Re: [新聞] 清大設「後醫系」 醫師公會怒：醫師浮濫

※ 引述《driftingjong (長空浪子雁)》之銘言：
: 同行推一個 但你講得太複雜了
: 直接舉一個最現實的例子反駁酸民就可以了
: "AI沒有辦法做PE"

林盃放射科，用放射科舉例，現在放射科有 AI 幫忙胸腔 X 光做輔助診斷，而且已經商用化。但 AI 的診斷經常有各式各樣的問題，例如

把右上腹的大腸腸氣（colon interposition）當成臟器穿孔的腹腔積氣(
Pneumoperitoneum )

老人家的皮膚皺摺當成氣胸

乳頭當成肺部腫瘤

明顯的肺部病灶，AI 判讀為正常

讓 AI 診斷取代醫師喔？就準備看一堆皮膚皺摺，照相有假影的老人家，被當成氣胸去做胸管插管吧。

等 AI 包含罕見疾病在內診斷能力 AOC、Accuracy、sensitivity、specifity 都到達 99%再說吧。現階段 AI 是個很好的助手，很有成長潛力，但全面取代醫師幾年內的未來看來很難。更遠不知道。

: 鄉民這麼厲害 那請舉出一套方案 讓AI可以判斷"waterhammer pulse"
: 如果有人說這個不重要 那請直接去東南自掛謝謝
: 這個徵象和偵測癌症相比 對患者餘命來說 幾乎一樣重要
: 酸民就會亂酸 真的要上?笑死

一堆酸民出來嘴醫師「例行性」業務有多簡單，甚至很多沒證照的人也會看。

那我也可以說：

「資料庫工程師『很多時候』只是在增刪查改，這高中生就會做」
「軟體工程師『很多時候』只是從 Stack overflow 抄代碼，這高中生就會做」
或是「i 皇第 12 代 i7 其實跟十年前文書機 CPU 差不多，因為大多時間都在上網看臉 書做報告」
甚至「AI 工程師『很多時候』都調用現成模型，只是調一下參數，這高中生就會做」

我想類似說法都是以偏概全不成立，因為業務不一定只有「例行性」業務，可能還會有特殊高難業務。特殊高難業務決定了專業的「天花板」，而價值應該由「天花板」決定不是「例行性」業務決定，如同 CPU 的好壞不會由上網滑臉書的效能決定，而是由各種可以操爆 CPU 的評測決定。就算是「例行性」業務的乍看輕描淡寫，毫無新意的「例行」處理，你怎麼知道專業人士是後面藏了多少判斷，做了多少預判，讀了多少書根據多少經驗才敢做出這個決定？

以醫生這個行業來說，你覺得醫生只是看感冒花不到五分鐘，你怎麼知道醫生電光火石之間做了多少判斷排除了多少可能？哪怕是診所不看重症真的只看輕症的醫師，他也要有能力很快區分哪些病人可能乍看像輕症，其實可能是重症，盡快安排轉診。沒這個能力的診所醫師就是在賭命，賭醫師自己的和病人的。

至於說「例外情形佔不到 5%」，那你還買獨顯幹麻？RTX 3080 送我你用內顯就好，反正你買電腦 90% 的時間也不是打 3A 大作啊。

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是韓國公司的工業化產品喔（攤手）

聽說 AI 做的好有三大要素：算法、資料、算力。 Data 多硬體好只能湊到其中兩個要素而已。AI 模型目前看來無法完全像醫師甚至正常人 一樣判斷，起碼正常人不會因為狗狗相片參了幾個噪點就看成大猩猩（請搜尋 AI + adversarial attacks）

限名額是保障醫師也是保障病人喔。廣開名額，爛醫師弄死太多病人退場，那被爛醫師弄 死的病人算誰的？為什麼制度不設計成一開始就不讓垃圾近來？

為何說廣開名額會導致醫師變爛？除了「收到原本考不上的人」以外，還有

。名額變十倍，大體解剖共用一具大體的醫學生，一位教師負責的 學生就變十倍。 醫師的訓練過程除了學校教育外還仰賴師徒制，例如外科醫師長輩訓練後輩開刀，名額變 十倍，那每個醫師訓練期間開過刀的數量就變成十分之一，依此類推。 我想其他行業不一定有這樣的情形，例如駕照名額不管多少也沒聽說駕訓班訓練能量不夠 導致危機導致出車禍機率暴增。

你比 IBM Watson 和 Google Health 的大頭還聰明