AI 會取代皮膚科醫師嗎？IFD 2026 開場數字查核

AI 判讀黑色素瘤 95% 勝過醫師 86%？兩個數字是不同門檻下的敏感度；ChatGPT 較有同理心的研究用 Reddit 問答；防曬改善光老化 40–50% 來自 32 人、沒有對照組的研究。

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會議筆記防曬

投影片上兩條長條，上面那條寫「專家皮膚科醫師 86%」，下面那條寫「AI 病灶分類器 95%」。旁邊一行字：演算法沒有跟專家打平，它贏過她了。

這是今年 6 月 Pierre Fabre 在葡萄牙波多舉辦的 International Forum of Dermatology 2026（IFD 2026），第一場〈AI & Disruptive Technology〉。三位講者：慕尼黑工業大學皮膚科的 Alexander Zink 教授主持並開場，美國急診醫師 Harvey Castro 講 AI 在醫療的今天和明天，義大利的 Giovanni Pellacani 教授介紹一個 Pierre Fabre 的防曬專案。

三個人的結論一樣：AI 加醫師，不是 AI 對醫師。這句話我同意。這篇整理的是他們拿來支撐這句話的研究，一篇一篇回去找原文之後，數字長什麼樣子。

穿戴裝置加語言模型：量到的是考卷，不是睡眠

Zink 教授一開場放了一張照片：一隻麻醉中的獅子，舌頭上綁著一支 Apple Watch，在量心跳。接著他問台下，誰手上戴著能量心電圖的錶，舉手的人他目測八成。

他的願景是：每個人隨時追蹤自己的健康曲線，一出現偏離，醫師就收到通知，不必再等一年一次、兩年一次的回診。穿戴裝置加上大型語言模型，就是隨身的健康教練。

左邊是論文首頁，右邊是論文的流程圖與長條圖；下方大字寫「穿戴裝置加 AI 伴侶，就是健康伴侶」。

這篇是 Google 團隊 2025 年 8 月刊在 Nature Medicine 的 PH-LLM，把 Gemini 拿穿戴裝置每天的睡眠與運動數據微調。選擇題考試裡，它在睡眠醫學拿 79%，一組人類專家 76%；體能訓練 88% 對 71%。另外拿 857 個真實個案請它寫個人化建議，體能部分跟人類專家差不多。

Zink 教授口頭說，這樣的組合能改善我們的體能、改善睡眠。論文量的是 AI 考試的分數、寫出來的建議好不好、能不能從感測器數據預測一個人自評的睡眠品質。使用者照著建議做之後，睡眠和體能有沒有變好，這篇沒有量。研究由 Google 出資，作者全部是 Alphabet 員工。

ChatGPT 比醫師有同理心？醫師那一端是 Reddit

Zink 教授接著放了 2023 年 JAMA Internal Medicine 的兩張分布圖：回覆品質與同理心，ChatGPT 那一座山都在醫師右邊。

左圖是品質評分（極差到極好），右圖是同理心評分（沒有同理心到非常有同理心）；深色的山是醫師，淺色的山是聊天機器人。

這篇研究從 Reddit 的 r/AskDocs 論壇隨機抽了 195 則問答：網友公開發問，經過認證的醫師回覆。研究者把同一個問題丟進 ChatGPT，再請醫療專業人員在不知道誰寫的情況下評分。

585 次評估裡，78.6% 偏好 ChatGPT 的回覆。

對照組要看清楚。這些醫師是下班後在論壇上幫陌生人回一兩句，不是坐在診間、面對自己病人的醫師；回覆長度差了四倍，評分的人幾乎一眼就看得出哪一則比較用心寫。這篇證明的是 AI 能寫出讓人讀起來舒服的回覆，離「AI 比醫師更有同理心」還有一段距離。

