陳志明醫師是誰?2.31萬訂閱者都看他的「糖尿病康復奇蹟」,事實查核中心揭真相
陳志明醫師是誰?2.31萬訂閱者都看他的「糖尿病康復奇蹟」,事實查核中心揭真相

網路AI假醫師影片YT頻道「陳志明醫師」,散布糖尿病等不實訊息,事實查核中心指影片為AI生成,北榮或台大均查無此人。專家亦闢謠,絕無糖尿病細菌療法,民眾別上當。

陳志明醫師是誰?AI做的!

近期YouTube頻道出現「陳志明醫師」,釋出不少醫療相關影片,有2.31萬名訂閱者,最高流量有15萬觀看次數;影片宣稱台北榮總研究發現,糖尿病的元兇可能不是胰島素阻抗,而是腸道菌失衡引發胰島素阻抗,還說有患者接受台大醫院的革命性細菌療法、專業牙周病治療、補充特定益生菌後,奇蹟康復。對此,事實查核中心指影片不實。

事實查核中心表示,影片畫面是由一類多模態、音訊驅動的人物動畫生成模型所產生,是AI影片,仔細看聽診器的聽筒,就會發現與真實的聽診器有些許差異。

另外,細查影片及頻道均可發現,頻道帳號頭貼、封面和影片主講人,均稱是「陳志明」,但出現兩個長相截然不同的醫師。從上述跡象,都可判斷影片並不可信。

事實查核中心並指出,檢視榮總或台大醫院的官網,都沒有「陳志明」醫師,且影片宣稱的療效也不符事實。

榮總:根本沒這個人

台北榮民總醫院副院長李偉強向媒體說明,院方查證後確認並沒有這名醫師,對方製作數支影片,冒充北榮、台大等醫學中心醫師,以假亂真;提醒民眾務必提高警覺,這類影片標題聳動,特別容易吸引長輩注意。若遇到類似情形,院方將依法律途徑處理。

李偉強說,這些影片多為中文,甚至使用繁體中文,題目相當吸睛,不一定直接販售藥品,但會傳遞似是而非的醫療觀念,假冒大醫院醫師的身分,傳播力道極大,情況相當可怕;呼籲民眾多方查證、不要偏信,在未確認真實性前切勿轉傳,因即使出於好意,也可能讓親友因此受害。

新陳代謝科醫師:糖尿病治療沒有細菌療法

糖尿病衛教學會理事長、成大醫院內分泌新陳代謝科主任歐弘毅表示,「細菌感染導致糖尿病」的說法無科學根據,雖然糖尿病患者的腸內菌相可能會發生改變,但將其視為致病主因並不正確;現行糖尿病治療並沒有細菌療法,沒有實證顯示改變腸內菌就能治療糖尿病。

歐弘毅說,第2型糖尿病是最常見的糖尿病類型,主要原因是身體對胰島素產生「阻抗」,細胞無法有效利用血糖,加上胰島素分泌不足,導致血糖升高,主要與肥胖基因有關,糖尿病治療的核心仍是血糖控制。

歐弘毅指出,在門診中,若糖尿病患者反映腸胃道功能不佳,醫師可能會建議嘗試補充益生菌,但這僅是輔助改善腸胃狀況,不能宣稱可用來治療糖尿病;這類不實的資訊問題極大,呼籲社群平台應從源頭加強管理,採取開罰等實質作為。

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本文授權轉載自中央社

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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