有人把人生裡一段「看起來沒有方向」的時期，叫作「低效準備期」。這段時間其實在累積一樣很重要的東西：「體感經驗」，很接近我們平常說的手感或直覺。它寫不下來，所以也複製不了。李連杰電影裡那句台詞「這一拳 20 年的功力，你擋得住嗎？」，說的就是這種東西。
順著這個說法往下推：AI 能複製的，多半是寫得下來的東西，例如文本、數據、流程、方法論；它複製不了的，是判斷、直覺與分寸。所以體感經驗在今天，反而最值錢。
這段話我很有感覺。因為看診，就是這樣一拳一拳練出來的。
先講結論
醫學知識可以寫成秘笈，看診的功力不行。醫師的判斷力，是在一次次「出手、得到回饋、修正」裡練出來的：器械傳回手上的阻力、病人皺眉的那一秒、家屬一句「這次跟以前不一樣」。這些回饋寫不進教科書，也餵不進 AI。
所以在 AI 時代，我給年輕醫師的建議不是少練，而是換個方式練：讓 AI 當你的秘笈和陪練，但馬步要自己蹲。同時也要記得，體感會騙人，它必須在有回饋的環境裡被反覆校正，才會變成真正的功力。
武功秘笈與蹲馬步：醫學裡寫得下來的，和寫不下來的
哲學家博藍尼（Michael Polanyi）在 1966 年寫過一句後來被引用無數次的話，大意是：我們知道的，比我們說得出來的多[1]。他把這種說不出來的知識，叫作「默會知識」。
醫學剛好兩種都有。
寫得下來的那一半：解剖、藥理、指引、流程、統計數字。這一半，AI 已經讀得比任何一位醫師都多。我在 醫療的最後一哩路 裡寫過，在「看資料」這件事上，醫師已經不是 AI 的對手。
寫不下來的那一半：是內視鏡伸進鼻腔時，哪個角度病人會縮一下；做鼻腔新冠快篩或流感快篩時，要挑哪個鼻孔，為什麼；同樣一句「喉嚨卡卡的」，從哪個語氣聽得出他其實在擔心癌症，內視鏡可能一定要做，不然這個人今天可能會睡不著；同一份報告，對眼前這個人要先講哪一句，先講好消息還是先講壞消息。這些我在台中榮總時期帶過很多住院醫師，帶過幾百個實習醫師，但老實說，我能做的是陪他練，絕對沒辦法寫一份講義或職場生存手冊，讓他背完就會。
給一個人再多武功秘笈，他不會因此變成武學大師；給一位醫學生再多期刊與背景知識，他也不會因此變成一位指標性的醫師。秘笈是必要的，但功力不在秘笈裡。
一拳一拳練：回饋才是真正的老師
練拳的人都知道，一拳打出去，身體會告訴你很多事。大肌群有沒有帶動、細微的肌肉有沒有穩住、打到東西那一下的痛和震動從哪裡傳回來，下一拳就從這些回饋去修正。功力不是拳打得多，是每一拳都有回饋，每一次回饋都拿來修正。
心理學界對這件事有很扎實的研究。艾瑞克森（K. Anders Ericsson）研究頂尖表現者，發現拉開差距的不只是練習時數，而是「刻意練習」：有明確目標、有回饋、針對弱點反覆修正的練習[2]。康納曼（Daniel Kahneman）和克萊恩（Gary Klein）兩位學者，原本對「專業直覺可不可信」立場相反，2009 年合寫了一篇論文，共同的結論是：專業直覺可不可信，取決於兩個條件，一是環境本身有沒有規律可循，二是這個人有沒有足夠的機會，透過回饋學到那些規律[3]。
換成診間的語言：看診的功力，是在「我判斷、我出手、病人後來怎麼了、我修正」這個迴圈裡長出來的。如果一個醫師時常看診完畢沒有主動積極追蹤患者後續的成效，這樣無法累積經驗。同樣的遇到相對複雜的案例，有些年輕主治醫師會選擇轉給資深的主任，拒絕跨出舒適圈，也沒有事後去請教主任後來怎麼處理這個個案，也沒有去翻閱新的期刊或者教科書來試著學會診治這類型的困難病情，這樣就絕對沒有迴圈，更是不會進步。
所以我時常會跟學院的醫師或者診所的醫師說，您只要遇到需要追蹤變化與觀察後續效果的患者，您都要積極的約診病人回診，同時告訴對方完善的治療計劃，下一次回來我們要確認哪些事情、要改善哪些症狀、要進一步檢查哪些項目，透過下一次的回診我們可以修正我們的判斷、堆疊我們的經驗、累積醫病的關係、同時創造三贏的局面。
耳鼻喉頭頸外科的日常就是這樣。內視鏡的手感、手術器械在組織上傳回來的阻力、出血時該停還是該繼續、病人回診時說「比上次好很多」或「還是一樣」，每一個都是一拳打出去之後傳回來的震動。少了回饋的練習，只是重複；有了回饋的練習，才會累積成功力。
診間裡的三種體感：讀氣氛、讀難處、讀機率
如果要把看診的體感拆開來看，我會分成三種。
第一，閱讀診間的氣氛。 病人走進來的步伐、坐下時先看我還是先看家屬、哪一句話讓他突然安靜下來。這聽起來很玄，但有研究試著把它量出來。比利時一項基層醫療觀察研究，追蹤了 3,890 位 0 到 16 歲的孩子，發現在醫師臨床評估為「不嚴重」的孩子裡，如果醫師仍覺得「不太對勁」，後來確實是嚴重感染的可能性明顯升高；而和這種直覺最相關的情境因素，是家長覺得「這次和以前生病不一樣」[4]。研究者建議，這種直覺應該觸發行動，例如請人再看一次，或加做檢查。
