醫學影像是診斷的核心。X 光、CT 與 MRI 掃描產生大量關於人體內部狀態的視覺資料。
例如，全球每年進行超過 35 億次 X 光檢查，醫院產生的影像資料達到拍字節級。然而，許多影像未被分析——有估計指出約有 97% 的放射科資料未被利用。
這種落差源自放射科醫師的龐大工作量。人工智慧（AI），尤其是深度學習，可以透過自動「閱讀」影像來協助。經過大量影像資料庫訓練的卷積神經網路能學習辨識疾病模式（如腫瘤、骨折或感染），這些異常可能細微且難以察覺。實務上，AI 可標示可疑區域、量化異常，甚至預測疾病。
目前，監管機構已核准 數百款影像 AI 工具，美國 FDA 預計到 2025 年將列出超過 800 個放射科演算法。這反映出重大轉變：AI 正被整合進 X 光、CT 與 MRI，成為支持臨床醫師的輔助工具，而非取代他們。
X 光影像中的 AI 強化
X 光是最常見的診斷影像——快速、便宜且普及。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師不足。AI 可減輕負擔。
例如，像著名的 CheXNet 深度學習模型已訓練於 數十萬張胸部 X 光片。CheXNet（121 層卷積神經網路）在胸部 X 光肺炎檢測上的準確度超過 臨床醫師。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。
- X 光 AI 主要任務：偵測肺部疾病（肺炎、結核、癌症）、氣胸與積液；發現骨折或脫臼；篩檢 COVID-19 或其他感染。AI 工具能即時標示這些異常，協助優先處理緊急病例。
- 臨床成果：部分研究顯示 AI 表現可與放射科醫師匹敵。例如 CheXNet 在肺炎病例的準確度超越平均醫師。
但實際醫院測試顯示限制：一項大型研究發現放射科醫師在胸部 X 光判讀上仍優於現有 AI，準確率較高。AI 工具雖具高敏感度（72–95% 不同異常），但誤報率也高於醫師。
總之，AI 可可靠地預先篩檢 X 光並標示疑慮，但最終診斷仍依賴人類判斷。正如一則放射科新聞摘要警告，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，是許多診斷（癌症、中風、外傷等）的關鍵。AI 在 CT 影像上展現出極大潛力：
- 肺癌：近期 AI 模型能幾乎與專家放射科醫師一樣準確地偵測與分割肺部腫瘤。一項 2025 年研究使用 3D U-Net 神經網路，訓練於超過 1,500 張 CT 影像資料，辨識肺部腫瘤。
該模型在腫瘤偵測上達到 92% 敏感度與 82% 特異度，分割準確度接近醫師（Dice 分數約 0.77 對 0.80）。AI 加速流程：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 演算法能標示頭部 CT 的顱內出血。研究報告 AIDOC 在偵測腦出血上敏感度約 84–99%、特異度約 93–99%。
這能在數秒內提醒醫師注意關鍵出血。 - 其他 CT 應用：AI 也用於胸部 CT 偵測 COVID-19 肺炎模式、CT 血管攝影的鈣化評分，以及腹部 CT 偵測肝臟病灶或腎結石。
以肺癌為例，AI 輔助的 CT 可透過精確測量腫瘤體積，改善治療規劃與追蹤。
CT 的優勢：AI 自動化繁瑣任務（如掃描 3D 體積尋找結節）、提升一致性並支援分流。外傷時，AI 可標示骨折或器官損傷。
許多 AI 工具已獲核准協助判讀胸部與頭部 CT。例如，CMS 等機構已開始補助部分 AI 判讀（如肺部 CT 的冠狀動脈斑塊評分）。
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 正讓 MRI 掃描更快速且智慧：
- 加速掃描：傳統高品質 MRI 掃描耗時，導致等待時間長及患者不適。新型 AI 重建演算法（深度學習重建，DLR）透過預測缺失資料，大幅縮短掃描時間。
專家表示 DLR 可使 MRI 掃描「超快速」，且此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 利用 AI 讓低場強（較便宜）MRI 機器產生與傳統高場強相當的影像，提升 MRI 可及性並減少患者排隊時間。 - 影像更清晰：AI 也提升影像品質。透過學習噪聲與清晰影像的差異，DLR 即時去噪。