Zink 教授的說法是：把工具訓練成人類想要的樣子，它就做得到。站上另一篇 Nature 研究給過反面的提醒——把語言模型訓練得更溫暖之後，錯誤率增加約 10 到 30 個百分點，也更常附和使用者的錯誤想法，見〈把AI訓練成暖男之後，它開始不敢說真話了〉。溫柔和正確，有時候要拿一個換另一個。

「虛擬實驗室」設計出來的，是新冠的奈米抗體

Zink 教授談 AI 進入研究端時，放了一張圖：一位人類研究者，下面一個 AI 擔任計畫主持人，再分出免疫學家、機器學習專家、計算生物學家三個 AI 角色，旁邊一個 AI 專門挑毛病。他口頭舉例，研究者可以說「我想找黑色素瘤的新藥」，幾秒鐘就有一個虛擬實驗室開始運作，而且證明它能創造新藥。

這是 2025 年刊在 Nature 的 Virtual Lab。它實際做的題目是：替新冠病毒的新變異株設計奈米抗體（nanobody，一種很小的抗體片段）。AI 團隊組出一套用 ESM、AlphaFold-Multimer 與 Rosetta 的設計流程，設計了 92 個新的奈米抗體；實驗室驗證後，有兩個對 JN.1 或 KP.3 變異株的結合變好，對原始病毒棘蛋白也仍然抓得牢。

所以題目跟皮膚科無關，產出的是可以再研究的候選分子，離「藥」還有動物實驗、臨床試驗好幾道關。人類研究者全程在旁邊給方向。黑色素瘤、乾癬是講者的假設舉例。

AI 當研究員的另一個例子，站上寫過 Google 與耶魯的模型自己提出抗癌假說、再進實驗室驗證的過程：〈AI當起科學家，Google揭示抗癌新地圖〉。

「醫學知識每 73 天翻一倍」是 2011 年的推估

Castro 醫師上台前先放了一段 AI 作的音樂。他擔心的是醫師過勞、被文書工作淹沒、提早退休，留下愈來愈老的病人。

大字「73 天」，下面寫「這是現在醫學知識翻倍的速度」，粉紅色那一行：1950 年要 50 年，沒有人跟得上。

這個數字流傳很廣，源頭是 2011 年 Paul Densen 在美國臨床與氣候學會會刊（Transactions of the American Clinical and Climatological Association）的一篇文章：醫學知識翻倍的時間，1950 年估計是 50 年，1980 年 7 年，2010 年 3.5 年，「2020 年預計是 0.2 年，只有 73 天」。

那是十五年前對 2020 年的推估，原文沒有附上計算的出處。「知識」怎麼算、算的是論文篇數還是別的東西，也沒有交代。拿它來說明醫學走得很快可以，當成量測過的事實就不行。

Castro 醫師的主張寫在下一張投影片：AI 不是替代，是副駕駛。文書、模式辨識、資料整合交給 AI；同理心、判斷、醫病關係，留給醫師。他自己就用 AI 分析醫師同事看診時怎麼說話、怎麼坐、怎麼站，幫他們改善溝通。

95% 對 86%：同一場會議，原作者可能就坐在台下

回到開頭那張投影片。長條旁邊標的是「AI LESION CLASSIFIER (ISIC 2024)」，沒有列論文。ISIC 2024 是國際皮膚影像協作組織辦的演算法競賽，評分方式不是這種單一準確率，我對不上這組數字。

數字最接近的，是德國海德堡大學 Holger Haenssle 團隊 2018 年刊在 Annals of Oncology 的〈Man against machine〉。這篇的設計是：

• 從 300 張皮膚鏡照片裡，請兩位資深醫師挑出 100 張比較難判斷的，只有黑色素瘤和良性痣兩種
• 邀請 172 位國際皮膚鏡學會的醫師，58 位交回答案，來自 17 國，其中 30 位有五年以上皮膚鏡經驗
• 同一組照片也給 Google Inception v4 架構訓練的 AI 判讀