我的解讀是：這份「不太對勁」不是憑空來的，而是醫師在一瞬間，把孩子的反應、呼吸、家長的擔心這些細微訊號整合起來的結果。這份整合的能力，就是體感。當然，這是兒童感染的研究，不能直接套到每一個科別，但它提醒我們，好的直覺有跡可循。
第二，讀懂病人的難處。 有些病人不是不想照醫囑做，是做不到：請不了假、要照顧家人、擔心費用、怕痛，或是上次在別處有不好的經驗。他通常不會直接說。能不能在幾分鐘的門診裡聽出來，決定了你開出去的處方只是「正確」，還是「做得到」。
第三，醫病共決裡的貝氏推論。 我在 醫療的最後一哩路 裡寫過，看診像是和病人一起做一次貝氏推論：先有一個起點的判斷，每多一項資訊，就修正一點。醫師本來就在用機率決定要不要做檢查、要不要直接治療[6]。
貝氏公式本身寫得下來，一行就寫完了。寫不下來的是兩件事：起點要放在哪裡，也就是這個年紀、這種症狀、這個社區的病人，我心裡的起始機率是多少；以及每多一條資訊，判斷該移動多少。教科書給的是平均值，眼前這個人的數字，要靠一次次被結果校正過的手感去估。這一段，正是 AI 給得出公式、給不出功力的地方。
低效準備期：那些看起來沒有方向的年頭
回頭看自己的訓練，最長的那幾年，其實都很「低效」。住院醫師的夜班、一個晚上處理好幾個流鼻血、一個門診連續看幾十個鼻塞，當下只覺得累，看不出自己在往哪裡走。後來在台中與台北榮總擔任主治醫師，再到自己創辦沐橙診所，我才慢慢明白：很多今天幾秒鐘就能下的判斷，是那幾年一拳一拳打出來的。
這也是我對 AI 最大的擔心。AI 很擅長替我們跳過「低效」的部分：整理病歷、寫初稿、查文獻，甚至先給一份鑑別診斷清單。對資深醫師，這是省時間；對還在蹲馬步的年輕醫師，如果連「自己先想一次、再被結果修正」的機會都一起省掉，十年後他可能讀過更多秘笈，手上卻沒有那一拳的功力。
省下來的時間，不一定都是浪費掉的時間。有時候省掉的，正是練功的時間。
但體感也會騙人：直覺需要被校正
講到這裡，我必須把另一半講清楚，不然這篇文章會變成「相信你的直覺」這種危險的雞湯。
康納曼和克萊恩那篇論文有一個很重要的提醒：主觀上的把握感，不是判斷準不準的可靠指標[3]。一個人很有自信，不代表他是對的；在缺乏回饋的環境裡練出來的「直覺」，很可能只是累積起來的偏見。急診醫學教授克羅斯凱里（Pat Croskerry）把醫師的診斷思考分成兩套系統：快速、直覺的系統一，與緩慢、分析的系統二，兩者要互相檢查，診斷才比較不容易出錯[5]。
所以我心目中的體感經驗，不是「我覺得」，而是「我覺得，我知道自己為什麼這樣覺得，也願意被結果檢驗」。
在這裡，AI 反而可以幫上忙。它可以當那個不會累、也不怕得罪人的系統二，提醒你漏掉的鑑別診斷，核對你直覺背後的資料。拿秘笈來對照招式，是好事；只是不能拿秘笈取代蹲馬步。我在 AI 時代醫療決策的三層架構 裡談過，把 AI 放在桌上，判斷不會自動變好，關鍵在於誰先想、誰負責。
AI 時代，體感經驗怎麼練：給年輕醫師的四個建議
- 先出手，再翻秘笈。 遇到病例，先用自己的腦袋給出判斷與理由，再去問 AI、查指引。順序反過來，你練到的是「查」，不是「判斷」。
- 每一拳都要有回饋。 追蹤自己看過的病人後來怎麼了：轉診的結果、病理報告、回診時症狀有沒有改善。沒有回饋的經驗，再多年都只是年資。
- 把直覺說出口。 跟學長姐、跟同事說「我覺得不太對，因為……」。說得出理由的直覺，可以被檢查、被修正；說不出理由的，至少提醒自己多做一步確認。
- 保留一些低效的時間。 多問一句、多看一眼、多陪病人站一下。這些在效率報表上看不見，卻是體感最主要的養分。
寫給一般讀者：你為什麼該在意醫師的「手感」
AI 讓每個人都能在看診前讀到很多資訊，這是好事，我也鼓勵大家善用，可以先參考 怎麼問 AI 健康問題：一頁指南。但資訊越多，越需要有人幫你判斷：哪些跟你有關、哪些可以先觀察、下一步該怎麼走。
這份判斷，來自醫師在很多病人身上累積、而且被結果校正過的體感。它沒辦法下載，只能一年一年練。下次你在診間覺得醫師「好像一眼就看出你在擔心什麼」，那多半不是運氣，而是他蹲過的馬步。
寫在最後
AI 讀完所有醫學期刊，大概只需要一個下午；一位醫師練出看診的手感，要十年、二十年。這兩件事並不衝突。秘笈越容易取得，蹲過馬步的人就越稀有。
同業們，你這個月做出的哪一個判斷，是一拳一拳練出來的？而你身邊的年輕醫師，還有沒有蹲馬步的機會？
