電腦看脈就能信嗎？跟著診間答案查六道關卡

你在中醫診間把手放上看脈儀器，螢幕很快跳出答案。答案看來很完整，但是醫師還要查清楚它怎麼來。

這類工具會用AI整理脈搏、問診和病歷。AI也就是人工智慧，會從許多資料找出規律。

中醫師用手感受脈搏，這叫「脈診」。儀器能記下變化，卻不能自己完成診斷。

如果你身體不舒服，要先告訴大人。請大人帶你看醫師，別拿AI答案替自己看病。

先沿著螢幕上的答案往回找

要檢查這個答案，可以先問第一個問題。電腦能不能留下每一步判斷，讓醫師回頭查看？

中醫師會把多種身體線索放在一起，這叫「辨證」。如果AI只丟出結論，醫師就很難找出哪一步有錯。

所以，開發者要留下用過的資料和判斷紀錄。這些紀錄不能保證正確，卻能幫人找問題。

再追問：它讀過哪些資料

接著，醫師會從答案往回查到AI讀過的內容。這些內容叫訓練資料，裡面有錯就可能一起被學走。

中國多個研究單位合力開發「數智岐黃」中醫藥AI。2024年公開資料列出它讀過的古籍與模擬考成績。

這些資料能讓外界看見它從哪裡學。不過，模擬考成績不能代替真正的醫療檢查。

資料走到藥材，還要查從哪裡收集

第三個問題跟藥材有關。即使名稱相同，產地與處理方式也可能不同。

藥材切開或加熱等處理，叫做「炮製」。AI看到照片或標示，只能按照收到的資料回答。

如果原本紀錄錯了，AI不會自己發現。所以開發者要說明在哪裡收集資料，也要說明誰來核對。

接著看政府把它當成什麼

前三個問題都在追資料，第四個問題轉向產品。它有沒有被政府當成醫療器材管理？

在台灣，食藥署負責管食品、藥品和醫療器材。醫療器材可以是儀器、用品，也可以是醫療軟體。

食藥署指引要求看軟體的功能、用途與可能傷害。因為每款軟體不同，不能只看外表就決定它算不算醫材。

如果軟體宣稱幫忙診斷，政府就要更仔細判斷。最後仍要看產品實際提供什麼功能。

清單裡的ML是機器學習縮寫，也是AI學資料的方法。食藥署公開109至114年核准的AI與ML醫材清單。

109至114年，一共是6年。清單頁面在2026年6月22日維護，之後仍可能增加。

病歷還得走得進別家醫院

通過政府管理後，還有第五個問題。同一人的資料，能不能在不同醫院看得懂？

如果名稱和格式不同，兩台電腦就不容易交換病歷。FHIR把資料整理成共同格式，像大家先約好填同一種表格。

管理健康和社會福利的衛福部，也設了介紹平台。平台說，FHIR能讓醫療系統共享資訊。

衛福部還提出FHIR Box。這套工具負責轉換、保存和交換資料。

衛福部說，2025年底已有三組醫院互通。三組醫院先接上，不代表全台醫院都已完成。

所以，中醫AI還要說清楚能讀哪些病歷欄位。格式接不上，資料就不能直接搬到另一套系統。

最後要知道：出錯時找誰

答案、資料、醫材和病歷都查過後，還剩第六問。如果答案出錯，誰負責確認和處理？

AI不能自己向病人說明錯誤。因此，使用前就要知道誰查答案，問題要向誰反映。

中研院法律所資訊法中心研究科技與法律。該中心2019年文章討論AI責任。

文章把AI該受多少監督，當成一個思考方向。但是，這篇文章不是現在的法律答案。

產品、醫院與使用方法不同，責任也可能不同。

回到診間：螢幕答案只是起點

醫師先追判斷紀錄，再追訓練資料和藥材紀錄。接著要看產品怎麼受管理，病歷能不能交換。

最後，還要知道出錯時由誰處理。展示影片只能讓人看見工具的一次表現。

六道關卡一起問，才知道這個工具接受過哪些檢查。