投影片的 95% 和 86%，最可能是第一欄的前兩格。問題在於：AI 用的切點比較寬，多抓到黑色素瘤，代價是多把良性痣判成可疑，特異度掉到 63.8%，比醫師還低。這兩個數字並排，就像拿一位寧可多切的醫師，跟一位比較保守的醫師比「誰抓到比較多」。

論文自己的主比較是第三列：在同樣的敏感度下，AI 多認對了一些良性痣，82.5% 對 71.3%，差距有統計意義；整條 ROC 曲線下面積 AI 0.86，醫師平均 0.79。AI 在這個考場裡確實贏了大多數醫師。86% 也是 58 位醫師的平均，不是某一位「專家」。

作者在討論裡自己寫了限制：讀片是人工情境，醫師不用承擔漏掉黑色素瘤的後果；測試集只有黑色素瘤和痣，沒有色素性基底細胞癌、脂漏性角化這些常見的混淆對象；其他膚色、族群的影像不夠。最後一條對台灣讀者特別要緊。

問答時間，主持人點名請「Haenssle 教授」發問，這場會議皮膚腫瘤場次的講者名單上也有 H. Haenssle 教授。他問三位講者：除了願景，各自最擔心的限制是什麼。

Haenssle 自己在皮膚腫瘤那一場，把這類 AI 從考場搬進門診：醫師參考 AI 的分數之後，良性痣少切了 19.2%；同一套 AI 換去看罕見皮膚腫瘤，曲線下面積掉到 0.634——〈AI 看皮膚癌準嗎？遇到罕見腫瘤只比亂猜好一點〉。

「95% 是跟誰比、在什麼條件下比」，站上追過幾次。猶他州讓 AI 開痘痘處方，門檻 95% 一致率，量的是公司自家醫師同不同意 AI，不是病人有沒有變好：〈猶他州讓 AI 自己開痘痘處方：95% 是跟誰比？〉。微軟的 AI 診斷 83.2% 對醫師 36.1%，對照組是不能找同事商量的基層醫師，病例全是純文字：〈微軟 AI 診斷登上 Science：先問 25.5 題才開單〉。

Castro 醫師下一張投影片講了一個故事：36 歲、兩個孩子的 Elena，肩上一顆差點被忽略的雀斑，遠距皮膚科 app 12 秒標出來，皮膚科醫師 12 分鐘確認，第一期黑色素瘤，比下次例行檢查早了 14 個月。投影片沒有標出處，配圖是影像素材，比較像是講者用來說明的情境故事。

mySUN：用「你會老幾歲」勸青少年擦防曬

第三位講者 Pellacani 教授一上台就說明，這是 Pierre Fabre 的專案。

三段背景：黑色素瘤是歐洲年輕成人最常見的癌症之一；法、德等國發生率二十年來加倍；16 到 34 歲的人，每兩個有一個在日正當中曬太陽，每四個有三個不會每兩小時補擦（標註 ALL Study, 2023）。下方的字是重播畫面疊上的場次標題。

最後那兩個比例，參考文獻頁對應的是 2024 年 JEADV 一篇 20 國、50,552 人的線上問卷：47.96% 在上午 10 點到下午 4 點之間曬太陽，在戶外每 2 小時補擦一次防曬的只有 24.05%。摘要是全部年齡的數字；作者群裡有 Pierre Fabre 的研究人員。

他也引了一篇 2023 年的孟德爾隨機化研究：用基因預測的童年曬傷，跟黑色素瘤的勝算比 4.74（95% CI 1.31–17.19）。區間很寬，作者自己用的字是「suggestively significant」，提示性的顯著。

接下來是他的核心論點。他說菸害防制做了三十年，發現對青少年講「會得癌症」沒有用，他們覺得自己會活到永遠；最有效的訊息是皮膚科的那一句：抽菸會讓你變老。他提到一項法、西、德約 200 名學生的調查，光老化的說法對他們最有感。所以防曬也該換一套說法：少講皮膚癌，多講皺紋。

mySUN 是一個網頁應用程式，回答 7 題簡短問卷；模型用到的因子是膚型、曬太陽的多寡、有沒有擦防曬、年齡、性別、住的緯度。算出來的結果是：照這樣曬下去，10 年後你看起來會老幾歲。他舉的例子是一位不擦防曬、膚色淺的青少年，可能看起來老 15 歲。

