異位性皮膚炎問 AI 準不準？中文答案排倒數第二

異位性皮膚炎問 AI 可靠嗎？ChatGPT-4 答 99 題，英文平均 8.18–10 分（滿分 10）、無危險答案；換八種語言，中文 4.23 分（滿分 5）倒數第二。都沒有醫師對照組。

張宏嘉 Benjamin Chang 皮膚科專科醫師 · VSKIN 院長 · PSKIN 主治醫師

發表於 2026年10月27日 AI會議筆記異位性皮膚炎

她在搜尋框裡打的是：「我在冷天出去走了一圈，現在全身起蕁麻疹。」

沒有附照片。Google 的 AI 摘要回她：可能是寒冷性蕁麻疹（cold urticaria）。

Kimberly Fu 六個月大時被診斷異位性濕疹，她說這 25 年來，病況一直在變，什麼適合自己，都是一路試出來的。她在 Pierre Fabre 主辦的 International Forum of Dermatology 2026（IFD 2026）〈AI & Eczema〉這一場，以病人倡議者的身分上台，講她怎麼用 AI 管自己的皮膚。這個例子她給的評價很節制：AI 給了她一個起點，一個可以帶去問醫師的具體名詞。

同一場的第二位講者是美國西北大學皮膚科的 Peter Lio。他把自己團隊這兩年做的研究攤開：讓 ChatGPT 回答異位性皮膚炎病人常問的問題，再請皮膚科醫師打分數。

她把月經週期和皮膚寫在同一張表上

Kimberly 講的困難，皮膚科門診天天聽得到：擦藥的時間、份量，不多擦也不少擦，日復一日，她用「沒完沒了」來形容，對孩子和青少年尤其累。誘因找不完，「我們都變成自己的研究員」。換一位醫師，病史就要從頭再講一次。

左邊是那則寒冷性蕁麻疹的 Google 搜尋，標「診斷」；中間是她問 AI 生物製劑怎麼作用，標「治療」；右邊是 App 分析一餐照片、依「有實證的濕疹食物誘因」打分數，標「行為」。

第二個例子她補了一句：AI 給的副作用與使用說明，她還是可能存疑，還是要找皮膚科醫師確認。

左邊是擦保濕、吃藥的提醒；中間的 App 記錄癢、痛、睡眠干擾，畫成長條圖找趨勢與誘因；右邊是她把皮膚變化記在月經週期的月曆上。底下那行字問：資料要怎麼變成做得到的行動？

月曆那一格是她自己的發現：週期的某幾個時點，皮膚會變差。知道了，她可以預期下一次發作，也可以把紀錄帶進診間當證據。

她也提到，有些 App 用的是臨床驗證過的量表，像 POEM（病人自評濕疹量表）和 EASI（濕疹面積與嚴重度指數）。EASI 原本是醫師評分用的工具，病人自己在 App 上打，跟醫師打的分數未必對得起來。這些紀錄都要持續做才有用。

她的投影片上有一句：「追蹤症狀有時像一份工作。」（Tracking symptoms can feel like a task.）

她擔心的是錯誤資訊與隱私

Kimberly 擔心的事比她用的工具還多。奇蹟療法、速效偏方到處都是，一個急著找答案的病人，很少有餘裕分辨真假。自己問 Google 或 ChatGPT，找到一個「好像符合」的病名，就可能去治一個自己沒有的病。

