Re: [討論] 好像這一天會來:工科超越醫科
小弟是跑救護車的,有跟醫生聊過天,
大學本科是電子,班上大部分同學都在本行,
對於這個議題,我個人的想法是,
醫生先。
因為醫學有SOP,但是工科除了產線以外,基本沒有流程,
就像腹痛就X-Ray、抽三管,其他看數值再討論,
你把過去一百年的案例分析全部輸入電腦,
他的判讀能力會比權威還權威,
但是工科商品、需求日新月異,每個都要新設計,
有人說chatGPT可以取代程式工程師,
但是重點是,沒人設計!
電腦不是人,無法了解人操作遇到的困難!
然而ChatGPT只要跟人溝通能力再強一點,
他可以明確的決定要做什麼檢查,
再依照數值決定怎麼診斷、治療,
我是覺得會比電子業快!
至於薪資的問題,最關鍵是台灣有醫科人數總額限制,
就是每年醫學系總收多少人,人少當然薪資高!
你想為什麼不讓國外的醫科生回來?
如果是懷疑技術有問題,那透過證照考試就好,
考的過就給照,這很簡單,
不這麼做的原因…
我覺得根本問題是,吃到在任者的權益。
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電腦不是人,無法了解人操作遇到的困難
這個就是重點
按照你的文章推論 醫學有SOP沒錯 但是面對的是"人
"
如果病人有疑慮的話AI怎麼處理?
病人家屬有不同意見的話AI怎麼處理
我認為這是人本身需要進步,不是要機器適應你, 你不能接受,OKAY,那妳可以換間醫院,跟現在一樣。
醫學SOP主要是通例 分工細的問題就是大家只關心自己
有兩三種問題時 SOP功能就有限 因為案例有限
我認為機器是救八成的人,就像SOP 也是替八成的患者做的, 這八成救起來了,我們再討論其他的兩成。
甚至做procedure 做到一半病人喊不舒服不要的話AI如
何判斷
我是覺得你先多了解一下再推論 很顯然你的經驗完全
不足以做出正確的推理
所以我認為跟人實際接觸的工作也許會慢一點,像是護理師, 但是,醫生就抽血看數據、看照片進行判讀,這我覺得會快。
另外你接觸的是急診吧 急診主要功能是救命
複雜的事還是要等各專科來負責
要知道隨便一個exception可能就是死人
沒錯,但是,機器學習的絕對比人類快, 就像我說的,如果把過去一百年的案例都輸入,機器的判讀會比權威還權威, 有人說,一百年怎麼輸入?我覺得也沒錯, 那就輸入有健保開始之後的案例好了。這就簡單多了。
每個地方醫生數量都會管控 並不是只有台灣
醫師基本功能有 視觸叩聽 光是觸 AI就很難取代
你看看隔壁的香港 LMCHK的通過率有多高?
實務上沒辦法給AI那麼多"觸"的訓練樣本
不過我支持你的說法 醫師是個封閉世界 會保護自己
我覺得視聽扣觸這些理學檢查,沒有各項醫學檢查這麼權威, 雖然我知道有些前輩的理學檢查很強,但是,我覺得這太難傳承, 最後,失傳的機會很高,大家還是會直接抽血照照片就好。
台灣相對已經寬鬆不少 很多人考試考了十幾年都沒有
上
甚至之前有人已經在醫學院當助教 但是也是考不上
美國的話即便USMLE合格 在match醫院上會刁難你
澳洲的話相對比較簡單 但你會去本地學生不會去的地
方
其實隨著儀器進步 現代醫師的理學檢查功力 是便差了
我怎麼覺得你邏輯怪怪的
也許肚子餓了。XD
如果你期待醫師全面開放 你可以參考一下澳門 那邊只
要是醫學院畢業 不用考試就有執業資格 但你可以問問
認識的澳門人當地的醫療品質如何
我沒有期待全面開放,我只是討論這個狀況而已。 在討論全面開放,就等於又開副本了。
你看平均壽命就知道了 其實全面開放沒有差很多= =
醫生開放沒差很多 反而是健保洗腎續命才是關鍵
砍掉健保 馬上洗腎平均壽命就掉了
要看開拉 都要五桶一國一制了 不移民就是慘
醫學有一個名詞叫做五年存活率 即便是9x% 但真的不
治也是沒轍
當發生在你身上的時候 你就不會相信什麼平均壽命
不會有人冒這個風險去開放
還有醫療不是只有生與死……
跑救護車的不如思考一下遇到一個骨折的病人到醫院要
做哪些事情再思考一下你說的和不合理
還請前輩說明。
很多病患都是老殘窮,不是ChatGPT能應付的,醫生才懂
這時間會改變的。
到現在也有很多人在質疑自動駕駛出事誰要負責,但我
想多年後自動駕駛還是會上線,所以「目前」風險高我
認為是假議題
美國開放LV3 囉。 我覺得他真有種。XD
你該不會不知道開車所遇到的情況比醫人的單純吧?
