精選解讀｜59% 英國民眾用 AI 自我診斷：當先問 AI 成為健康習慣，ChatGPT Health 正在重寫責任邊界

當「先問 AI」變成多數人的第一反應，健康就不再只是醫療服務的可近性問題，而是下一個被聊天介面重寫的入口權力

多數人已經在用，且用得很日常

根據保險比較平台 Confused.com 旗下壽險部門的調查指出，英國受訪者中，多數人會用 AI 來自我判讀健康狀況，包含症狀查詢、副作用、治療選項與生活型態建議等。報導中也提到，有些人把 ChatGPT 這類工具當成「虛擬治療師」，用來獲得心理支持或面對壓力時的因應策略。

而另一家產業媒體《Healthcare & Protection》在轉述同一份研究時，補上了更關鍵的數據：在樣本為 2,000 名受訪者之中，有「59%」曾用 AI 進行自我診斷；但同時也有一個很值得玩味的落差，那就是只有「11%」覺得幫助「很大」。這種「AI 明明沒那麼神，卻還是很多人在用 AI」的矛盾，正是這篇解讀文章的核心。

這不是 AI 變更準，而是「看診阻力」先被替代

如果只看「59%」，很容易直接下結論：AI 變得足夠可靠，所以大家改問 AI。但問題是，調查裡更清楚的訊號其實是「阻力成本」在推著人去用 AI。

調查結果有提到，受訪者轉向詢問 AI 的理由之一是「更快」：有「42%」認為 AI 比等醫師門診更快。另外有一些人則是因為尷尬或不自在，寧可把敏感的健康問題先丟給 AI；例如「24%」表示，詢問 AI 比當面討論更自在，而且這個比例在年輕族群裡面更高。還有人把它視為省錢方法之一，有「20%」的受訪者認為自我診斷可能節省私人醫療費用。

以上這些數字講的其實都是「行為選擇」與「主觀感受」，並不等同於「診斷更準」或「健康真的變好」。它比較像是在說：當你不舒服、心裡又有點怕時，AI 提供的是一個可立即互動、可以先把話講出口的空間。

同時也要提醒一個很容易被看錯的細節。英格蘭國民保健署（NHS England）確實有一篇個案研究提到「等候 10 天」，但那指的是北約克郡某一間診所的改善成果：他們把例行 GP 約診的平均等候時間，從 19 天縮短到 10 天。這是單一診所的案例，不能直接當成「全英國平均等候 10 天」。

同樣地，報導提到「GP 等候有時可達一個月」，比較像是在描寫民眾對等候壓力的感受，用來營造情境張力，並不是官方統計數字。把這兩句話放回各自的脈絡，讀者才不會混淆：就醫確實有壓力，但「壓力有多大」要分清楚是個案案例、媒體敘事，還是全國性的統計數據。

AI 可以幫你「準備好去看醫師」，但不能替你「做醫療決定」

這份調查最值得注意的，不是大家有沒有用 AI，而是那個很矛盾的落差：只有 11% 的人覺得 AI 幫助「很大」，但還是有 59% 的人會用。這表示，多數人用 AI 不是期待它一次就給出最正確的答案，而是把它當成一個「先整理」的工具。你可以先把症狀講清楚、把自己的擔心寫下來、把想問醫師的問題先列好，讓自己進診間時更有準備，也比較不會慌。

不過，能用不代表可信。若把「它回答得很順」當成「它一定對」，風險就會慢慢堆起來。2025 年《npj Digital Medicine》彙整了 83 項研究，發現生成式 AI 在「診斷」這種任務上的整體準確率大約只有五成左右，而且明顯落後於專家醫師；研究也提醒，許多研究本身可能有偏誤。換句話說，生成式 AI 有機會在某些情境下接近非專科或較不資深醫師的水準，但要拿來取代專家判斷，距離還很遠。

更早之前，市面上的「症狀檢測」工具就一直卡在同一個難題：它們看起來能給建議，但不代表建議就會越來越可靠。2022 年《Journal of Medical Internet Research》追蹤多款工具長達五年，發現平均來看，它們在「分流」這件事上沒有變好，也就是說，遇到症狀時要不要立刻就醫、該去急診還是先觀察，這類判斷並沒有更準；某些使用情境甚至變得更差。再加上每一款工具差異很大，你問的是哪一類問題，也會明顯影響結果。

把這個研究和前面生成式 AI 的診斷表現放在一起，其實就能拉出一條更務實的界線：AI 最適合做的是「幫你準備好去看醫師」。例如把症狀整理成清楚的敘述、把檢驗單上看不懂的術語翻成白話、把你真正想問的問題先列出來、把最近的作息與生活習慣可能相關的線索先盤點好。這些都能降低就醫阻力，讓看診更有效率。

