在AI科技議題與應用技術大範圍被採用的今日，蔡昆凌博士認為是否也在醫學與相關法律層面也探討是否採用AI人工智慧做為醫療診斷輔助的方式與合法性問題，是現在就需要提早準備如部分臨床醫師認為：開發AI人工智慧是否將來會取代醫師？那可想而知，以醫師角度當然是不願意採用；然而在AI人工智慧在數位醫療影像上的判讀基本上都是專家參酌AI數據證實是能精確診斷準確率並遠超過一般平均準確率，這是不爭的事實，但即使正確率再高，只要AI診斷出現甚至只會有1%的失誤率，我想任何一位醫師都不會採用。

也因為沒有醫師希望自己被取代，醫師根據他的經驗對病患望聞問切，再進一步檢驗、縮小疑似的範圍，將醫生所學與從醫以往累積的知識、熟知的疾病模式、病患的臨床症狀與數據，綜合分析，才能做出最後的診斷，並根據他的經驗和判斷，開立最適合病患的處方，這還是現今人們最相信也是公共衛生保健政策與相關單位對於立法的認知。

 事實上，在醫師的專業訓練與心態上，宣布是否罹患某一種疾病，是醫師專屬的權力與能力，縱使AI技術在判斷數位醫療影像的準確度有部分可能高於一般醫師的判讀，但試問有誰能接受由一個AI或機器人來宣布自己罹病甚至是醫療診斷結果或建議呢。

 再甚而如果診斷結果或開立的處方有問題或失誤，AI伺服器系統能夠負任何法律責任與賠償嗎？責任歸屬呢？基此，在病患、家屬對於診治結果如有意見、甚至出現醫療糾紛，如何對AI科技提出告訴的爭議下，很多技術與研判只能參考，最後還是要由醫師把關，這是因為醫學不只是科學還是一種需人為影響的藝術。了解了醫師角度的心態，就可以了解A I科技目前還不能全面用來取代醫師的，而是用來協助醫師診斷的工具。過去臨床上曾就曾以電腦軟體幫助醫師診斷，這可以說是最早的AI在醫學上的應用。當醫師把病人的主訴以及他發現的一些症狀輸入電腦資料庫查詢搜索解決方案，軟體就會依序列出5項最可能的診斷，且每項診斷後面會有建議他要再問哪一些問題或做哪一些檢查。當這些資料再輸入後，診斷就會重新排序甚至出現新的診斷；但最後還是由醫師依其醫學判斷做出最後的診斷，這就是診斷輔助系統，這樣醫師才可能接受，也才會樂於使用。

 綜上，在公共衛生領域裡，作者建議在如何將AI人工智慧或醫療機器人應用在醫療領域，其設計的ICT專家不應該只問臨床醫師，而是更要要以公共衛生角度去看待才對，因為公共衛生的概念是預防醫學，對象是族群，不管是對健康人的初段預防，亞健康族群的次段預防，或已經生病者的三段預防，即使對個人的預防作為，均以族群為對象思考，這也是臨床醫療應用上，最重要的價值是輔助醫師診斷、幫助提升醫療決策的品質，而不是取代醫師的判斷和決策。在二段預防的早期發現上，最重要的是減輕醫師重複性工作的負擔，借由AI人工智慧大數據資料庫的分析，幫助醫師先排除沒有染病的個案，讓醫師專心診斷可能有罹病的患者，判斷其是否罹病。也就是說，AI科技在醫學診斷上的功能不在於正確診斷那一個人有症狀而是在診斷出那些人沒有病症才對！現在雖然AI人工智慧在許多領域都有了長足的進步，不過AI科技還是無法百分之百完全取代醫生，確實不可否認，AI可以透過分析大量醫療影像數據來提供建議給臨床醫師，可是仍缺乏人類醫師的直覺和判斷力。所以以目前及可預見的未來，AI是不可能取代醫師的。但就大規模的篩檢，AI的確可以發揮很大的節省人力及增進品質的效果。

公共衛生之所以被定義為「預防疾病的科學和藝術」就是因為公衛領域須負責且客觀地根據對人口健康的分析，及其所面臨的危機處理機制負責，公衛對健康的概念考慮到了人本的身體與心理人類日常生活的認識與認知和對醫療體系的價值觀，這就是本文針對AI科技進步的今日仍然需要再審視一下AI科技如何應用在生活以醫療為例的情況作分析。