醫療不僅是生和死 還有未來的生活功能以及家人的期
待 矛盾與衝突等…..
這是我們人類自己的想法,我覺得。 就想你說他救活後,生活可不可以自理,還是臥病在床,這都是人類自己的想法, 如果純從醫學上面來做討論,不能自理,還是救的活, 但是今天我們純粹從電腦可不可以取代做討論的話,我覺得可以。
sop都是大方向 guideline也是大方向
其中很多小撇步是每個人不同的 也不會有文獻紀錄
電腦記憶的功能比人類強多了。所以再多文獻,人類會受不了,電腦不會。
醫生的門檻在入學,和其他行業不同,有其特殊考量
。
像流鼻血 嘩啦嘩啦的流 跟 微微的流 前者就不太擔
心是腫瘤 後者你就要稍微把可能是腫瘤放在心上
這東西manual 或guideline又不會寫lol
如果我是醫學電腦的SOP,第一個就是止血,在常態各項檢查即可。 他不用去在乎是瀑布還是小溪....
不要說流鼻血 說嘔吐好了 嘔吐物的顏色 氣味可以用
來幫助診斷 另外一般的吐和噴射式嘔吐又不一樣 請問
AI如何分辨?
回到我剛剛說的,就抽血常態性檢查,再排X-RAY。 也就是都做,再依照結果決定下面怎麼走。
還有膿的味道 有些主治醫師會去聞味道 來判斷
味道 光要「語言化」來教住院醫師就不容易了 還教a
i? 然後這東西sop也不會寫啦 lol
所以我覺得這跟武功祕笈很像,要跟到對的老師,學到對的方法,還要有天分? 但是電腦搞不好資料進去就打贏八成的醫生了, 我是覺得這樣就夠了,他只要取代家庭醫生就好。 你要直接醫學中心/名醫,就加錢。
開車的會先失業,救護車鳴笛地踩油門就好了
開車會,EMT 不會。
樓上說的這些的確很適合交給 ai 做啊
太多既得利益者
樓上寫的那些超適合AI的= =
AI對味道的區分、流鼻血和嘔吐方式的區分,只要data
足夠判斷力一定比人類好超級多
樓上說到問題 如果data足夠 現實就是做不到
視觸叩聽 如何轉變成data就是大問題
人類一個事件能學到的比AI多幾百倍以上
一個簡單的情境題:有病人在病房裏嘔吐 吐出中量淡
咖啡色液體 當班護士要尋求幫助 請問如果AI當值班醫
師的話 它如何處理?
