醫學影像是診斷的核心。X光、CT及MRI掃描產生大量關於人體內部狀況的視覺數據。
例如，全球每年進行超過35億次X光檢查，醫院產生的影像數據達到PB級。然而，許多影像未被分析——有估計指出約有97%的放射學數據未被利用。
這種不匹配源於放射科醫生的龐大工作量。人工智能（AI），尤其是深度學習，可以通過自動“閱讀”影像來協助。經過大量影像資料庫訓練的卷積神經網絡能識別疾病模式（如腫瘤、骨折或感染），這些異常可能細微且難以察覺。實際應用中，AI能標示可疑區域、量化異常，甚至預測疾病。
目前，監管機構已批准數百款影像AI工具，FDA預計到2025年將列出超過800個放射學算法。這反映出一個重大轉變：AI正被整合進X光、CT及MRI，支持臨床醫生而非取代他們。
X光影像中的AI提升
X光是最常見的診斷影像——快速、廉價且普及。它們用於診斷胸部疾病（肺炎、結核、COVID-19）、骨折、牙科問題等。
然而，準確解讀X光需要經驗，且許多地區放射科醫生不足。AI能減輕負擔。
例如，深度學習模型如著名的CheXNet已在數十萬張胸部X光片上訓練。CheXNet（一個121層的卷積神經網絡）在胸部X光肺炎檢測上的準確度超過了執業醫生。在骨科領域，AI驅動的X光分析能自動識別忙碌診所中可能被忽略的細微骨折線。
- 主要X光AI任務：檢測肺部疾病（肺炎、結核、癌症）、氣胸及積液；發現骨折或脫臼；篩查COVID-19或其他感染。AI工具能即時標示這些發現，協助優先處理緊急病例。
- 臨床結果：部分研究顯示AI表現與放射科醫生相當。例如，CheXNet在肺炎病例的準確度超越平均醫生。
但實際醫院測試顯示限制：一項大型研究發現放射科醫生在胸部X光判讀上仍優於現有AI，準確率更高。AI工具對多種發現的敏感度高（72%至95%），但誤報率也較醫生高。
總結來說，AI能可靠地預篩X光並標示疑點，但最終診斷仍依賴人類判斷。正如一則放射學新聞摘要警告，AI尚未成為X光的完全自主診斷者。
CT掃描中的AI創新
CT（電腦斷層掃描）產生身體的詳細橫截面影像，是多種診斷（癌症、中風、創傷等）的關鍵。AI在CT掃描上展現出巨大潛力：
- 肺癌：近期AI模型能幾乎與專家放射科醫生一樣準確地檢測及分割肺部腫瘤。一項2025年的研究使用3D U-Net神經網絡，基於超過1,500個CT掃描的大型數據集訓練來識別肺腫瘤。
該模型在腫瘤檢測中達到92%敏感度及82%特異性，分割準確度接近醫生（Dice分數約0.77對0.80）。AI加快了流程：模型分割腫瘤速度遠快於醫師。 - 腦出血：在急診醫學中，AI協助快速中風處理。例如，商用AIDOC算法能標示頭部CT中的顱內出血。研究報告AIDOC在腦出血檢測上的敏感度約84%至99%，特異性約93%至99%。
這能在數秒內提醒醫生注意危急出血。 - 其他CT應用：AI亦用於胸部CT識別COVID-19肺炎模式，CT血管造影中的鈣化評分，以及腹部CT檢測肝臟病變或腎結石。
在肺癌案例中，AI輔助的CT能透過精確測量腫瘤體積，改善治療計劃及追蹤。
CT的優勢：AI自動化繁瑣任務（如掃描3D體積尋找結節）、提升一致性並支持分診。在創傷中，AI能標示骨折或器官損傷。
許多AI工具已獲批准協助讀取胸部及頭部CT。例如，CMS等機構已開始為部分AI讀片（如常規肺CT的冠狀動脈鈣化評分）提供報銷。
MRI影像中的AI進展
MRI提供高對比度的軟組織影像（腦部、脊椎、關節、器官）。AI正使MRI更快更智能：
- 加快掃描速度：傳統高質量MRI掃描耗時長，導致等待時間長及患者不適。新型AI重建算法（深度學習重建，DLR）透過預測缺失數據，大幅縮短掃描時間。
專家表示DLR可使MRI掃描達到“超高速”，且該技術有望成為所有掃描儀的標準。例如，英國研究團隊與GE Healthcare合作，利用AI讓低場強（成本較低）MRI機產生與傳統高場強掃描相當的影像，提升MRI可及性並減少患者排隊時間。 - 影像更清晰：AI亦提升影像品質。DLR通過學習噪聲與清晰掃描的差異，實時去噪。
