由輝達公司（NVIDIA）主辦的GTC Taipei 2026大會受到各界關注，馬偕紀念醫院醫師更受邀前往發表專題演講，分享當今醫療產業導入AI的技巧與發展，也提到醫療界最在意的是「能不能相信AI的回答」。
取得NVIDIA「生成式AI大型語言模型專業架構師（NCP-GENL Certified）」認證的馬偕紀念醫院數位醫學部應用醫學科主任黃崇堯，今（4）日受邀前往輝達主辦的GTC Taipei 2026大會專題演講。
生成式AI雖然具備強大的語言生成能力、溝通無礙，但不乏生成看似合理、語氣肯定，實際上卻是完全錯誤、虛構或毫無根據的論述。黃崇堯說，因此AI回答再流暢，醫療決策也不能只靠「AI認為」，若缺少實證資料與驗證機制，也可能出現錯誤資訊或與臨床事實不符的「幻覺（Hallucination）」。
黃崇堯分享，馬偕院內開發的「EBM Guardian（實證醫學輔助）」系統，是強調如何透過生成式AI協助醫師快速查找醫學文獻、整理實證資料，縮短臨床資訊搜尋時間，建構具備實證醫學基礎，可信任的臨床AI輔助流程。
黃崇堯說，EBM Guardian將AI與實證醫學流程結合，系統可協助醫師將臨床問題拆解為病人狀況、治療方式、比較項目與預期結果等醫學檢索架構，主動搜尋PubMed等醫學資料庫，並整理重要研究與文獻重點。
避免敏感資料送至外部雲端 醫：兼顧AI應用資訊安全
過去完整的實證醫學流程往往需要花費數小時甚至數天，但臨床現場經常必須在幾分鐘內做出判斷，透過AI能幫助醫師更快掌握重要醫學證據。
黃崇堯提到，為降低生成式AI可能因訓練資料偏差、推論錯誤或引用資訊不完整而產生錯誤內容，同時也導入多層驗證與AI稽核機制，第一時間生成的結果將經由另一組AI進行驗證，降低大型語言模型產生或引用錯誤資訊的風險。且此系統主要在醫院內部運作，避免敏感醫療資料直接傳送至外部雲端，兼顧AI應用與資訊安全。
黃崇堯補充，隨著生成式AI與大型語言模型逐步進入醫療應用，背後其實也需要高效能運算能力支援，除了AI模型本身外，此次也結合NVIDIA最新AI運算平台與大型語言模型優化技術，希望即使在多人同時使用情境下，仍能維持系統穩定性與臨床使用效率。
未來透過AI不只是文書處理工具，黃崇堯提到，可能逐步成為臨床醫療的重要輔助角色；馬偕近年推動智慧醫療應用，醫師說，包括急診導引輪型機器人、醫學影像AI、護理紀錄整理與臨床文件生成等技術，希望透過AI協助醫療團隊減輕重複性工作負擔，提升醫療效率。