好像這一天會來：工科超越醫科 - 工程師

※ 引述《pacino (掃地僧)》之銘言
: 認真討論，不是戰學歷。
: 醫科最後要做的routine:
: 問診 - 開藥 - 開刀
: 前幾年，deep learning 火熱時，
: 醫療這塊領域被討論的最多。
: 但是沒有一個實例讓人更近一步看到下一個階段。
: 一些聊天機器人，罐頭式的回應更是潑人冷水…
: 但是今天的 ChatGPT, 它的表現好到驚人。
: 「問診-開藥」，交給AI來做看起來是沒有問題的。
: 只要國際組織能訂出嚴格的標準，
: 通過標準規範的AI才能執業，
: 就不再需要那麼多的一線醫生，
: 也不會再有藥廠黑絲女業務陪老爹玩了。
: 喔
: 我是唐龍，不是唐鳳。
: 所以我不會想到用AI點麵線。

阿肥外商碼農阿肥啦！

認真回覆你一句，當前所有的人工智慧產品都是輔助，要完全做到無人最少起碼還要等個五
十年，如果你能理解當前大型語言模型的演算法，你就會知道他最終只能做到透過歷史數據
的脈絡預測而已。

當然，未來如果真的出現chatMedGPT之類的話，那也只是輔助醫生做出更精準的決策，更能
對症下藥或是縮短看診、巡診、看片的時間，而且大概幾年前阿肥就收過國內某幾家大醫院
的職缺要做這塊，不過就只是談過以後發現他們的薪水就是死魚價，所以就拒絕他們的offe
r了。不過智慧醫療這塊這幾年國外新的研究頗豐，菜鳥拿死魚價去拿開源Code訓練一下堪
用的模型蠻簡單的啦！

最後就是如果未來智慧問診導入以後，那一來可以保證菜鳥問診的品質跟老鳥醫生不會差太
多，還可以透過病患私人就醫紀錄來客製化推斷用藥，這樣看診時間縮短品質提高後，醫生
的工作成本跟醫院資源也能解放，這才是智慧醫療的最終型態。

如果說醫生的需求不須要那麼多的情況下，憑啥工程師會覺得自己好像不會被取代呢？軟工
的前後端一直都是大量的固定程序，半導體製程設備也有工作重複程序，那導入智慧製造跟
智慧網頁後，我只要從幾百個工程師變成十來個工程師尋一下系統有沒有異常檢修，連異常
都可以靠非人工方式預警的情況下，那真的就是公司只要少量精英級的人力來做這些事情就
可以了，不就連工科都沒落了。

科科


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