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日前我的好友 Paul 和太太一起來到診間。他把檢查報告攤在我面前，神情緊張地說：「我爆肝了！我要戒酒了。」
Paul 平常有晚上喝一小杯威士忌的習慣。這杯酒原本是日常生活的一部分，如今卻成了夫妻倆擔心的事。我看了報告：G-GT 30 U/L，GOT、GPT 分別是 42 U/L、45 U/L；一週前追蹤的腹部超音波，顯示輕度脂肪肝。
我微笑著安慰他，不必先把自己嚇壞，戒酒是好的開始，再追蹤指數有沒有改善。他也笑了：「我也學會用 AI 看報告，把我嚇死了，我都不敢喝酒了！」
同一份報告，在診間外讓人聯想到「爆肝」，到了診間，卻有了另一種理解。這個落差，比數字本身更值得我們想一想。
先說清楚，Paul 的這幾項數值，不能直接解讀為肝臟出了嚴重問題。不同檢驗室的參考範圍略有差異；G-GT 30 U/L 在許多實驗室屬正常範圍，GOT、GPT 42 U/L、45 U/L 則可能接近正常上限，或略為升高。但也不能因此斷言肝臟完全沒事，仍要結合病史、症狀與後續追蹤。
大家習慣把 GOT、GPT 叫作「肝功能」，它們其實主要反映細胞受損的訊號，並不是肝臟功能的成績單。超音波說「輕度脂肪肝」，也不等於已完整評估發炎與纖維化。酒精、代謝狀況、藥物及其他原因，都需要放在一起看，不能只憑幾個數字就決定病因。
故事裡還有兩個值得注意的詞：「一小杯」和「爆肝」。前者沒有告訴我們實際喝了多少、酒精濃度多高、喝了多久；後者則是生活用語，沒有說清楚到底是哪一種肝臟問題。如果這些資訊沒有釐清，無論問醫師還是問 AI，都可能從一開始就產生理解上的落差。
我沒有看到 Paul 與 AI 的完整對話，因此不能斷言 AI 誤診，更不能替它補上一句從未確認的「你爆肝了」。也許它列出了幾種疾病的可能，也許只是提醒戒酒與追蹤，而 Paul 在緊張之下，記住了最可怕的部分。
這正是醫療溝通常見的難題：說明裡的「可能」，到了擔心的人心裡，有時會變成「我已經得了」。
AI 的回答往往完整、流暢，還能立刻接住下一個問題。對拿著陌生報告的人來說，這份耐心很有吸引力。但回答寫得多，不代表每一種可能都同樣適用於自己；語氣肯定，也不代表資料已經齊全。若沒有交代發生的機會、判斷依據與缺少的資訊，一長串疾病名稱反而可能讓人無所適從。
2026 年牛津團隊發表的研究便指出，在模擬醫療情境中，民眾使用語言模型，並未比傳統查詢方式作出更好的決定。困難之一，是使用者不知道該提供哪些資料，也難以分辨回答中混雜的好壞建議。這項結果提醒我們，模型會回答醫學問題，與民眾能靠它作出合適決定，仍有一段距離。
所以，當病人把 AI 的答案拿到診間，我不希望談話停在「網路不要亂看」。願意查資料，往往表示他很在乎健康。若醫師急著否定，病人可能不再說出自己查到了什麼，疑慮卻仍留在心裡。
我更願意先問：「哪一句話讓你最擔心？」接著一起看原來的問題、完整回答，以及它使用了哪些資料。這樣才能分清楚，是資訊錯了、條件不適用，還是某個詞讓人誤會。醫師也可能因此發現自己先前解釋得不夠清楚，需要補充。
Paul 的太太也很緊張，讓我再次想到，一份報告影響的常常是一個家庭。陪診家屬需要知道的，不只是「嚴不嚴重」，還包括現在可以做什麼、何時追蹤、出現哪些變化要提早聯絡醫師。說一句「不用擔心」不一定足夠，把後續安排講清楚，才讓關心有了可以著力的地方。
至於戒酒，我很支持 Paul 的決定。這次驚嚇或許促成了一個好的開始，但安慰他，並不是替繼續喝酒開綠燈。我希望傳達的是：願意戒酒值得肯定，我們可以因為理解健康而改變，不必先認定自己已經病得很重。戒酒後會改善多少，則應由追蹤結果回答。
想讓 AI 幫得上忙，可以把問題問得更具體：「請用白話解釋這份報告，分清楚哪些是已知事實、哪些只是可能性，還缺哪些資料需要醫師確認。最後，幫我整理三個回診時要問的問題。」這種問法能幫助整理資訊，但不能保證回答正確，仍需要核對。
上傳前，記得移除姓名、身分證字號、病歷號等識別資料；閱讀時，也要確認數值、單位與日期沒有被讀錯。看診時除了帶原始報告，也把自己的提問和 AI 的完整回答一起帶來，不要只截取最嚇人的那一句。
醫師同樣可以請 AI 協助草擬較易懂的說明，再親自核對內容，並請病人用自己的話說說接下來怎麼做。如此才知道訊息是否真的被理解，而不只是已經說完。
Paul 的故事沒有證明 AI 比醫師差，也沒有證明一張報告可以讓誰取代誰。它讓我看見，資訊走進生活時，需要有人協助釐清它的分量。
下次帶著 AI 的答案走進診間，不妨坦白說：「這段話讓我很擔心，可以請您和我一起看嗎？」那份報告，就有機會從一場驚魂，變成一次更好的對話。
《名醫講座系列第一篇》
陳鴻運醫師｜消化內科、家庭醫學科
