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改變健康護理的對話方式
麻省理工學院（MIT）的人文洞察協作計劃（Human Insight Collaborative，MITHIC）旗下的語言與人工智能孵化器（Language/AI Incubator）正探索如何利用人工智能（AI）提升病人與醫護人員之間的溝通效率。
生成式人工智能正徹底改變人類書寫、閱讀、講話、思考、共情及跨文化語言交流的方式。在醫療領域，病人與醫護人員間的溝通差距可能會導致病人治療效果不佳，甚至阻礙醫療實踐的改進。語言與人工智能孵化器正是針對這些挑戰而成立，旨在通過跨學科合作，提高對生成式AI在跨語言及跨文化溝通中影響的理解，特別聚焦於醫療健康及溝通領域，試圖搭建社會經濟、文化和語言層面的橋樑。
該孵化器由醫生、醫學工程與科學研究所（IMES）研究總監兼高級研究科學家Leo Celi，以及德語與第二語言研究實務教授、MIT全球語言計劃（Global Languages）主任Per Urlaub共同領導。
Celi指出：「醫療服務的基礎是對健康與疾病的知識，但即使投入龐大資源，我們仍見到治療結果不理想，因為我們的知識體系出了問題。」
一次偶然的合作
Urlaub和Celi在MITHIC啟動活動中相識，活動中的交流揭示了他們對利用AI改善醫療溝通和實踐的共同興趣。
Celi說：「我們正嘗試把數據科學融入醫療服務，並邀請社會科學家參與，因為我們創造的科學並非中立。」
團隊認為語言在醫療服務中並非中立的媒介，它既可以成為促進有效治療的助力，也可能成為障礙。Urlaub補充：「我後來加入了他主持的研究小組，專注於痛苦的隱喻——我們用來描述和衡量痛苦的語言。我們探討的問題之一是醫生與病人之間如何實現有效溝通。」
他們指出，科技改變了日常溝通方式，而影響力取決於使用者和創造者。隨著AI和大型語言模型（LLMs）日益強大及普及，其應用範圍也擴展至健康護理和福祉領域。
來自MIT計算生理學實驗室的醫生兼研究員Rodrigo Gameiro也參與該項目，他強調實驗室致力於負責任的AI開發與實施。設計能有效利用AI的系統，尤其是要面對醫療中跨語言、跨文化溝通挑戰，需要細膩且周全的策略。
Gameiro說：「當我們建立能處理人類語言的AI系統時，不只是教機器處理文字，而是教它們理解語言中複雜的意涵網絡。」
語言的複雜性直接影響治療和病人護理。Urlaub指出：「痛苦只能透過隱喻表達，但不同語言和文化的隱喻並不總是相符。醫生用來評估病人痛感的笑臉圖標或1至10分量表，可能在不同族群、民族、文化、語言間不適用。」
「科學必須有溫度」
LLMs有潛力幫助科學家改善醫療，但系統性和教育上的挑戰依然存在。Celi認為，科學不能只專注結果而忽略了服務對象的需求，「科學必須有心」，僅以論文數量或專利產出來評估學生成效，未能觸及核心。
Urlaub補充，研究過程中需謹慎探索，同時承認我們的無知，這是哲學上的「認識論謙遜」（Epistemic Humility）。知識是暫時且不完整的，深信不疑的觀念也可能因新證據而改變。
Celi說：「沒有人對世界的認知是完整的，我們必須創造一個讓人們願意坦承偏見的環境。」
Urlaub問道：「我們如何促進語言教育者與關注AI的其他人士之間的交流？如何發掘醫護與語言教育者之間合作，利用AI彌合醫患溝通鴻溝？」
Gameiro認為語言不僅是溝通工具，更反映文化、身份和權力結構。在病人因醫生權威地位或自身文化習慣而不願表達痛楚的情況下，誤解可能帶來嚴重後果。
改變對話，提升醫療體驗
AI在語言上的優勢能協助醫護人員更謹慎地處理這些問題，提供數據驅動和研究支持的工具，建立具文化和語言背景的數碼框架，改善醫患對話。團隊認為，醫療教育體系和醫療機構應重新思考培訓方式，並邀請社區參與對話。
Celi說：「我們必須問自己：我們真正想要什麼？為何要測量這些指標？」Urlaub和Gameiro指出，醫生、病人及其家庭和社區帶入溝通的偏見，仍是阻礙醫療改善的障礙。
Gameiro說：「我們希望連結思維不同的人，讓AI為每個人服務。沒有目標的科技只是大規模排斥。」
Urlaub認為，類似這樣的合作能促進深度思考和創新想法。他們首次在五月於MIT舉辦了語言與AI孵化器研討會，由全球超聲波學會（Global Ultrasound Institute）聯合創辦人兼CEO Mena Ramos主持，並邀請多位專家發表演講。第二場研討會預定在八月舉行。
跨社會科學與自然科學的整合，可提升研發可行解決方案及減少偏見的機會。改變病人與醫生對彼此關係的看法，並讓雙方共享互動權責，有助改善醫療結果。AI促進這些對話，有望加速不同視角的融合。
Celi強調：「社區倡導者應有發聲權，並被納入討論。AI和統計模型無法蒐集所有治療所需的數據。」
他們主張結合社區需求、教育改進和跨學科知識傳遞，因為人們的觀點受限於感知與其他因素。Gameiro問：「我們在建構LLMs時，模仿的是誰的語言？哪些語言變體被包含或排除？」由於意義和意圖在不同語境中會改變，設計AI工具時必須謹記這點。
「AI是我們重寫規則的機會」
儘管合作前景光明，挑戰依然嚴峻，包括如何建立及擴展技術提升醫患溝通、將合作機會擴展至弱勢社群，以及重新思考醫療照護模式。
不過團隊充滿信心。Celi相信有機會縮小醫患之間的鴻溝，重建社會與科學的聯繫，「我們可以讓科學家與公眾共同探索世界，同時承認克服偏見的限制。」
Gameiro熱情支持AI改變醫學的潛力：「作為醫生，我相信AI是我們重新定義醫學能做甚麼、能服務誰的機會。」
Urlaub則認為教育能將人由被動對象轉變為主體，強調理解科技如何影響這種轉變的重要性。
他們都支持在醫療界建立類似MITHIC的空間，讓創新和合作自由發生，而非受制於傳統的成功標準。
Urlaub說：「AI將改變所有領域，MITHIC提供了靈活包容不確定性的框架。」
Celi補充：「我們希望用力量凝聚不同群體，承認我們未有所有答案。如果失敗，原因是我們不夠敢夢想一個重新想像的世界。」
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編輯評論：
這篇報道深刻揭示了AI在醫療溝通領域的潛力與挑戰。從一個跨學科的角度出發，團隊不僅關注技術本身，更著眼於語言與文化差異如何影響醫病關係，這是非常重要的視角。香港作為一個多語言、多文化交融的國際都市，同樣面對類似的語言與文化障礙，這使得該研究成果具有高度的參考價值。
此外，報道強調了「科學必須有心」和「認識論謙遜」的理念，提醒我們科技發展不能忽略人的情感和文化背景，這對香港的醫療教育和實踐都是值得借鑑的。AI的發展不應只追求效率與數據，更應該服務於人的整體福祉。
最後，團隊提出的「重新思考醫療教育和社區參與」的呼籲，對香港推動醫療改革和提升醫患溝通質素有啟示意義。未來，本地應積極探索如何將AI工具與社會語言文化融合，促進醫療服務的公平與包容，這將是推動智慧醫療的重要方向。
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。