另外AI如何分辨味道?這是一個十分有趣的議題
我認為他不需要分辨氣味,分辨氣味只是為了決定接下來診斷的方向, 電腦一定是全部檢查都做,一次結束。
就是因為人少,所以品質一定好,人多就品質下降
因為人少,經驗少,醫師就容易不夠敏感。電腦不會。
AI解析GCMS或FTIR數據為何不能分辨味道?儀器偵測下
限會是另一個議題,但方法論上絕對是可行的
先不說其他 光是儀器偵測味道就已經很難…
很多東西方法是可行 但是實際上完全沒有辦法
AI不會全自動 一定要有人去操作 那個人要有什麼資格
才行?不僅是對AI有認識 而且要在AI沒有辦法處理的
時候馬上切入
有些時候不要小看臨床變化 我就遇過嘔吐造成choking
之後急救 後來救不回來 整個過程只花十分鐘的時間
所以連你都救不回來了,電腦救不回來似乎也還好? 換句話來說,你這救不回來的經驗,你也很難傳承給學弟, 電腦不一樣,有一台發生過,這個DATA就直接傳給每一台。 其實我也是一樣,帶我們的主治,有一次也是沒救回來,看著那個病例失神了一個下午。 是後悔,因為該有的檢查都有做,但是也許就是沒聯想到他可能有一些罕見疾病...
我講的都不是書上教的 ai最好會lol
又不是每個主治醫師都會去聞膿味
他就不是公認的sop 自然不會記載在文獻中lol
你去找資料來餵
難怪你考不上醫科 連人話打在你面前你都很難看得出
在表達什麼了 還妄想教會ai
同樣大架構下的 標準sop 又衍生出很多每個醫師不同
的江湖小撇步 分支
這些秘法就是醫術的差異lol
也不會寫在書上 除非你跟過那個「師傅」當過他的「
徒弟」lol
你去哪找資料來餵 lol
不用我教會AI阿,教會他的絕對是該領域的佼佼者, 甚至可能是前輩你的老師,再搭配一群天才工程師。 怎麼會是我呢?小弟才疏學淺,還是私立畢業的, 但是就算私立畢業的,我還是看的到這個未來,我相信前輩您也可以。
不用特別挑醫師這個行業出來講,未來很多行業都要面
臨人工智慧的競爭,像停車場管理員就硬生生的被取代
,沒有辦法完全取代的就變成工作效率超級高,反過來
講就是人力需求變低
本版不斷有人想挑戰醫師 但醫師好像根本不鳥工程師
我沒有想挑戰誰,我只是提出我的想法,我認為會成真的事情。
如果使用AI 要搭配一個有醫療背景的工程師的話 成本
有多高你知道嗎?如果沒有的話 萬一因為AI壞了或沒
辦法處理 病患延誤治療所造成的後果 誰承擔責任?
如果機器研發成真的話,那個利潤有多高你知道嗎? 真躺三輩子都花不完.... 還開甚麼醫院,救護車就是診所! 可以診斷,可以開藥,還順便送妳回家。
跑救護車的當然覺得有SOP
難怪繼續跑救護車
急診和你們救護仔有SOP,一堆科別可沒有喔
請尊重跑救護車的同仁,講句坦白的,誰都有機會上車的。
不是所有醫療都能有sop 也不是國外guideline都適用
台灣 還有開放國外醫學生 目前一直都有歸國學人回來
只是還是有名額控管 你現在去各大醫中看診都有機
會遇到波波了
波波被禁了。 過去的沒有,新的被禁了。因為不朔及既往。
就配一個護士聞就好了= = ai 叫她聞,然後報告給ai
資料這些都是政治問題,ai 本身沒問題
味道早就可以用儀器偵測 比人的鼻子精確太多
你沒想過醫生護士的鼻子有問題嗎
呵呵
歡迎美加澳等一些地區吧,可不是每個國家,請注意用
詞
氣味只是其中一環 為什麼我舉上面的例子?淡咖啡色
的嘔吐物可以是剛完喝咖啡 可以是食物殘餘物 也有可
能是胃出血 醫生會綜合病人神情 身體檢查以及過去病
史 家屬資料作判斷 AI可以做到嗎?這就是醫生不能被
取締的地方
剛喝完咖啡
當然有人說AI各方面一定可以做到,但問題是整合,特
別是跟家屬溝通…有時候家屬的話往往會誤導診斷,絕
大部分的醫師應該都有這種經驗
一個笑話 有因為人尿是橘紅色嚇到 結果是吃火龍果
氣味偵測?現在有什麼儀器可以一偵測到「混合物」
就快速把裡面的化學成分正確100%的都list出來?