但一旦你問的是「現在要不要立刻去看醫師」「要不要調整藥物」「這是不是嚴重疾病」這種需要責任鏈的決定，AI 回答再流暢也不等於它願意或能夠負責。它可以幫你整理資訊，卻不能替你承擔醫療判斷的後果。

入口權力：OpenAI 把健康獨立出來，是在重新劃清「能做什麼、不能做什麼」

這個議題有值得繼續深挖的原因在於，當民眾開始用 AI 自我判讀健康狀況時，平台端也同時做出相應的動作。近期OpenAI 剛推出 ChatGPT Health，把與健康相關的對話，從一般的聊天中區隔出來，變成一個獨立的健康專區。它的定位很清楚：用來協助你整理與理解健康問題，但不是用來做診斷或治療，強調「支持」而不是「取代」醫療照護。

據路透社報導指出，OpenAI 用「每週超過 2.3 億次」健康相關提問來說明需求規模，並提到這個健康專區可以讓使用者上傳醫療紀錄，或連結 Apple 健康（Apple Health）、MyFitnessPal 等健康應用程式。報導也提到，這項功能在一開始會有開放範圍與地區限制。

另有科技媒體則把它看成更典型的平台策略：OpenAI 鼓勵你把醫療紀錄和健康資料接上來，讓 GPT 的回覆更貼近你的狀況；醫療紀錄的介接會透過與 b.well 合作，連到大量醫療所提供的資料來源。但外媒也提醒，這並非端到端加密，在合法程序下仍可能被要求提供資料，因此「越個人化」同時也代表「越敏感」。

還有一點也是值得說明的， OpenAI 所說的「單向隔離」設計。它並不只是把健康專區和一般聊天分開，還把資料流向分得更細：官方文件說明，健康專區的聊天、檔案與記憶不會用於訓練其基礎模型，健康專區的記憶也不會回流到一般聊天；但在需要時，健康專區可能會參考一般聊天中的上下文，讓回覆更相關。簡單來講就是，「一般聊天 → 健康專區」可以參考，「健康專區 → 一般聊天」不回流，讓敏感內容盡量留在比較受控的範圍內。

這樣的設計不只是隱私宣告，更像是在用產品架構重新劃界線：健康這種高度敏感的內容，要怎麼存、怎麼用、怎麼隔離、什麼時候該提醒你去找專業。當使用者把檢驗報告、就診摘要、睡眠與活動紀錄都接上去，ChatGPT 就不只是回答問題而已，而是開始站到「個人健康工作流程的中間」：幫你整理、提醒、串接，甚至影響你下一步要不要就醫。入口權力通常不是一夕之間被宣佈出來的，而是在這種日常流程慢慢被改寫的過程中，逐步成長出來的。

不一定先從醫院端爆發，而是先從消費者端變成習慣

傳統健康科技要進醫院端，常見門檻是採購週期長、系統整合複雜、合規成本高。ChatGPT 健康走的路更偏消費者端：先讓個人把資料聚合，再提供「看懂」與「準備」的價值，例如理解檢驗結果、規劃飲食與運動、準備看診提問、比較保險方案取捨等。路透社在報導中點名「比較保險選項」也是用途之一，正好和 Confused.com 以壽險語境包裝調查形成對照：健康入口一旦前移，保險與健康管理的交界就會提前出現。

換言之，市場不一定要等醫院採用才會啟動。它可能先在「日常行為」這一層跑起來：飲食、睡眠、壓力與運動。這些領域相對不觸及診斷責任，卻足以形成長期黏著；黏著一旦形成，後續的合作模式、資料標準、以及監管邊界就會被迫跟上。

入口前移不等於醫療替代，但使用上很容易滑坡

OpenAI 與媒體報導都反覆強調「不是用來診斷或治療」。問題是，使用者一旦把它當第一步，就很容易在焦慮與時間壓力下，把第二步也交出去，尤其當回答很像專業時，人很容易把「說得像」誤認成「就是」。

這也是為什麼症狀檢測工具的研究會不斷提醒：分流能力差異很大，而且平均表現不會因時間自然變好。生成式 AI 把互動做得更自然、更有說服力後，反而更容易放大錯覺。真正的難題不是「要不要讓人用」，而是「當人們已經在用，制度與產品要如何把它導回正確的責任鏈」。如果公共體系只停在口頭宣導「不要自我診斷」，通常會輸給日常阻力；但若能把 AI 明確定位為「就醫前準備與資訊整理」工具，並把高風險情境的警示、轉介與限制做成可驗收的產品行為，才可能把風險鎖在可控範圍。

