既有的醫(yī)學(xué)影像診斷流程，大略可分拆解為四大步驟：一、至醫(yī)院看病檢查進(jìn)行初步診斷，臨床醫(yī)師會(huì)根據(jù)出現(xiàn)的癥狀，推斷可能患有的疾病；二、開單至放射科照X光、CT、MRI等影像檢查；三、放射科醫(yī)師會(huì)對(duì)影像進(jìn)行分析診斷，最后拿著影像診斷報(bào)告去找臨床醫(yī)師；四、透過(guò)報(bào)告分析制定合理的治療方案，而其中最主要的醫(yī)療流程為攝取影像及醫(yī)師判讀兩個(gè)部分。

在AI診斷的部分發(fā)展相對(duì)較早，可以減少醫(yī)師判讀工作，降低誤診及漏診的風(fēng)險(xiǎn)，而AI診斷技術(shù)主要可分為三項(xiàng)：偵測(cè)（Detection）、分割（Segmentation）及分類（Classification）。現(xiàn)在既有的AI偵測(cè)技術(shù)，可從一張影像透過(guò)AI精準(zhǔn)地偵測(cè)到單一病灶，例如腫瘤的位置，讓醫(yī)師能快速確認(rèn)而不至于漏看造成嚴(yán)重后果。在AI分割部分，可藉由AI從單一影像中分割出構(gòu)造的輪廓，例如骨骼形狀。最后AI分類部分，可進(jìn)行良性及惡性腫瘤的判別，以及較為簡(jiǎn)單的疾病嚴(yán)重程度分級(jí)，使醫(yī)療資源做有效的分配。

而隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，新的AI輔助診斷內(nèi)容，在偵測(cè)的部分，由于一張影像中可能包含許多器官及不同種病灶，因此AI偵測(cè)技術(shù)進(jìn)步至可從一張影像中，偵測(cè)到多重病灶位置以了解整體病因。在分割部分，由于許多時(shí)候會(huì)需要不同種類的影像同時(shí)進(jìn)行診斷判讀，新的AI分割技術(shù)內(nèi)容，演進(jìn)至可同時(shí)進(jìn)行不同種類影像的分割，提供更準(zhǔn)確的影像比對(duì)，增加訊息量。最后是分類，最新的研究為使用AI，可判斷整體器官的健康狀況，以利后續(xù)作更精準(zhǔn)的治療及預(yù)防。
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