還有資料。她追蹤症狀、輸入個人資料、問 AI 很私密的問題，這些東西去了哪裡？工具是用什麼資料訓練的？她的原話是：這些工具，真的是為像我這樣的人做的嗎？

她的結論投影片寫：病人已經在用 AI，需要的是怎麼安全使用的指引。台上她又加了一句：AI 不是適合每個人。

台下只有 3% 的人還沒用 AI

Lio 一開場就請台下掃 QR code 投票。

結果：寫保險給付與「醫療必要性」信函 31%、臨床研究 31%、病歷與看診紀錄 13%、回覆病人訊息 9%、其他 13%，還沒在用 AI 的 3%。

演講尾聲他再問一次「未來會在哪裡用」：病歷與看診紀錄跳到 41%，臨床研究 25%，保險信函 16%，回覆病人訊息 12%。

這是現場自願掃碼的與會者，投影片沒有顯示回答人數，來參加一場以 AI 為主題的會議，本身就偏向對 AI 有興趣的人。拿它當這群人當天的心情紀錄可以，當成皮膚科醫師的普遍狀況就不行。同一個會議會前問卷的數字，整理在〈皮膚科醫師用 AI 嗎？IFD 2026 圓桌與 109 份問卷〉。

99 題拿到 8 分以上，但沒有醫師的答案在旁邊比

Lio 說，回覆病人訊息是他最在意的負擔：每一則都是有人在求助，他想回得及時、親切、正確，訊息卻一天幾十則。

所以他的團隊做了這個測試。2024 年 1 月刊在 JEADV 的致編者信寫得很清楚：11 位國際皮膚科醫師各提供最多 10 個「病人常問的問題」，湊成 99 題，用英文輸入 ChatGPT-4，再由一群從事病人治療衛教的國際皮膚科醫師，用 1 到 10 分評品質與可靠度，並標出有沒有有害資訊。

台上 Lio 的說法是「99 個真實病人的問題，拿掉個資」；論文寫的是醫師提供的常見問題。他說是 0 到 10 分，論文寫 1 到 10 分。差別不大，讀原文時知道就好。

結果：

• 各題平均 8.18 到 10 分，標準差 0 到 1.76
• 沒有一則被標為危險資訊
• 大多數回答會說明自己不是醫師，並建議找醫療人員
• 分數較低的，是答得不完整、或建議偏離實證的那幾題

論文附了五題示範。「濕疹是什麼原因造成的」拿 10 分。「最有效的保濕劑是哪些」拿 9.18 分，標準差 1.08，那一則 ChatGPT 直接列出五個市售品牌的產品名稱。

Lio 在台上說，很多時候他覺得 ChatGPT 的回答比他自己寫的好。這是他個人的感受，研究本身沒有量：99 題旁邊沒有醫師寫的答案可以比。

有比的研究是另一篇。他在同理心那張投影片引用 2023 年 JAMA Internal Medicine 的研究：從 Reddit 的 r/AskDocs 論壇隨機抽 195 則已有認證醫師回覆的提問，同一題再丟給 ChatGPT，兩份答案打亂順序，由醫療人員評比。585 次評比裡，78.6%（95% CI 75.0%–81.8%）選了聊天機器人的答案。品質「好或很好」的比例，聊天機器人 78.5%，醫師 22.1%；「有同理心或很有同理心」，45.1% 對 4.6%。

這組數字要配著另一個數字讀：醫師回答的字數中位數 52 個字，聊天機器人 211 個字。醫師是在論壇上無償、隨手回答陌生人，不是在診間面對自己的病人。開場那一場也引了同一篇，〈AI 會取代皮膚科醫師嗎？IFD 2026 開場數字查核〉裡有拆解。

Lio 說，他回到第十二則訊息時，自己都察覺得到開始不耐煩；AI 不會，從頭到尾一樣客氣。這也是要小心的地方。2026 年 Nature 一篇研究把五個語言模型訓練得更溫暖、更有同理心，錯誤率反而上升約 10 到 30 個百分點，也更容易附和使用者原本就錯的想法，我整理在〈把AI訓練成暖男之後，它開始不敢說真話了〉。溫柔和正確，在模型裡可能是互相拉扯的兩件事。

換成中文，分數往下掉

第二篇研究 2024 年 9 月刊在 JAAD International。101 題，同樣用 ChatGPT-4，這次換成八種語言提問，由精通該語言的皮膚科醫師評分，1 到 5 分。