接下來要看三個訊號，才能判斷這條路會往「更安全」還是「更危險」走

第一個訊號，是平台說的「不是用來診斷」能不能真的做成產品行為，而不是只寫在免責條款裡。當使用者問到高風險問題時，它會不會清楚提醒「要就醫」，甚至引導你去找正確的專業資源？它會不會避免兩種常見的誤導：一種是過度安撫，讓人以為沒事而拖延；另一種是過度嚇人，讓人過度緊張、做出不必要的行動？此外，健康專區的資料到底怎麼隔離、能不能刪、能不能掌控，說明是否清楚透明，也會決定它到底是「幫你更有準備的工具」，還是「講得很像專業、但其實容易讓人誤判的工具」。

第二個訊號，是健康資料的對接會不會變成新的事實標準。當醫療紀錄介接依賴 b.well 這類中介，平台就不必自己重做整套醫療資料系統，也能用合作快速擴大可連結的範圍。接下來要觀察的是：更多穿戴裝置、健康應用程式、保險或健康服務，會不會把「能不能對接 ChatGPT 健康」當成基本配備。一旦大家都往同一個入口靠攏，入口權力就會更集中。

第三個訊號，是監管與醫療專業體系怎麼重新劃界線：什麼算「健康助理」，什麼算「醫療行為」，出了問題責任要落在哪裡。這不是單純的產品功能問題，而是規則與用語要跟上人們的使用習慣。界線畫得太鬆，風險可能外溢到真正需要專業判斷的領域；界線畫得太緊，又可能讓大家照用不誤，但變得更難被看見、更難被管理。

真正的風險不在「更方便」，而在「方便到你忘了誰該負責」

把這些線索放在一起，你會看到同一件事正在同時發生兩個方向：一方面，多數人已經把 AI 放進健康判斷的第一步；另一方面，平台正在用「獨立健康專區、資料連結、單向隔離」把這個習慣變成一套產品流程。這不只是功能更新，而是「誰會成為你管理健康的預設入口」的競爭。

因此，最需要警覺的不是 AI 會不會取代醫師，而是當它變成預設入口後，人們會不會在不知不覺中把「該交給專業的責任」也一起交出去。要讓這條路徑對社會有利，重點不在禁止，而在於把界線做得清楚、做得可驗收：哪些事它可以協助、哪些事它不能碰、碰到哪一類情境必須把你導回專業流程，並且讓使用者看得懂、也能真正做到。

參考資料：

• “Dr AI, am I healthy?” 59% of Brits rely on AI for self-diagnosis

• Majority of Brits using AI to self-diagnose but only 11% helped significantly

• Routine GP appointment waiting times reduced by 47%

• Introducing ChatGPT Health

• OpenAI launches ChatGPT Health to connect medical records, wellness apps

• OpenAI launches ChatGPT Health, encouraging users to connect their medical records

• Triage Accuracy of Symptom Checker Apps: 5-Year Follow-up Evaluation

文/ InfoAI 編輯部

AI 時代的思考力革命｜AI 素養，不是學技術，而是拿回主導權的能力升級

與 AI 一起思考，成為能定義方向的人

版權聲明與授權須知

本內容由 InfoAI 擁有著作權。如有引用、轉載或任何商業用途的需求，請來信聯絡： contentpower688@gmail.com。

用內容建立信任
用洞察塑造品牌

在 AI 時代，真正有力量的行銷不是廣告聲量，而是持續輸出的深度思考。InfoAI 把全球 AI 趨勢與報告，轉譯成清楚、精準、有觀點的內容，讓企業不只是跟上變化，而是成為洞察的提供者，讓品牌變成被信任的決策夥伴。如果你不想只是「談 AI」，而是想「透過 AI 影響市場與客戶」，那就從內容開始。歡迎來信： contentpower688@gmail.com

如果你覺得這篇解讀對你有幫助，歡迎訂閱 InfoAI 電子報，我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察，幫助你看懂新聞背後的真正意義。也別忘了加入透過［QRCode］／［按鈕］加入 Line 社群 ，隨時掌握值得關注的 AI 發展與專業觀點。

AI 協作聲明：

本篇文章由 InfoAI 團隊策劃，並透過人工智慧工具協助資料整理與內容撰寫，最終內容由編輯進行人工審閱與優化。

InfoAI 讀懂 AI 如何改變世界

全球AI新聞精選與解讀

Content Power 重構並流動知識

重新提煉知識轉化價值