表格列出六個因子與文獻：膚型、曬太陽多寡、防曬使用（光老化指標顯著下降，約 40–50%）、年齡、性別（男性皺紋較輕）、緯度。

前一張投影片寫明，這是一個乘法模型：每個因子乘上一個從文獻挑出來的係數，相乘得到分數。它沒有拿一群人的照片去訓練，比較接近一張精心設計的計分表。叫它 AI 可以，但要知道它的準確度取決於那幾個係數抄得對不對、適不適用。

防曬那一格的「40–50%」，出處是 2016 年 Dermatologic Surgery 一篇研究：32 個人每天在臉上擦 SPF 30，擦滿 52 週，皮膚質地、清晰度、斑駁色素比一年前改善 40% 到 52%。第一作者來自嬌生（Johnson & Johnson）的皮膚研究中心。這篇沒有「不擦防曬」的對照組，是同一群人跟一年前的自己比；一年裡季節、保養習慣的變化，加上評分的醫師知道每個人都擦了防曬，都可能讓分數變好。

有對照組的證據要回到 2013 年 Annals of Internal Medicine 那篇澳洲 Nambour 的隨機試驗：903 位 55 歲以下的成人，隨機分成「天天擦防曬」和「想擦再擦」。4.5 年後，由不知道分組的評估者評估皮膚表面的微細紋路，天天擦那組的皮膚老化比對照組少 24%（相對勝算 0.76，95% CI 0.59–0.98）。作者自己寫了限制：有些結果資料缺漏，偵測中等效果的統計力有限。

24% 比 40–50% 小，但它是拿天天擦的人跟沒天天擦的人比出來的。這是把防曬寫進臨床建議時我會用的數字。

Pellacani 教授最後自己列了下一步：大規模研究、標準化流程、改善校準、臨床驗證。換句話說，這個工具目前還沒有證據顯示用過的青少年比較會擦防曬，也還沒驗證它預測的「老幾歲」準不準。模型的係數取自哪些族群的研究，套到台灣青少年身上準不準，也還沒有答案。

台下問的，都是落地的問題

這位教授問完限制，Zink 教授的回答很直接：在德國，最大的限制是資料安全。他們醫院有研究用的問診聊天機器人、乾癬診斷工具，到今天還是不能放進日常臨床流程。

Castro 醫師擔心的是兩件事。一是沒受過醫學訓練的網紅，加上深偽技術，十秒鐘就能模仿一位醫師的聲音與長相發文。二是在美國以外的一些地方，病人問完 AI 就直接去藥局買藥，中間沒有醫師。

有一位醫師問：病人先問過 AI 才來，如果我的判斷跟 AI 不一樣，以後要怎麼說服他？Zink 教授拿計算機比喻：先學會算數，才開始用計算機，最後是信任的問題；他更擔心的是，怎麼教出一代「從沒見過沒有 AI 的標準答案」的醫師。Castro 醫師的做法是把推理過程攤開給病人看，因為 AI 是黑盒子，病人看不到它怎麼想。

病人帶著 AI 的答案走進診間，站上那篇〈病人走進診間前，已經被四個 AI 看過〉整理過另一場皮膚科會議的做法，包括 AI 衛教一定要寫明「什麼情況下停下來，去看醫師」。

最後一個問題是去技能化：醫師依賴 AI 之後，大腦那一塊會不會退化？Castro 醫師舉了一個住院醫師訓練計畫的做法：第一年不准用 AI 寫病歷，逼自己動腦；第二年混著用；畢業時才全面使用。他說，沒學過的技能，你不會知道自己不會。

參考文獻

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