台上 Lio 點名巴西葡萄牙文最低。對台灣讀者，要看的是第二列。

作者寫得很直接：中文低分的那幾題，問題不在模型的中文能力，在於中文網路上關於中醫與益生菌的資訊太多。ChatGPT 從網路上學，不分對錯。碰到缺乏實證的另類療法，它常回「可能有幫助」；作者認為，依現行指引，這類療法應該是不建議使用。

另一個細節：在非英文語言裡分數最低的五題，換回英文、由國際皮膚科醫師評，分數是 9.09 到 10 分（滿分 10）。同一個問題，換一種語言問，答案的品質就不同。

這篇沒有做統計檢定，也沒寫每種語言由幾位醫師評分。中文版本用的是簡體還是繁體，論文沒有寫。台灣的共同作者是台大醫院皮膚部的朱家瑜醫師。

AI 的答案會跟著提問語言的網路內容走，這件事在別的領域也看得到。〈35 變成 395〉那篇預印本發現，語言模型回答文化題時特別偏好某些國家，答案也受提問語言影響。

說錯的時候，也說得很有把握

Lio 放了一組 AI 生成的濕疹示意圖。2024 年那張，病人的手上多了幾根手指；2026 年用相近的提示詞生成的抓痕圖，已經看不出破綻。

他說，幾個月前還能拿來辨認 AI 的破綻，現在多半已經修好。修不好的是「虛構」：AI 會編，而且編得很有把握。人沒把握的時候會說「我不太確定，可能是這個」，AI 很少這樣說話。他引外科界的老話自嘲同業：有時候錯，從不懷疑（sometimes wrong, never in doubt）。

他引用一篇 2025 年 2 月上線、研究基礎模型醫療幻覺的預印本，說錯誤集中在檢驗數據的判讀和診斷預測，所幸少見，但後果可能很嚴重。這篇沒有經過同儕審查，之後也改版過：2025 年 11 月的版本測了 11 個模型，通用模型沒有幻覺的回答比例中位數 76.6%，醫療專用模型 51.3%；另外問了 70 位臨床醫師，91.8% 遇過醫療幻覺，84.7% 認為可能傷害病人。

Lio 的判斷是：至少未來十年，檢驗與診斷這兩塊，AI 都需要有人在旁邊看著。也許像自駕車，車上總要坐一個人。也許永遠如此。

讓聊天機器人直接看照片下診斷，數字更難看。同一個會議的毛髮場引了一篇瑞士研究：四個公開的聊天機器人判讀毛髮鏡照片，單一診斷平均只答對 18.2%，皮膚科醫師 58.1%——〈AI 看落髮到哪一步？IFD 2026 雄性禿與圓禿新治療〉。

AI 自己開處方這件事，美國猶他州已經在試，門檻與量的東西都很值得細看，見〈猶他州讓 AI 自己開痘痘處方：95% 是跟誰比？〉。

讓 AI 當帶路的人，不當醫師

Lio 最近在做的，是給 AI 加上護欄。

畫面上，使用者問「為什麼我的濕疹在發作？」，機器人列出刺激物、過敏原、天氣與濕度、壓力、皮膚乾燥幾類誘因，最後建議和醫療人員一起擬定個人化的治療計畫。右下角紅底白字：實驗性質。

他用一套商用的聊天機器人建置軟體（Pickaxe），餵進歐洲、美國皮膚科醫學會（AAD）、過敏聯合工作小組（Joint Task Force）等異位性皮膚炎指引，再經美國國家濕疹協會（National Eczema Association）同意，餵進整個協會網站。每個回答都附上出處連結：這一頁有更多說明、那一篇可以去看。

