人工智能救急？麻州醫療系統抗缺醫生挑戰

麻省總醫院布賴根醫療系統利用人工智能緩解基層醫生短缺問題，但部分醫生不滿

麻省總醫院布賴根醫療系統（Mass General Brigham，簡稱MGB）推出一款名為「Care Connect」的人工智能應用程式，試圖解決基層醫生嚴重短缺的問題。這個AI平台會向病人提問，審查其醫療記錄，然後列出可能的診斷結果，並安排最快半小時內與醫生進行遠程診療。

「Care Connect」於今年9月9日推出，針對MGB旗下約15,000名沒有基層醫生的病人。這款全天候24小時運作的聊天機械人會先與病人進行訪談，然後安排遠程醫生診治。MGB是全國首批採用此類AI應用的醫療系統之一。

然而，部分MGB的基層醫生對這種AI應用並不買帳，他們認為這只是「花瓶」或「煙幕彈」，真正解決醫生短缺問題的辦法，應該是改善薪酬待遇和工作環境，吸引更多基層醫生加入並留在這個州最大的醫療系統。

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評論與啟示

人工智能在醫療領域的應用日益普及，尤其在基層醫療資源緊張的情況下，AI確實能提供一定的輔助和效率提升。例如，「Care Connect」這類系統可以快速篩選病人症狀，減輕醫生的初步問診負擔，縮短病人等待時間，理論上能緩解醫生短缺的壓力。

不過，從基層醫生的角度來看，AI無法根本解決醫療人力不足的核心問題。醫生的薪酬和工作條件是吸引和留住人才的關鍵。倘若醫療機構過度依賴AI來「替代」基層醫生，反而可能忽視了醫生的專業價值和工作滿足感，導致人才流失更嚴重。

此外，AI診斷的準確性和人性化服務仍有局限，尤其是涉及複雜病症和患者心理層面時，AI無法完全取代人類醫生的判斷和同理心。長遠來看，AI應該被視為醫生的輔助工具，而非替代者。醫療系統需要在技術創新與人力資源管理之間找到平衡點。

對香港等地區而言，這個案例提醒我們，雖然引入AI技術可以提升醫療服務的效率，但同時必須重視基層醫生的待遇和職業發展，否則難以從根本上解決醫療資源短缺的問題。AI應該是醫療服務升級的助力，而非掩蓋結構性問題的藉口。

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。

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