發佈日期：2023/09/21
分享學生：吳祐穎
心得標題：醫策會主辦「後疫情世代醫學教育研討會」-心得報告
日期：2023年09月20日（禮拜三）時間：10：00 - 12：20
地點：政大公企所A431階梯教室
本次應長官推介，有幸參加本年度的「後疫情世代醫學教育研討會」。這場研討會探討了疫情後醫學教育的未來發展，並邀請到傑出的講者Lloyd B. Minor教授蒞臨台灣演講。Minor教授自2012年12月起擔任史丹福大學醫學院院長，並同時擔任史丹福大學耳鼻喉頭頸外科學、生物工程學以及神經生物學的兼任教授。著作有Discovering Precision Health: Predict, Prevent, and Cure to Advance Health and Well-Being。本次演講有兩個主題，第一部份為「精準醫療在未來醫學教育中的角色」，第二部分為「如何在後疫情時代籌備醫生的能力」。
Lloyd B. Minor教授開場先回顧到2013年，當時精準醫學已是極度熱門的話題，使用基因學來治療癌症、預測和預防疾病，具有不可限量的可能性。十年過去了，人工智能（Artificial Intelligence，AI）以不可思議的速度加速了知識發展，AI的運用也以前所未見的方式融入到我們日常生活當中。在未來，或者應該說現在，AI廣泛運用到醫療是個必然。醫療各個面向，從實驗端到臨床端（Bench to bedside），必定會仰賴AI，比如透過影像和大數據診斷病人、利用邏輯圖分析與治療病人、幫忙書寫完整詳實的病例等，更可以透過AI虛擬模組中研發新的治療模式。
我是一位醫生，記得以前我在就讀醫學系時，老師上課時就常常提醒我們課本的內容已經過時了，就算老師現在更新知識，在我們畢業成為臨床醫師時，這些知識也必然已經過時，主要原因是台灣七年制的醫學教育太長了。而現在是網路發達的年代，知識爆炸性的成長，知識半衰期越縮越短，很可能昨天才學到的知識，今天就已經過時了。面臨這樣的世代變遷，我們要如何將醫學教育課程的內容，有效地培養終身學習的醫學生，成為現今重要的議題。
Minor教授舉了一個過時的思維為例子，也就是，身為醫學教師的我們，以我們自身體驗過的教育過程，塑造現今的教育體系，而這只會加深醫學教育落伍的現象。Minor教授建議醫學教育不應該停留在背誦硬知識的課程設計。如果現在醫學生還在花大量時間背誦課本內容，是非常不切實際的。首先是課本的內容很快就過時了，另外就是人腦是無法僅靠死記條文來運作的。現在的醫學教育，應該是積極籌備未來的醫生有效且合理運用AI的能力。第一個，也是最重要的能力，是能批判AI產出結果的能力，而這批判能力必須建立在基礎科學之上。所以我們現今的醫學教育，應該著重基礎科學與邏輯思維，以養成醫生具備的批判性思維，方能有效判讀AI產出的結果。
其次，Minor教授討論到如何具體設計出因應這AI時代的醫學課程。Minor教授強調，醫學課程的設計應該由教職員共同商定，達成對「基礎科學知識」的共識，並給予學生更多學習的自由，培養學生成為獨立思考者和終身學習者。每間學院一定會定義自己的學程，比如說史丹佛醫學系的學程就是培養醫生科學家。如果致力於培養其他面向的準醫學生，則可以參考其他醫學系的學程。
最後，Minor教授討論到AI的倫理問題。由於AI是經由人類訓練出來的成品，如果起初的訓練設計有偏見或瑕疵，AI將可能產生不公正的結果。再來是AI的使用方向如果有顯著的偏頗，AI的繼續學習就會有偏差，運算出的結果也可能出現訛變。比如說如果用AI來執行醫院管理或保險運算，將會加深現在已經存在的社會問題—弱勢團體被邊緣化，已經有許多專家提出了這方面的AI倫理問題。因此，以批判性思維檢視AI產出的所有結果，是發展「有負責感的AI」及後續把關其公正性的最重要關鍵。
Minor教授對於AI廣泛運用於醫療中的現象樂觀其成。AI有許多方面已經超越人類，並且有更多能力，在不久的未來必然超越人類。不過人類依然具備了許多不可能被AI取代的能力，比如說人際的關懷、人情的判斷、以及倫理的議題。Minor教授認為AI所會造成的巨變，是重新定義了醫生的工作內容，而不是消滅醫生這份職業。AI幫醫生省下的時間，可以用於跨團隊的討論。AI幫助我們省下的時間，可以被利用來跟病人進行更深入的對話與溝通，比如說病人的家庭狀況、經濟能力、對於對健康與治療的認知，進一步建立更好的醫病信任關係。Minor教授一再強調，病人滿意度應該是醫療的最大宗旨，而醫病的互相信任是能最有效提高滿意度的方法。
提到醫病信任，Minor教授反思了過去三到四年全球遭到COVID疫情衝擊的經歷。他提出數據反映了台灣在醫療滿意度表現出色，讓他十分欽佩。他指出美國之前對SARS和COVID都毫無準備，使得疫情爆發時整個醫療體系無法及時應變。醫療的崩潰、發言人的含糊、慘重的傷亡，種種因素加成起來，讓美國醫病不信任的情況達到高峰。Minor教授談到了一些跨領域合作可以改善這種醫病不信任，包括生物醫學、生命技術和信息科學等。舉個例子，PCR工具的進步改善診斷時效，無形中也增加了病人滿意度。一切都要透過有效溝通，以達到更高效並且互信的平台。這些跨領域的合作有助於創建一個更公平、包容和健康的全球社會，而AI絕對可以在各個環節扮演重要的角色。
在演講的最後，Minor教授認為他帶醫學生所造成的影響力，絕對不亞於作為醫生照顧病人所帶來的影響。教醫學生時產生的影響力是指數級增加的，因為醫學生將會照顧更多病人並且教更多醫學生。這種時代的漣漪永遠會讓他感動，即便是需要非常多年的耕耘才能看到成果。
這場研討會充滿了富有洞見的議題，深入討論了醫學教育、AI在醫療中的應用以及未來的醫療趨勢等。對於參會者來說，這次經驗無疑是豐富且寶貴的。我期待著未來更多同類型的學術研討會，以持續探討醫學和健康領域的重要議題。
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