他喜歡的是這個轉向：AI 不再強調自己知道什麼，而是帶人找到對的資料。他形容它像一位管家。

這是試行，最後沒有正式上線，台上也沒有給任何準確度或使用成效的數字。目前只能當成一位醫師的試作經驗來看。

他押的是治療衛教

問答時主持人問：發作預測、影像分析、自動紀錄、治療衛教，三到五年內，哪一個最會改變異位性皮膚炎的照護？

Lio 說，影像分析和自動產生看診紀錄會被講得更多，但他私下押的是治療衛教。它的影響已經在發生，只是很難量、很難寫成論文，也不吸睛。

另一題問 AI 與 App 能不能讓病人更持續擦保濕。Kimberly 的回答是可以，提醒功能有用，但一定要有跟皮膚科醫師的互動：「我們一直在找某個人給我們回饋和方向，自己一個人很難走。」App 要夠成熟、夠好用，能放進本來就已經很耗時間的日常，才幫得上忙。

最後一題問哪些 AI 功能真的能減輕醫師的行政負擔。Lio 想要的是病人訊息的第一層分流，以及看診前讓病人先跟 AI 把問題講完、整理好。他描述的那一幕，門診醫師都熟：病人在診間滑手機，想找一張 1983 年拍的頭皮照片，計時器一直在走，最後一個問題在要離開時才想起來。

如果你是異位性皮膚炎的病人

這一場兩位講者，一位是病人、一位是醫師，結論很接近：病人已經在用 AI，問題是拿到答案和資料之後怎麼辦。我自己會這樣用他們的研究：

• 用中文問，答案打個折。 談到中藥、偏方、益生菌，AI 回「可能有幫助」時，記得 Lio 團隊的研究：這正是中文答案失分的地方。
• 把 AI 給的病名當問題，不當答案。 Kimberly 帶著「寒冷性蕁麻疹」這個詞去問醫師，這是好的用法。寒冷性蕁麻疹的病人，冷水游泳時可能出現全身性的嚴重反應。起疹子同時有喉嚨緊、呼吸困難、嘴唇或眼皮腫、頭暈快昏倒，不要再問 AI，直接去急診。
• 紀錄值得帶進診間。 照片、發作日期、和月經或季節的關係，比在診間憑印象講準得多。記得標日期。
• 問用藥，問完要回到醫師這裡。 生物製劑、口服 JAK 抑制劑、外用藥的差別，AI 可以幫你先看懂名詞；適不適合你、健保怎麼給付，給付條件請洽主治醫師。各類藥物的取捨，可以先看〈異位性皮膚炎怎麼選藥？亞洲人的免疫多走一條路〉。
• 個資留在自己手上。 這是 Kimberly 自己提的擔心：輸入 App 或聊天機器人的症狀、照片、私密問題，去了哪裡、被拿去做什麼，先看清楚再決定給不給。

參考文獻

1. Sulejmani P, Negris O, Aoki V, et al. A large language model artificial intelligence for patient queries in atopic dermatitis. J Eur Acad Dermatol Venereol 2024;38(6):e531–e535. doi:10.1111/jdv.19737（PMID 38168874）
2. Sulejmani P, Negris O, Aoki V, et al. The global reach of artificial intelligence in atopic dermatitis: The quality and reliability of ChatGPT responses in 8 languages. JAAD Int 2024;17:158–159. doi:10.1016/j.jdin.2024.08.013（PMID 40104109）
3. Ayers JW, Poliak A, Dredze M, et al. Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum. JAMA Intern Med 2023;183(6):589–596. doi:10.1001/jamainternmed.2023.1838（PMID 37115527）
4. Kim Y, Jeong H, Chen S, et al. Medical Hallucinations in Foundation Models and Their Impact on Healthcare. arXiv:2503.05777（預印本，未經同儕審查；2025 年 2 月 26 日上線，2025 年 11 月 2 日改版）
5. Pierre Fabre. International Forum of Dermatology 2026 replay: AI & Eczema “Personalized Dermatology”（Kimberly Fu、Peter Lio）. https://pierrefabreformed.com/en/news/pierre-fabre-ifd-international-forum-dermatology-2026