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核心結論
《JAMA》近期發表的觀點文章斷言，自主 AI 在醫學推理上將全面超越任何「醫師＋AI」的組合，並呼籲立法者不要在規範中硬性寫入「人類在迴路」的條款。
背景與利益衝突
文章第一作者 Ezekiel Emanuel 為賓夕法尼亞大學的生物倫理學者，曾參與奧巴馬時期的醫療改革，長期是美國健康政策的重量級人物。共同作者 Neal Khosla 則是 AI 遠距醫療公司 Curai Health 的執行長，其父親 Vinod Khosla 同時投資 OpenAI 與 Curai Health。兩位作者皆可直接受益於「AI 完全取代醫師」的未來藍圖。
實證研究與論點
文章列舉自 2024 年以來的多項研究，指出 AI 獨立作業已在醫學五大核心推理任務（病史採集、診斷、檢驗選擇、依指南治療、慢性疾病管理）上與醫師持平或超過。
- Google 開發的對話系統 AMIE 在模擬病患對話中，幾乎在所有項目上都跑贏初級照護醫師。
- 在 377 個複雜病例中，ChatGPT‑3 先行給出正確診斷的比例為 60%，遠高於 20 位內科醫師的 15.9%。
- 微軟的診斷協調平台在預算限制下找出正確診斷的頻率約為醫師的四倍，且成本更低。
對於少數顯示醫師仍佔優的研究，作者批評其模型過時或方法學薄弱，尤其是未納入最新模型的情況。
第二個論點聚焦未來走向。文章引用《Lancet》關於結腸鏡檢的研究，指出醫師在頻繁使用 AI 後，專業技能會逐漸退化。隨著模型快速進步，醫師與 AI 之間的差距只會擴大。
- 一項涵蓋 106 個實驗的統合分析發現，當 AI 表現較佳時，人類的干預往往會降低整體正確率。
- 真實病例測試顯示，單獨使用 GPT‑4 的診斷推理正確率為 92%，而同時給醫師使用相同模型的正確率僅 76%。
作者以棋局史為類比：1997 年 Deep Blue 擊敗卡斯帕羅夫後，人機隊伍曾短暫稱霸；但自 2017 年起，AI 直接擊敗人機隊伍，顯示「機器領先」的趨勢不可逆。
未來展望與政策挑戰
文章最終傳達的訊息是：將「醫師必須作最後決策」寫入法規，可能會阻礙醫療效率與安全的提升。若 自主 AI 真如文中所預測，未來的醫療服務模式將從「醫師輔助」轉變為「AI 主導」，醫師的角色或將被重新定位為稀缺的專業顧問或倫理把關者。政策制定者需要在鼓勵技術創新與保障患者安全之間取得平衡，避免因過度堅持「人類在迴路」而錯失 AI 帶來的潛在效益。
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