有的話可口可樂的成分怎麼還沒被破解 笑死
還給ai聞膿味勒lol
笑了....考試考過的波波就會侵入性治療會手術嗎?
好像會耶。 應該說,一定要會。
AI沒辦法判別混合物不是神經網路的問題 是SENSOR的
問題
我重申,我沒有針對工程師跟醫師做比較,我只是提出我自己觀察到的、想到的而已。 大家可以質疑,相對我們也可以討論, 就像氣味,有板友就表示機器的SENSOR絕對比人的更強更準更耐用, 這未來也許就像現在的機器視覺一樣是顯學,只是時間早晚。
※ 編輯: roors (1.171.131.209 臺灣), 02/06/2023 10:30:37國外的醫生要嘛錢比台灣多,要嘛波波你不信任,講
的人是不是小學生?
波蘭醫學院畢業的學生在醫院被排擠
如果考試可以完整認證一個人的能力 台大出來應該要
個個優秀
外行人在看清別人的專業才會鬼扯說醫生都照SOP
然後台灣哪有不讓國外醫科生回來,是不讓醫療教育
體系很不嚴謹的醫科生回來
歐美的醫生賺得才叫驚人好嗎,真的是井底之蛙
電子念出來跑去開救護車 然後自認懂電子又懂醫學,
大大你是天才吧
這你就錯了,台灣不認的醫科生是不互相承認的醫科, 就是他們不認我們的學歷,我就不認他們的,跟醫療體系沒有關係。
歐美真的還好 最好賺的是香港醫生
有聽過"月球人""星球人"嗎
月球人=一個月收入百萬港幣 星球人=一星期一百萬港
幣收入
這我沒有。
※ 編輯: roors (1.171.131.209 臺灣), 02/06/2023 18:56:16原po知道人類的嗅覺系統有多複雜嗎?我相信所有的一
切的會被解碼出來。但問題還是出在「人」身上。我認
為AI做醫療建議輔助很好用,但還沒到取代醫生的時
候
超越人類嗅覺的sensor未來一定做得出來,但絕對沒這
麼簡單
你的立論根據是跟醫生「聊過天」?
以後不需要法官
10
首Po認真討論,不是戰學歷。 醫科最後要做的routine: 問診 - 開藥 - 開刀 前幾年,deep learning 火熱時, 醫療這塊領域被討論的最多。21
阿肥外商碼農阿肥啦! 認真回覆你一句,當前所有的人工智慧產品都是輔助,要完全做到無人最少起碼還要等個五 十年,如果你能理解當前大型語言模型的演算法,你就會知道他最終只能做到透過歷史數據 的脈絡預測而已。 當然,未來如果真的出現chatMedGPT之類的話,那也只是輔助醫生做出更精準的決策,更能5
其實人類的思維判斷,都是ㄧ堆資訊和訊號的組合和顯現。全部都是可「訊號化」的波形。 就連最玄的音樂或文字創作靈感也是,大概就是大腦把記憶庫裡的音樂或文字的波形,打斷 、擷取再做一大堆convolution或加減乘除各種運算,所產生的東西。你聽起來會有共鳴, 可能是你的receiver跟這段訊號的頻率或harmonic 真的有共振或某種物理上的關係。 所以只要有足夠的訓練和足夠的ram和rom,理論上AI是可以取代人類做任何工作的。(生育2
我是不知道為什麼科技版那麼愛拿科技業跟醫師去比較 好像非要證明科技業出路更好似的 事實擺在那邊: 只有老二會拼命想證明自己不輸大哥 你看從高中到大學 是不是只有第二第三志願在拼命強調自己跟第一志願落差有多小多小7
又是笑話 這隻AI連算術都不會算 是要跟人家當什麼醫生2
不會有這種事發生的 就像一個人可以一輩子不要3c不要手機也能活的好好的 但是就是沒辦法一輩子不找醫師看病 工科會超越醫科 這不過是那些考不上醫科的理工仔白日夢罷了34
