亞東醫院教學部專題演講 2026-11-04|正式報告

兩題實證醫學問題的標準解答

《Science》394 卷 6822 期封面:醫師與病人和 AI 一起做出診斷
同一週的《Science》封面故事是 AI 輔助臨床診斷:從主訴開始,問診、開檢查、修正診斷。封面:Science 394 卷 6822 期(2026-10-22),© AAAS;Nori H, et al. Sequential diagnosis with language models. Science. 2026;394:423. doi:10.1126/science.aeh7930

亞東醫院實證醫學中心出的兩題腎臟科臨床問題。以下兩份報告依 Users' Guides to the Medical Literature 與 GRADE 的架構寫成:提問、檢索、評讀、證據確定性、臨床應用,最後是 27 份 AI 報告的常見錯誤講評;每句附出處。

第一題|三個月的腎功能與蛋白尿指標變化,能預測什麼?

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第二題|Permcath 用了三個月以上,什麼時候改做 AVF/AVG 並不比較好?

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這兩份報告是 agent 寫的。內容來自本研究讀過的文獻(納入 123 篇,讀到 117 篇,其中全文 115 篇),以及 27 份 AI 報告的共識與分歧;另一家模型逐句查核。寫得好不好,請實證醫學專家判斷。

品質從哪裡來:多跑幾輪

再強的模型,只跑一次的答案仍有可挑的地方。要產出一份詳實的報告,最簡單的做法是增加 AI 處理的次數:先寫初步研究,再由另一個模型以資深審稿人的立場查核、彙整。需要兼顧大量細節、讀大量文獻的任務尤其如此。這兩份報告就是這樣做出來的:

  1. 27 份第一輪報告(13 個網頁聊天機器人、14 個 agent),各答一次。
  2. 整理 27 份的共同主張與分歧,共 78 項。
  3. 以審稿人的立場逐條讀原文判定;另一家模型(GPT-6 Astra)查核五輪,第一輪就提出 17 項發現。
  4. agent 依此寫成兩份正式報告。
  5. 另一家模型對兩份報告逐句查核四輪:第一輪提出 23 項重要修正、6 項小修(沒有結局方向寫反);之後每輪複查修正、又找出新的問題;第四輪剩下的兩處也已修正。

這是這次流程中的觀察;沒有做「跑一次」對「跑兩次」的對照實驗。

這份報告怎麼來的

同一題先交給 13 個網頁聊天機器人與兩輪 agent 各答一次,模擬平常直接問 AI 的用法:作答時間不同、模型不同、正確性也不同。研究過程與各模型結果列出每一份回答的成績,以及如何從這些回答走到這兩份正式報告。演講投影片在這裡。

撰寫:Claude Opus 5.5(AI)|查核:GPT-6 Astra(AI)|發佈:王介立醫師(2026-11-01)。標準解答依本研究讀過的文獻寫成,逐句附出處;歡迎實證醫學專家指正。