人工智慧想要應用在醫療領域會面臨如此複雜的人文難題，其中一個原因在於，大部分的應用題目都是從醫師的角度出發，試圖取代或協助醫師的工作。然而，醫師的存在，本來就是社會將充滿爭議的決定，特許給一群互相監督的專業團體來執行。因此這些決策本質上都是充滿倫理爭議的決策，需要長時間的討論和凝聚共識。然而，如果在短期之內就想要有醫療應用的成果，可以試著看見醫療領域中，醫師之外的臨床工作。在臨床場域中，護理師、藥師以及其他治療師，都扮演健康照護中不可或缺的重要角色，他們的工作中有一些部分是重複性高，亟需自動化的部分。這些重複性的工作，如果由人工智慧程式來代替，面對的倫理爭議相對比較少，也可以快速提高臨床工作的效率，也是現今人們較少著墨的藍海領域。

醫療背景的專業人士如果想要投入人工智慧在醫療的應用，與其興沖沖地跟著做別人已經做得很好的事情，不如深耕自己的專業，並且與之連結。舉例來說，專門開發軟體的工程師已經將演算法寫好，許多機器學習程式也進入自動化的階段，甚至不需要寫程式就能夠自己建立模型，在這種時候，為了要進入人工智慧領域，重新學習寫程式，若非為了興趣，其實效益相對很低。反之，我們應該要在機器學習技術成熟的現在，發揮自己的臨床知識、溝通能力，以及醫療相關的人文素養，協助將這些技術橋接帶到臨床的場域，讓科技真正落地。這些後續的工作，是專門寫程式的工程師無法完成，又是醫學背景的人最擅長的，才是我們應該努力的方向。

黃飛揚