這意味著MRI影像更清晰，即使患者移動也減少運動伪影。對於不安的兒童或創傷患者，快速AI掃描減少了鎮靜需求。 - 疾病檢測：臨床診斷中，AI在MRI分析表現出色。例如，在腦部影像中，AI模型能準確分割及分類腫瘤。
深度學習可標記3D MRI中的腫瘤邊界，量化大小，甚至僅憑影像預測腫瘤基因特徵或分級。在神經學領域，AI能快速發現中風、多發性硬化病灶或畸形。肌肉骨骼MRI（關節、脊椎）同樣受益：AI比手動方法更快定位韌帶撕裂或椎間盤問題。
總體而言，AI改變了MRI，使掃描更快且數據更豐富。
透過整合患者掃描與標註數據，AI實現3D測量，支持個人化治療計劃。嘗試使用AI MRI的醫院報告工作流程更順暢，解讀更一致。
AI在醫學影像中的優勢
AI在X光、CT及MRI中帶來多項優勢：
- 速度與效率：AI算法能在數秒內分析影像。它們標示緊急發現（如肺部陰影、中風、骨折），協助醫生優先處理。
在肺腫瘤CT研究中，AI分割腫瘤速度遠快於手動描繪。更快的影像（尤其是MRI）意味著更多患者可接受檢查，等待時間縮短。 - 準確度與一致性：訓練良好的AI能在特定任務上匹敵甚至超越人類準確度。像CheXNet（肺炎檢測）等模型展現出比平均放射科醫生更高的敏感度。
AI還消除觀察者內變異：每次都能一致標示相同發現。這種量化精確度（如精確腫瘤體積）有助於監測。 - 擴展專業知識：在放射科醫生稀缺地區，AI充當專家助手。胸部X光AI能在偏遠診所標示疑似結核或肺炎，擴大診斷覆蓋。
史丹福CheXNet團隊指出，專家級自動化可將影像洞察帶到資源不足地區。 - 量化洞察：AI能挖掘隱藏模式。例如，在MRI上，某些AI模型能從影像特徵預測腫瘤基因突變或患者預後。
結合影像分析與患者資料，或可實現早期疾病風險預測。
這些優勢推動了AI的採用：數千家醫院現正試點AI影像工具。
挑戰與考量
儘管前景看好，影像AI仍有注意事項：
- 性能差異：AI模型未必適用於所有環境。研究發現某些工具在一家醫院表現良好，但在其他地方表現較差。
例如，一項研究顯示部分放射科醫生在AI輔助下表現提升，但另一些則錯誤增加。AI敏感度可能高，但誤報（假陽性）問題存在。這意味臨床醫生必須核實AI建議。 - 專業需求：放射科醫生仍不可或缺。現行指引強調AI為輔助工具，而非替代。
人類監督確保細微差異及臨床背景被考慮。整合過程需培訓醫生信任並質疑AI結果。 - 數據與偏差：AI效能取決於訓練數據。影像數據集必須龐大且多元。
數據質量差、樣本不均（如某些族群過度代表）或偽影會影響AI表現。持續研究需確保AI穩健且公平。 - 監管與成本：雖然許多AI工具已獲批准（FDA認證），實際部署仍昂貴且需調整工作流程。
報銷模式尚在發展中（如CMS覆蓋部分AI驅動的CT分析）。醫院須考慮軟硬件及培訓成本。 - 隱私與安全：使用AI涉及患者資料。嚴格的保護措施（加密、去識別化）對保障隱私至關重要。
當AI系統連接網絡時，網絡安全亦不可忽視。
儘管有挑戰，專家強調量身定制的整合。正如哈佛報告指出，精心設計的AI輔助工作流程能提升人類表現。
實務上，結合AI的速度與臨床醫生的判斷，能達致最佳效果。
展望
醫學影像中的AI正迅速進步。領先企業與研究團隊持續優化算法。
例如，“基礎模型”（在多元醫療數據上訓練的大型AI網絡）將很快提供更廣泛的診斷能力。我們預期更多任務（如全器官分割、多疾病篩查）將實現自動化。
國際間合作項目致力於利用AI促進公共衛生（如資源匱乏地區的結核篩查）。國家醫療服務系統（如英國NHS）正投資AI準備的掃描儀以降低成本。
隨著時間推移，AI輔助影像將成為標準：緊急情況快速分診、AI篩查肺癌，以及秒級完成的MRI掃描。
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總結來說，AI透過X光、CT及MRI支持疾病診斷，提升準確度、速度及可及性。
雖然最終診斷仍由放射科醫生作出，AI工具幫助他們看得更多、更快。隨著技術成熟，我們可期待AI成為影像診斷中不可或缺的夥伴，改善全球患者護理。