這意味 MRI 影像更清楚，即使患者移動也減少動態偽影。對於不安的兒童或外傷患者，快速 AI 掃描降低了鎮靜需求。 - 疾病偵測：臨床診斷中，AI 在 MRI 分析表現優異。例如腦部影像，AI 模型能準確分割與分類腫瘤。
深度學習可標示 3D MRI 中的腫瘤邊界、量化大小，甚至僅憑影像預測腫瘤基因或分級。在神經學領域，AI 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）也受益：AI 比手動方法更快定位韌帶撕裂或椎間盤問題。
整體而言，AI 透過加快掃描速度與豐富資料，改變了 MRI。
透過 整合患者掃描與標註資料，AI 支援 3D 測量，促進個人化治療規劃。嘗試導入 AI MRI 的醫院報告工作流程更順暢，解讀更一致。
AI 在醫學影像的優勢
AI 在 X 光、CT 與 MRI 上帶來多項優勢：
- 速度與效率：AI 演算法能在數秒內分析影像。它們標示緊急異常（如肺部陰影、中風、骨折），協助醫師優先處理。
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 可在特定任務上匹敵甚至超越人類準確度。像 CheXNet（肺炎偵測）等模型展現出比平均放射科醫師更高的敏感度。
AI 也消除觀察者間差異：每次都能一致標示相同異常。這種量化精準（如精確腫瘤體積）有助於追蹤監測。 - 擴展專業知識：在放射科醫師稀缺地區，AI 可作為專家助理。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。
史丹佛 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，未來可能實現早期疾病風險預測。
這些優勢推動 AI 廣泛採用：數千家醫院已在其影像平台試行 AI 工具。
挑戰與考量
儘管前景看好，影像 AI 仍有注意事項：
- 表現差異：AI 模型未必適用所有環境。研究發現某些工具在一間醫院表現良好，但在其他地方較差。
例如，一項研究顯示 部分放射科醫師在 AI 輔助下表現提升，但 另一些則因使用 AI 反而錯誤增加。AI 敏感度雖高，但誤報（假警報）問題仍存在。臨床醫師必須核實 AI 建議。 - 專業需求：放射科醫師仍不可或缺。現行指引強調 AI 是輔助工具，而非替代品。
人類監督確保細微差異與臨床脈絡被考量。整合過程需培訓醫師信任並質疑 AI 結果。 - 資料與偏差：AI 表現取決於訓練資料品質。影像資料集必須龐大且多元。
資料品質不佳、族群不均（如某些族群過度代表）或偽影會影響 AI 表現。持續研究是讓 AI 更健全與公平的關鍵。 - 法規與成本：雖然許多 AI 工具已獲核准（FDA 認證），實際導入仍昂貴且需調整工作流程。
補助模式尚在發展中（如 CMS 支付部分 AI CT 分析費用）。醫院須考慮軟硬體與訓練成本。 - 隱私與安全：使用 AI 涉及患者資料，必須嚴格保護（加密、去識別化）。
當 AI 系統連網時，資安防護同樣重要。
儘管面臨挑戰，專家強調量身訂做的整合策略。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 的速度與臨床醫師的判斷，能達成最佳成果。
展望
醫學影像中的 AI 正快速進步。領先企業與研究團隊持續優化演算法。
例如，「基礎模型」（在多元醫療資料上訓練的大型 AI 網路）將可能提供更廣泛的診斷能力。我們預期更多任務（如完整器官分割、多疾病篩檢）將實現自動化。
國際間合作計畫致力於利用 AI 促進公共衛生（如資源匱乏地區的結核篩檢）。國家醫療服務體系（如英國 NHS）正投資 AI 友善掃描儀以降低成本。
隨著時間推移，AI 輔助影像將成為標準：緊急狀況快速分流、AI 篩檢肺癌，以及秒級完成的 MRI 掃描。
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總結來說，AI 透過提升準確度、速度與可及性，支持 X 光、CT 與 MRI 的疾病診斷。
雖然最終診斷仍由放射科醫師負責，AI 工具幫助他們看得更多、看得更快。隨著技術成熟，我們期待 AI 成為影像診斷中不可或缺的夥伴，提升全球患者照護品質。
