AI輔助針灸在中醫調理的應用現況：技術整合與臨床觀察要點

先說結論

最近在看 AI 跟中醫結合的這些事，特別是針灸。嗯...感覺是，它現在比較像一個很厲害的助理，還不到能取代醫師的程度。它能讓一些模糊的東西，變得比較有數據感。但要說完全靠它...還很遠。

臨床上看到哪些證據了？

所以，AI 到底在針灸上做了什麼？我看了一些資料，大概有幾個方向。

一個是「經絡檢測」。有台灣的公司開發了一套系統，他們說是「中醫版電腦斷層」，就是用儀器去量你身上幾十個穴位的電阻數據，然後用 AI 分析，給醫師一個量化的參考。聽起來很酷，把以前那種比較抽象的「氣血」概念，試著用數據呈現出來。

另一個是「輔助選穴」。AI 可以去學習大量古籍跟名醫的臨床案例，當一個新的病人來的時候，它能根據症狀，推薦可能的穴位組合。這對比較年輕的醫師來說，可能是一個很好的學習工具。但...這也帶出一個問題，中醫很講究「個人化」，AI 的建議到底能不能那麼貼切，還很難說。

還有就是用在「美顏針灸」的領域。有研究團隊用 AI 去分析臉型、皺紋，再結合超音波看針刺的深度，希望能做到更個人化的美顏針灸。這就很有趣，把傳統技術用在一個很現代的需求上。

對了，還有看到研究在談「智慧針灸機器人」。它可以自動定位穴位，然後執行針刺。聽起來有點科幻，但可以解決標準化跟經驗複製的問題。不過，針灸那個「得氣」的手感，冰冷的機器真的能模擬嗎？這點我還蠻懷疑的。

它是怎麼做到的？

簡單講，就是把中醫那些很難言傳的「經驗」，想辦法變成數據，然後讓電腦去學。

比方說，脈診。以前全靠醫師三根手指頭的感覺，現在可以用壓力感測器去把脈搏的波形記錄下來，變成一串數據。然後 AI 模型，像是RNN或LSTM這種處理序列資料的，就來分析這些數據，試著去對應到中醫說的「浮、沉、遲、數」這些脈象。

舌診、面診也是類似的道理，就是用影像辨識技術。讓 AI 去看大量的舌頭、臉色照片，學習怎麼分辨舌苔的厚薄、顏色，還有臉色的變化。這確實解決了一部分標準化的問題，因為以前光線、環境不同，判斷就可能差很多。

問診的部分，則是靠自然語言處理（NLP）技術。 AI 可以把醫病對話錄下來，自動抓出關鍵字，比如「怕冷」、「口乾」，然後整理成結構化的病歷。這能幫醫師省下不少時間。

所以，整個過程就是：數據採集（脈診儀、舌診儀） -> AI 模型分析（深度學習、機器學習） -> 輸出輔助診斷建議。它不是憑空創造，而是基於大量現有的中醫知識跟數據。

不同應用，但限制還是很明顯

雖然聽起來很美好，但實際上的限制...嗯，還是不少。我整理了一個簡單的比較，這樣看比較清楚。

項目	傳統中醫作法	AI 輔助現況	我覺得的限制與挑戰
診斷（四診合參）	醫師個人的感官、經驗、知識整合。很主觀，但很全面。	把望、聞、問、切的資訊拆開來，用不同儀器數據化。	數據是客觀了，但整合起來還是個大問題。AI 很難像人一樣，把所有線索「悟」在一起。
針灸取穴	辨證論治，同樣的病，不同的人、不同時間，穴位都可能不同。	基於數據庫推薦標準化穴位組合。	太標準化了。失去了中醫「因人制宜」的精髓，而且很依賴數據庫的品質。
針刺手法	提插、捻轉...講究「得氣」的手感，這是醫師跟病人的互動。	機器人可以做到精準定位跟深度控制。	完全沒有「氣」的交流。比較像是物理刺激，而不是能量調節，這中間的「神」不見了。
臨床驗證與法規	千年臨床經驗的積累，師徒傳承。	需要現代醫學標準的臨床試驗來驗證。相關醫療器材也需要通過衛福部食藥署的審查。	臨床試驗設計很難，而且缺乏統一的評估標準。在台灣，這類AI軟體屬於醫療器材，法規監管很嚴格。

在地法規與國外研究的溫差

說到法規，這點就很有趣。我看到一些國外的研究，特別是中國大陸或韓國的，他們走得很快。比如開發專門的針灸大模型，或是用 AI 去做更深度的證候分析、甚至預測。感覺上，他們在技術整合跟學術研究上，步子邁得很大。

但是在台灣，衛福部食藥署（TFDA）的態度就相對謹慎。他們有公布「人工智慧/機器學習技術之醫療器材軟體查驗登記技術指引」，還有成立專門的智慧醫療器材專案辦公室。這表示政府是鼓勵發展的，但前提是「安全」跟「有效」。所有宣稱有療效的 AI 軟體，都必須當作「醫療器材」來管理，整個開發和驗證流程都得符合規範。最近還發布了「預變更控制計畫」的指引，讓廠商在核准範圍內可以更新模型，這算是接軌國際作法。

這種態度差異可以理解。國外研究可能更偏向探索技術的可能性，而台灣的法規單位必須站在保護民眾健康的第一線。所以，一個新技術從實驗室到真正能用在我們身上，中間還有一段很長的路要走。特別是中醫這種...嗯...比較難完全標準化的領域。