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日本醫師用AI傳承職人精神？

2014-06-05

日本醫師用AI傳承職人精神？｜#博士生讀論文 #疼痛先醫腦

2026/7/9–11，我來京都參加 JSPC #日本疼痛臨床醫師學會的第60屆學術大會

The 60th Annual Meeting of the Japan Society of Pain Clinicians

#日本ペインクリニック学会第60回学術集会

2026/7/10

演講題目：透視下インターベンショナル治療の習得過程とAIによる骨解剖の可視化

（透視導引介入治療的學習歷程，以及 AI 骨骼解剖可視化）

演者：中村大輝醫師

（社会医療法人高清会高井病院ペインクリニック外科）

很多人擔心，AI 會不會有一天取代醫師？

但今天這場演講，讓我看到另一種更值得期待的未來。

AI 不一定是來取代醫師，而是讓每一位年輕醫師，都能更快接近老師傅數十年的經驗。

中村醫師一開始提出一個很有意思的觀點。

醫師，其實也是一種「職人（Craftsman）」。

真正的高手，不只是知道教科書怎麼寫，而是擁有大量無法完全用文字描述的經驗。

例如：

• 針應該從哪個角度進去？

• 什麼時候該旋轉針尖（Level Technique）？

• 什麼時候應該停下來重新調整？

• 造影劑擴散成什麼樣子才算成功？

這些都不是一本教科書可以完整教會你的，而是每天反覆練習累積出的「手感」。

他把知識分成兩種。

一種叫做「形式知」。

也就是可以寫成文字、畫成圖片、做成教材的知識。

另一種則叫做「暗默知（Tacit Knowledge）」。

也就是高手知道，但很難說清楚的能力。

很多疼痛治療的精華，其實都藏在這些暗默知裡。

他分享自己的學習歷程也非常真實。

剛開始，他到處找資料、參加研究會、主動聯絡前輩，希望找到真正會做介入治療的人。

進入疼痛中心後，先花了三個月站在旁邊觀察。

不是急著拿針，而是先學會：

怎麼看診？

怎麼判斷病人適不適合做神經阻斷？

怎麼調整透視角度？

怎麼和病人溝通？

因為真正的高手，不只是技術，而是整個臨床思維。

他還分析了自己超過一百例胸椎神經根阻斷的學習曲線。

結果很有趣。

隨著經驗增加：

✓ 透視時間持續縮短

✓ 針尖移動越來越直接

✓ 不必要的修正越來越少

也就是說，熟練之後，不只是速度變快，更重要的是病人接受的 X 光輻射也有機會跟著下降。

真正精彩的是後半段。

他開始思考：

如果高手的經驗很難教，那 AI 能不能幫忙？

於是，他利用深度學習模型，訓練 AI 自動辨識透視影像中的薦骨孔（Sacral Foramen）。

為了完成這件事，他們先替每一張影像仔細標記：

✓ 左側 S1 薦骨孔

✓ 右側 S1 薦骨孔

✓ 棘突

再交給 AI 學習辨識。

結果，左側 S1 仙骨孔的辨識準確率與敏感度都達到約 95%，右側 S1 約 80%，已經具有相當不錯的辨識能力。

這代表什麼？

對資深醫師而言，也許只是多了一個小幫手。

但對初學者來說，卻可能是一位永遠站在旁邊提醒你的老師。

它可以即時指出仙骨孔的位置，減少找解剖構造的時間，也有機會降低病人與醫護人員接受的輻射暴露。

我很喜歡中村醫師最後的一句總結。

介入治療沒有捷徑。

真正的技術，仍然來自持續不斷的練習。

而 AI 的價值，不是取代這些努力，而是把老師傅腦中的「暗默知」，慢慢轉變成每個人都能學習的「形式知」。

醫學之所以能夠進步，不只是因為新的藥物、新的儀器。

更重要的是，我們開始有能力，把過去只能靠師徒相傳的經驗，轉化成下一代每位醫師都能學會的知識。

也許未來真正被 AI 放大的，不是機器，而是人類的智慧。

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