AI 助力 X 光、MRI 與 CT 疾病診斷
人工智慧（AI）正成為現代醫學中強大的工具，特別是在從 X 光、MRI 與 CT 影像中進行疾病診斷。憑藉快速且精準處理醫學影像的能力，AI 幫助醫師更早發現異常，縮短診斷時間，並提升患者治療成效。
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。
這種不匹配源於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絡能學習辨識疾病模式（如腫瘤、骨折或感染），這些可能細微或難以察覺。實務上，AI 可標示可疑區域、量化異常，甚至預測疾病。
AI 在 X 光影像的提升
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 光需經驗，且許多地區放射科醫師不足。AI 可減輕負擔。
深度學習模型如著名的 CheXNet 已在數十萬張胸部 X 光上訓練。CheXNet（121 層 CNN）在胸部 X 光肺炎檢測的準確度超越臨床醫師。
— 史丹佛機器學習團隊研究
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）
- 識別氣胸與積液
- 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發現，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 光肺部發現的準確度仍優於現有 AI。
AI 在 CT 掃描的創新
CT（電腦斷層掃描）產生身體詳細的橫截面影像，是許多診斷（癌症、中風、外傷等）的關鍵。AI 在 CT 影像上展現巨大潛力：
肺癌偵測
最新 AI 模型能在 CT 上偵測並分割肺部腫瘤，表現接近專家放射科醫師。2025 年一項研究使用 3D U-Net 神經網絡，訓練超過 1,500 張 CT 掃描資料，成功識別肺部腫瘤。
分割準確度幾乎與醫師相當（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。
腦出血偵測
急診醫學中，AI 協助快速中風照護。例如商用 AIDOC 演算法能標示頭部 CT 的顱內出血。
能在數秒內提醒醫師注意關鍵出血。
其他 CT 應用
- 胸部 CT 用於識別 COVID-19 肺炎模式
- CT 血管攝影用於鈣化指數評估
- 腹部 CT 偵測肝臟病灶
- 腎結石識別
以肺癌為例，AI 輔助 CT 可透過精確測量腫瘤體積，改善治療規劃與追蹤。
許多 AI 工具已獲核准協助解讀胸部與頭部 CT。例如 CMS 等機構已開始補助部分 AI 解讀（如肺部 CT 的冠狀動脈斑塊評分）。
AI 在 MRI 影像的進展
MRI 提供軟組織（腦部、脊椎、關節、器官）高對比度影像。AI 正使 MRI 更快速且智慧：
超快速 MRI 技術
傳統高品質 MRI 掃描耗時，導致等待時間長且患者不適。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。
DLR 可使 MRI 掃描「超快速」，此技術未來可能成為所有掃描儀的標準。
— 醫學影像專家
例如，英國研究團隊與 GE Healthcare 利用 AI 讓低場強（成本較低）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。
影像清晰度提升
AI 也提升影像品質。透過學習噪聲與清晰影像的差異，DLR 可即時去噪。
- MRI 影像更清晰，即使患者移動也減少動態偽影
- 對於躁動兒童或外傷患者，更快的 AI 掃描減少鎮靜需求
- 即時降噪提升診斷信心
先進疾病偵測
臨床診斷中，AI 在 MRI 分析表現卓越。例如腦部影像，AI 模型能準確分割與分類腫瘤。
- 深度學習可標註 3D MRI 中的腫瘤邊界
- 精確量化腫瘤大小
- 僅憑影像預測腫瘤基因或分級
- 快速發現中風、多發性硬化病灶或畸形
- 比人工方法更快定位韌帶撕裂或脊椎椎間盤問題
整體而言，AI 使 MRI 掃描更快速且資料更豐富。
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。實驗 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 中帶來多項優勢：
速度與效率
- AI 演算法秒級分析影像
- 標示緊急發現（肺部陰影、中風、骨折）
- 協助醫師有效優先處理
- 更快影像掃描提升患者流量
肺腫瘤 CT 研究中，AI 分割腫瘤速度遠快於人工描繪。更快的影像掃描（尤其是 MRI）意味著更多患者可被服務，等待時間縮短。
準確度與一致性
- 在特定任務上匹敵或超越人工準確度
- 消除觀察者間差異
- 每次標示結果一致
- 量化精準（精確腫瘤體積）
像 CheXNet（肺炎偵測）等模型展現比平均放射科醫師更高的敏感度。這種量化精準有助於監測與治療規劃。
專業知識延伸
- 在資源不足地區擔任專家助理
- 在偏遠診所標示疑似結核或肺炎
- 擴大診斷照護可及性
- 為缺乏放射科醫師地區帶來影像洞察
史丹佛 CheXNet 團隊指出，專家級自動化可將影像洞察帶到資源匱乏地區，緩解全球放射科醫師短缺問題。
量化洞察
- 從影像中提取隱藏模式
- 預測腫瘤基因突變
- 從影像特徵預測患者預後
- 實現早期疾病風險預測
在 MRI 上，部分 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，可能實現早期疾病風險預測。
挑戰與考量
儘管前景看好，影像 AI 仍有注意事項：
表現變異性
AI 模型可能無法普遍適用於所有環境。研究發現部分工具在某些醫院表現良好，但在其他地方較差。
這意味著臨床醫師必須驗證 AI 建議，並保持對自動化建議的嚴格監督。
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，非替代。
- 人工監督確保考量細微差異與臨床脈絡
- 整合需培訓醫師信任並質疑 AI 結果
- 最終診斷決策必須結合臨床判斷
資料與偏差
AI 表現取決於訓練資料。影像資料集必須龐大且多元。
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（如 CMS 補助部分 AI 驅動 CT 分析）
- 醫院須考慮軟硬體與培訓成本
- 工作流程整合需大量規劃與資源
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。
謹慎設計 AI 輔助工作流程可提升人工表現。實務上，結合 AI 的速度與臨床醫師的判斷，能達成最佳結果。
— 哈佛醫學研究報告
未來展望
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。
基礎模型
「基礎模型」（在多元醫療資料上訓練的大型 AI 網絡）將很快提供更廣泛的診斷能力。
自動化擴展
預期更多任務（如完整器官分割、多疾病篩檢）將實現自動化。
全球推廣
合作計畫旨在利用 AI 促進公共衛生（如資源匱乏地區的結核篩檢）。
國際間合作計畫致力於利用 AI 促進公共衛生（如資源不足地區的結核篩檢）。國家衛生服務系統（如英國 NHS）正投資 AI 友善掃描儀以降低成本。
主要重點整理
總結來說，AI 支援透過 X 光、CT 與 MRI 強化疾病診斷的準確度、速度與可及性。
雖然放射科醫師仍負責最終診斷，AI 工具幫助他們看得更多、看得更快。隨著技術成熟，我們可期待 AI 成為影像診斷不可或缺的夥伴，提升全球患者照護品質。
