人工智慧（AI）在醫療保健領域的應用正以前所未有的速度發展，從疾病診斷、藥物研發到個人化治療，AI 的潛力無可限量。然而，隨著 AI 系統日益普及，公平性與安全性問題也浮上檯面。一個經常被忽視的關鍵因素是：

在地專業知識的重要性。缺乏對當地醫療環境、文化背景和患者需求的深刻理解，AI 應用可能產生偏差、誤診，甚至加劇現有的健康不平等。

AI 偏差的潛在根源

AI 系統的訓練仰賴大量數據。如果這些數據未能充分代表不同族群、地區或社經背景的患者，AI 模型就可能學習到偏差。例如，如果一個用於診斷皮膚癌的 AI 模型主要使用白人患者的圖像進行訓練，它在診斷有色人種患者時的準確性可能會顯著降低。這不僅會導致誤診，還可能延誤治療，對患者的健康造成嚴重影響。

此外，不同地區的醫療實踐、疾病流行病學和患者生活方式都存在差異。一個在歐美國家開發的 AI 診斷工具，如果直接應用於亞洲或非洲國家，可能因為忽略了當地的特殊情況而產生錯誤的結果。例如，某些疾病在特定地區更為常見，而 AI 模型如果沒有接受過相關數據的訓練，就可能無法準確識別這些疾病。

在地專業知識的重要性

在地專業知識對於確保醫療 AI 的公平性和安全性至關重要。這包括：

數據多樣性：

收集和使用來自不同族群、地區和社經背景的患者數據，以訓練更具代表性和泛化能力的 AI 模型。

文化敏感性：

考慮到不同文化的醫療信仰、溝通方式和患者偏好，以確保 AI 系統能夠以尊重和理解的方式與患者互動。

臨床驗證：

在當地醫療環境中對 AI 系統進行嚴格的臨床驗證，以評估其在實際應用中的準確性和可靠性。

持續監測：

建立持續監測機制，以追蹤 AI 系統的表現，並及時發現和糾正任何偏差或錯誤。

實際案例與挑戰

目前，一些研究機構和醫療機構已經開始重視在地專業知識在醫療 AI 應用中的作用。例如，在中國，一些研究團隊正在開發針對當地常見疾病（如肝癌和鼻咽癌）的 AI 診斷工具，並使用來自中國患者的數據進行訓練。在非洲，一些非營利組織正在利用 AI 技術來改善偏遠地區的醫療服務，但他們也強調需要與當地醫療人員合作，以確保 AI 系統能夠滿足當地患者的實際需求。

然而，將在地專業知識融入醫療 AI 應用仍然面臨許多挑戰。數據收集的成本和複雜性、缺乏足夠的在地專業人才、以及不同利益相關者之間的協調困難，都是需要克服的問題。

結論與研判

公平且安全的醫療 AI 必須建立在對在地醫療環境、文化背景和患者需求的深刻理解之上。缺乏在地專業知識的 AI 應用可能產生偏差、誤診，甚至加劇健康不平等。為了確保醫療 AI 能夠真正造福所有患者，我們需要加強數據多樣性、提高文化敏感性、進行嚴格的臨床驗證，並建立持續監測機制。同時，我們也需要投入更多資源來培養在地專業人才，並促進不同利益相關者之間的合作。只有這樣，我們才能充分發揮醫療 AI 的潛力，並確保其公平、安全地應用於全球各地。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 16, 2026