2026/04/29 【做自己的功課～中國醫藥大學附設醫院邀請陳偉德醫師專題演講『給年輕醫師安排一位新教練：學看病人、去問AI』】環球日報社 World News Media

【記者陳應交/臺中市報導】

在AI浪潮下，醫學教育需全面革新；致力推動醫學人才培育及教育訓練的中國醫藥大學兒童醫院顧問陳偉德醫師感受深刻的說，「AI太厲害了。」陳講座教授真誠鼓勵醫學界和臨床醫師親自操作這項新技術，不要只是閱讀別人的想法，憑此形成你的觀點，要做自己的功課！

中國醫藥大學前副校長陳偉德講座教授曾任北港媽祖醫院院長，榮獲台灣醫療典範獎、兒科醫學教育貢獻獎、星雲教育獎、醫學教育研究獎等獎項，陳偉德醫師教學團隊最近出版了兩本與AI在醫學教育及臨床應用的著作《學看病人、去問AI》、《去問AI！下一步呢？》，引導年輕醫師與醫護人員如何與AI協作，視AI為一種「新教練」，學習如何正確與AI對話以優化診斷。

中國醫藥大學附設醫院4月25日在英才校區立夫教學大樓B1國際會議廳舉辦全院學術演講，邀請兒童醫院顧問陳偉德醫師專題演講「給年輕醫師安排一位新教練：學看病人、去問AI」，由教學副院長邱德發主持，鄭隆賓執行長、林正介副校長、徐武輝副院長、劉淳儀專員等校院同仁參與踴躍，會後開放提問，會場氣氛熱絡，聆聽醫護同仁獲益良多。

AI降臨診間 醫學教育震撼彈

陳偉德講座教授專題演講，以親身經歷點出AI在臨床推演與病歷診斷上的驚人算力，套用長庚林思偕教授說的：「我花了三十年學會的事，你可能用三分鐘就查得到。」顯而易見，現代醫學生與醫師若不善用AI，將在未來的醫療革命中錯失先機，醫學界亦應盡速改變傳統的教學與看診思維。

AI診斷精準揪錯，醫師驚呼「太恐怖」

陳偉德醫師分享讓他「狂冒冷汗」的真實案例；在一次兒科病例討論會，醫學生的病歷初稿將病童身高記錄為「141公分」，師生花兩小時仔細討論皆未察覺異狀，沒想到將資料輸入AI後，AI立刻揪出這項低級錯誤，指出六歲孩童的平均身高應為115至120公分，並主動提示可能是測量錯誤，最終證實病患真實身高僅為107.4公分。

此外，當陳醫師不慎將實驗室數據中的血小板數值漏打一個零時，AI也能瞬間改變診斷方向並提出警示，甚至在修正數值後，仍不忘提醒其他潛在的檢驗異常；陳醫師引述美國麻省總醫院（MGH）的研究，AI在臨床推理的評分上，甚至以滿分10分的成績，超越了主治醫師的9分與住院醫師的8分。

首創「病歷初稿」三表單教學法，破解學生「變笨」疑慮

面對醫界擔憂過度依賴AI會讓醫學生失去獨立思考能力的質疑，陳偉德醫師提出了一套「可能疾病去問AI」的新型教學模式。他強調，絕不能讓學生直接用AI代寫病歷，而是要求學生必須先親自思考並寫出「病歷初稿」，再將病患的性別、年齡、主訴、病史等資料，循序漸進地餵給AI，藉此觀察AI縝密的邏輯思維。

為此，陳偉德醫師臨床教師團隊設計了一份「三欄表單」，內容涵蓋學生的病歷初稿、AI的回覆內容，以及最重要的「自我查證與老師解惑」欄位，讓AI轉化為臨床教練的角色，實證結果顯示，採用此教學法後，學生的滿意度高達8.5分（滿分9分），且課後回饋字數平均突破300字，顯見學生確實能從中獲得深度的反思與啟發。

■ 思考先自主：教學生先看病人，寫病歷初稿

■ 循序而致精：將病歷初稿依序請問AI，理解其邏輯推理

■ 立即能對話：任何疑義可隨時再問AI

■ 學習有重點：AI所提示之答案皆為學習重點

■ 實證除錯幻：老師協助學生辨別AI之幻覺及錯覺

■ 看病加全人：AI寫出之 POMR 看病、看病人、看全人

■ 教學可相長：To teach is to learn twice.

陳偉德醫師叮嚀年輕醫師寫好病歷，盡心做一位會看「病」的醫師（Traditional Record）；會看「病人」的好醫（POMR&SOAP）；會看「全人」的好好醫師（Health Maintenance,WCC）！

推動POMR2.0，嚴謹把關「全人醫療」紀錄

除了引入AI輔助教學，陳偉德醫師也對台灣現行的病歷寫作制度提出檢討；他指出，目前台灣醫院常將傳統病歷與POMR（問題導向病歷）與SOAP格式混淆，導致臨床推理不夠嚴謹、無法精準呈現醫療決策過程，因此，他提倡推廣「POMR 2.0」，並呼籲醫界重新重視病患的「整體問題清單（Problem List）」，以落實真正的全人醫療照顧。他更首創在病歷評估（Assessment）階段導入「DDCC」原則，要求醫師須完整思考並記錄鑑別診斷（DD）、致病原因（Cause）、未治療的後果（Consequence）以及併發症（Complication），此舉亦有助於減少臨床醫療糾紛。

醫病關係大翻轉：當病人先問AI才來看診

「醫生高高在上的時代已經過去了！」陳偉德醫師強調，醫療資訊的取得已從傳統教科書、網路社群，快速邁入「人人皆有AI」科技新階段，如今越來越多病患在看診前會先諮詢AI，甚至拿著AI列印出的診斷資料來與醫師對談案情。雖然AI目前最大的侷限在於缺乏「創新與新創」的能力，無法診斷人類過去未曾遇過的新型疾病，但其極高的精確度與輔助價值已成定局。

AI醫療革命來臨，陳偉德講座教授體悟，現今已經不是在討論要不要使用AI；培訓醫學生如何將其應用於自己照顧的病人，並從過程中直接學習臨床推理，或許是更實用的方法，問題導向POMR強調的，實際上是整體醫療，AI可以成為「病人寫作書寫」POMR之內容書寫，也參與了分析和反思的寫作訓練過程，希冀透過這種新的診療作業及教育模式來翻轉整個書寫結構，共同發展與訓練AI醫療教育的雙贏！