放射線學與人工智慧 (AI) 的關係是協作與革新的關係。AI 正在透過加速、增強醫學影像分析和優化工作流程，對整個放射醫學領域產生深遠的影響。它並非取代人類，而是作為一個強大的輔助工具，提升診斷的效率、準確度和患者的治療結果。
AI在放射線學中的主要應用 AI，特別是透過機器學習 (ML) 和深度學習 （DL) 演算法，在放射醫學中發揮著關鍵作用：
影像分析與輔助診斷 (CAD)- 病灶檢測與定位： AI 擅長快速掃描大量影像（如 X 光、CT、MRI、PET），自動識別並精確標記出異常區域，例如腫瘤、肺結節或骨折。
- 提高準確性： 在某些特定領域（如肺癌、腦中風、乳腺癌篩查），AI 系統的準確性已經接近甚至超越人類專家，能夠發現人眼可能遺漏的細微模式和變化。
- 量化分析： AI 可以自動測量病灶的大小、體積、密度和隨時間的變化，提供客觀、量化的數據，這對於評估疾病進展和治療效果至關重要。
工作流程優化與效率提升
- 影像分流 (Triage)： AI 可以對影像進行初步篩查，快速識別出急需優先處理的危急病例（例如急性出血或栓塞），從而縮短緊急情況的診斷時間。
- 自動化任務： AI 可以自動進行影像預處理、器官和病灶的勾畫圈註（例如在放射治療計畫中），極大地減少放射科醫師和技師處理重複性工作所花費的時間。
- 放射治療規劃精準治療： AI 能結合影像學、臨床和基因組數據，幫助放射腫瘤學家更精確地規劃放射治療，確保高劑量集中於腫瘤，同時最大程度地保護周圍的健康組織，減少副作用。
- 影像採集與優化降低輻射劑量： 透過 AI 驅動的影像重建和降噪技術，可以在不犧牲診斷品質的前提下，使用更低的輻射劑量進行 CT 或 X 光掃描，對於兒童患者尤其重要。
未來的趨勢人機協作： AI 在放射線學中的角色是增強（Augmentation）而非替代（Replacement）。
- 輔助角色： AI 作為放射科醫師的「第二雙眼睛」或「智能助手」，協助處理數據龐大且重複性的任務，讓人類專家能夠專注於更複雜的分析、臨床整合和決策。
- 新技能需求： 放射科醫師需要學習如何操作、監督和批判性地評估 AI 系統的輸出結果，具備跨領域的「AI 素養」。
- 臨床驗證： 儘管 AI 準確，但在真實、複雜的臨床環境中，仍需要人類放射科醫師的臨床經驗、邏輯推理和倫理判斷來驗證 AI 的建議，並承擔最終的診斷責任。
限制與挑戰：
- 取代爭議：雖然 Geoffrey Hinton 曾預言 AI 會取代放射科醫師，但現實中 AI 更像輔助，而非替代。
- 責任歸屬：若 AI 判斷錯誤，醫師仍需承擔責任，因此 AI 必須在臨床上謹慎導入。
- 資料偏差：AI 的準確度依賴訓練數據，若數據不足或偏差，可能導致錯誤診斷。
- 醫師角色轉變：AI 讓醫師更專注於複雜病例、臨床決策與病人溝通，而非單純影像判讀。
AI 的發展正在推動放射線科醫師的角色轉變，使其價值從單純的影像判讀者，擴展為資訊管理者、決策支持者和高階診斷專家。