AI又不是只單純聽病患自述病症就好, 理想應該是患者根本不需要開口,只要配合各項儀器檢測, AI歸納患者所有的檢測數據,去比對資料庫,得出目前患者需要哪種治療方式, 並且監控整個療程,適時調整. 單靠病人的口述,怎麼可能準確呢?38
其實喔,先思考一個問題,現在急診來了一個25歲肚子痛兩天的病人,要怎麼讓他/她平安出院,然後我們跑一下流程 先檢傷分類,護理師/醫師幫病人打點滴 先聽症狀描述 理學檢查->初期臆斷 抽Lab data,排影像學檢查->判讀結果5
你太低估醫師和藥師的工作了 多數工作AI確實和人差不多 但是遇到複雜情況 歷史資料有限時 AI功能就很有限 例如 必須使用腎臟代謝的藥物在腎功能不好的病人 就必須密集追蹤 各種指數 動態調整
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Re: [新聞] 台大電機超越醫科!內行揭殘酷真相工程師想考醫學系、羨慕醫師;而醫師自嘆不如工程師。 這議題已經月經文了。我十幾年前就在這裡寫過,現在結論還是一樣: 念電機好還是念醫學好,取決於你是誰。 醫學系是平庸的人最好的出路。 醫學系畢業後,薪資有個最低的樓地板;但相對地,天花板也很近。25
Re: [新聞] 放棄台大電機!他重考4年「堅持拚醫科」醫生贏過工程師的原因其實一直都在數量與門檻 以台灣來講好了 每天醫學院畢業跟每年電機電子資工資管畢業的人差多少 醫生是受國家法律所管制的總量,也就是少數而且門檻超高 畢竟99%工程師考不上醫學院16
Re: [請益] 本科在前端(應該有)的優勢?本科四年畢業,只要求學時沒有打混,應該會有以下優勢 (通常主管選你114 CS也會有這樣的想法) 1. 學習速度快。 很多概念跟原理讀書時都碰過,實作碰過一次就能上手。 理論上自學速度也會快很多。4
Re: [問題] 二類組這15年分數越來越輸醫科的現象?我這個倚老賣老的是2005年大學畢業 我那屆在做落點分析的時候 就算是中山醫、慈濟醫的 他們做出來的分析 上台大電機的機率高達8、9成4
Re: [問卦] 小馮醫學系念起來這麼輕鬆很好奇 醫科都記憶背誦 理組的不會覺得很痛苦嗎? 聰明的理科生怎麼會忍受要一直記憶背誦 比記憶背誦感覺文組屌打阿6
Re: [討論] 好像這一天會來:工科超越醫科本阿肥淺見認為 工科怎麼可能超越醫科 只有健保才能超越醫科 健保吃到飽的盛宴 在少子高齡化的浪潮下也不知道可以爽幾年了4
Re: [爆卦] 台大電機分數正式超越台大醫科一堆人現在就是拿"工程師"的平均值vs. 醫生 廢話當然被醫生屌打,你也不想想看能考上醫科平均的水準 我講直接的啦,能考上醫科的水準絕對是努力和資質放到EECS也會是前幾% 那種想說醫科生跑來念EECS會不會變成顧機台或產線的 會啦,可能會有一點點極端值爛到只能修電腦
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[討論] GG的leader跟學長姐還敢囂張嗎?37
[心得] 80就是主管的錯12
[請益] 視訊面試對方沒開鏡頭11
[請益] 如何職場霸凌主管?12
Re: [心得] 我將台達電列為永不面試黑名單8
[請益]年薪400工時小於8,怎麼計算換工作的成本30
[討論] 你們有被主管罵過什麼嗎?20
[討論] 台達電算設備廠中的T幾公司了??6
Re: [心得] 我將台達電列為永不面試黑名單8
[心得] X達484該全體員工加薪20%了?29
[討論] 台達的公關帳號是請到哪家cost down的?1
Re: [討論] 台達明年會用什麼口號去清大招募?