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2026-08-27

| 日本醫師用AI傳承職人精神？

日本醫師用AI傳承職人精神？｜#博士生讀論文 #疼痛先醫腦
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enlightened2026/7/9–11，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
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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）
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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）
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很多人擔心，AI 會不會有一天取代醫師？
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但今天這場演講，讓我看到另一種更值得期待的未來。
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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。
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中村醫師一開始提出一個很有意思的觀點。
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醫師，其實也是一種「職人（Craftsman）」。
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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。
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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？
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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」。
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他把知識分成兩種。
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一種叫做「形式知」。
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也就是可以寫成文字、畫成圖片、做成教材的知識。
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另一種則叫做「暗默知（Tacit Knowledge）」。
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也就是高手知道，但很難說清楚的能力。
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很多疼痛治療的精華，其實都藏在這些暗默知裡。
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他分享自己的學習歷程也非常真實。
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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。
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進入疼痛中心後，先花了三個月站在旁邊觀察。
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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？
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因為真正的高手，不只是技術，而是整個臨床思維。
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他還分析了自己超過一百例胸椎神經根阻斷的學習曲線。
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結果很有趣。
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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
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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。
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真正精彩的是後半段。
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他開始思考：
如果高手的經驗很難教，那 AI 能不能幫忙？
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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）。
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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
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再交給 AI 學習辨識。
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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。
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這代表什麼？
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對資深醫師而言，也許只是多了一個小幫手。
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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。
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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。
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我很喜歡中村醫師最後的一句總結。
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介入治療沒有捷徑。
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真正的技術，仍然來自持續不斷的練習。
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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」。
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醫學之所以能夠進步，不只是因為新的藥物、新的儀器。
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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。
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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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