這幾天，我特別到台北參加了由台北醫學大學數據處主辦的「健康數據科學全球高峰論壇」。這是一場匯聚全球頂尖智慧的豐盛饗宴，在會場上，我有幸與來自美國、英國、韓國的臨床數據專家與統計學者面對面交流。這不僅是一次學術的碰撞，更為我們團隊未來在跨國大數據庫的開發與合作上，開闢了全新且令人興奮的管道。
走在會場裡，看著各國學者展示的最新研究，我腦中不斷浮現一個公式：AxB —— 也就是 AI（人工智慧）乘以 Big Data（生醫大數據）。
威力無窮的 AxB 時代
在數位化醫療的浪潮下，從各國的健保資料庫（如台灣的 NHIRD）、英國生物樣本庫（UK Biobank）到跨國臨床實體數據平台（如 TriNetX），我們手中的數據武器越來越龐大。過去，科學家需要花費數月甚至數年的時間去清洗數據、跑統計模型；而現在，有了 AI 的協助，這個過程被壓縮到了極致。大數據提供了豐富的「燃料」，而 AI 則是效率驚人的「引擎」。兩者結合，正在以海嘯般的步伐推翻傳統的科研模式。
未來的科研：人類負責提問，AI 負責執行？
我不禁開始想像一個不久後的未來：科學家最重要的工作，不再是關在實驗室裡調格子或埋頭寫代碼，而是「如何問出一個好問題」。
只要人類科學家提出一個具備臨床價值的核心問題，AI 也許就能自動接手後續的所有繁重工作。這聽起來像是科幻小說，但看看我們眼前的 ChatGPT 5.6 和 Claude Code Skills，它們其實已經基本具備了這類自動化科研的雛形。
面對這樣的科技躍進，身為長期從事大數據研究與臨床試驗的科研人員，我的心情最貼切的形容就是：「既
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期待，又怕受傷害」。這無疑會是一個美好的年代，AI 幫我們屏除了重複性的庶務，讓醫學發現的速度提升百倍，最終受益的是全球的患者。但同時，這也是個讓人感到一絲可怕的年代——當 AI 的進化速度超越想像，人類在科研核心中的獨特性該如何保持？這需要我們這一代科學家共同去思考與規範。
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