲波）來診斷疾病。AI算法在檢測影像模式和分析數位數據方面表現出色。2019年的一項研究比較了無放射科醫生參與的AI與101名放射科醫生對2652個乳腺X光的解讀，結果顯示AI的讀數與放射科醫生相當。AI在解讀胸部X光時，對於氣胸（肺外有空氣）、肺部實變（顯示感染）和肺結節（可能是腫瘤的早期跡象）的檢出靈敏度分別提高了26%和9%。
在短期內，AI將成為放射科醫生的強大合作夥伴。然而，隨著技術的逐漸獨立，未來對診斷放射科醫生的需求可能會減少。
診斷病理學
病理學透過檢查組織、細胞和體液來進行診斷，並使用實驗室工具。與放射學類似，AI驅動的算法可以分析數位病理切片，增強癌症檢測、腫瘤分類和生物標記量化的能力。2022年的一項研究顯示，AI模型顯著提高了對深部黏液樣軟組織病變的病理報告的診斷準確性，AI模型的準確率達到97%，而人類病理學家的準確率僅為70%，錯誤率降低了90%。2024年的研究發現，獨立的AI模型在解釋甲狀腺細針抽吸的細胞學時，準確率為95%，而專家細胞病理學家的準確率為89%。
目前，AI可以增強病理學家的準確性、速度和一致性。然而，隨著AI技術的進步，某些工作可能會被完全自動化。
皮膚科
皮膚科專注於評估皮疹和皮膚病變，通常是從全科醫生轉診或患者直接求診。AI模型在大量皮膚影像數據集上訓練，能幫助識別癌症和診斷慢性皮膚疾病。最近的一項研究發現，AI的支持顯著提高了皮膚科醫生在分類黑色素瘤和痣的皮膚鏡影像時的靈敏度和準確性，靈敏度從60%提高到75%，準確性從65%提高到73%。另一項研究發現，AI助手提高了非專業醫生診斷皮膚病的準確性，AI輔助組的準確率為54%，而未輔助組為44%。
隨著AI算法在皮膚診斷中的應用日益增多，這項技術將繼續改進。一些應用（如Skin Vision和Mole Mapper）甚至實現了無需人類介入的皮膚病診斷。這項技術的擴展使用可能會逐漸將某些皮膚診斷和管理轉移給非專科醫生及患者本人。
內科和小兒科非手術專家
心臟病學家、內分泌學家、腸胃病學家、風濕病學家和傳染病醫生是專門處理複雜疾病的專家，訓練需要在內科或小兒科住院醫師培訓之後再花幾年時間。未來，AI可能會降低對這些專家的諮詢需求，醫生可能越來越依賴AI的指導。全科醫生（如初級保健醫生、小兒科醫生、急診醫生和住院醫生）也可能在AI的指導下，更加自信地管理複雜的病症，最終擴大他們的執業範圍。
此外，AI可能會比涉及手術的工作更快地影響非手術專家的工作，因為AI不太可能在短期內操作獨立的手術機器人。
這些專科的變化速度或是否會發生仍然不確定，因為醫療行業在採用創新方面通常較慢，專科團體對轉變的抵抗力會很強。然而，醫學生在規劃長期職業生涯時，考慮未來的潛在變化是至關重要的，因為像ChatGPT和其他AI工具將無疑改變醫生的執業方式，速度之快前所未有。
在這個不斷變化的醫療環境中，醫學生和現職醫生都應保持警覺，積極適應這些變化，以便在未來的醫療領域中保持競爭力。AI的發展不僅是對傳統醫學的挑戰，更是提升醫療質量和效率的機會。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
