醫療 AI 在實驗室與現實應用間存在巨大鴻溝，主因在於「人機互動」的資訊落差。雖然大型語言模型在標準化考試表現優異，但現實中患者往往無法提供精確、完整的病徵描述，導致模型接收的輸入品質低劣，產生「垃圾進，垃圾出」的困境。此外，現有模型多基於群體統計數據而非個體生物特徵，難以應對複雜的臨床變因。產業趨勢顯示，未來 AI 醫療的勝負關鍵不在於模型參數多寡，而在於如何透過優化提示工程與人機介面，縮短專業診斷與大眾語言間的認知距離，並解決數據透明度與信任問題。
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