人工智慧會取代放射科醫師嗎？

每當有新的人工智慧模型進行酷炫演示時，同樣的擔憂就會再次浮現——人工智慧是否會取代放射科醫生。這種擔憂不無道理。放射學涉及大量影像和模式，而電腦對模式的喜愛就像幼兒對按鈕的喜愛一樣。

更清晰的答案是：人工智慧正在迅速改變放射學……而且它主要是在重塑這份工作的形態，而不是將其徹底取代。一些工作任務將會減少，一些工作流程將會顛倒，那些始終無法適應的放射科醫生可能會被邊緣化。然而，在複雜的臨床診療環境中，要實現完全的替代，則完全是另一回事。

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直白的現實：人工智慧現在正在做什麼 ✅

目前人工智慧在放射學領域主要擅長一些特定領域的工作：

• 標記緊急發現，以便優先處理那些令人擔憂的研究（分診）🚨

• 發現“已知模式”，如結節、出血、骨折、栓塞等。

• 測量人類可以測量但討厭測量的事物（體積、大小、隨時間的變化）📏

• 幫助篩檢專案處理大量工作，同時避免人員過度勞累。

這並非空穴來風：受監管的臨床放射學人工智慧已經佔據了臨床人工智慧設備領域的重要份額。一項針對FDA授權的人工智慧/機器學習醫療設備（涵蓋截至2024年12月20日）的2025年分類審查發現，大多數設備以影像作為輸入，而放射科是大多數設備的主要審查機構。這充分顯示了「臨床人工智慧」的首要應用領域。 [1]

但「有用」並不等於「自主取代醫生」。標準不同，風險不同，責任也不同…

為什麼「替代」在大多數情況下是一種錯誤的思維模式🧠

放射學不僅僅是「觀察像素，診斷疾病」。

實際上，放射科醫生會做以下事情：

• 判斷臨床問題是否與所要求的檢查相符

• 權衡先驗因素、手術史、人工製品和棘手的邊緣病例

• 致電轉診醫生，以了解實際情況。

• 提出後續步驟建議，而不僅僅是給調查結果貼上標籤。

• 承擔報告的醫療法律責任

這是一個簡短的「聽起來很無聊，其實什麼都很無聊」的場景：

現在是凌晨 2 點 07 分。頭部 CT 掃描。有運動偽影。病史上寫著“頭暈”，護士記錄上寫著“跌倒”，抗凝血藥物清單上寫著“糟糕”。
這項工作不是“找出點狀出血像素”，而是分診 + 背景資訊 + 風險評估 + 明確下一步措施。

這就是為什麼臨床應用中最常見的結果是：人工智慧輔助放射科醫生，而不是取代他們。

多個放射學會明確指出了人為因素：一份由多個學會（ACR/ESR/RSNA/SIIM 等）聯合發布的倫理聲明指出，人工智慧是放射科醫生必須負責任地管理的工具——其中包括在人工智慧支援的工作流程中仍然最終對患者護理負有責任

什麼樣的AI才算適用於放射學？ 🔍

如果你要評判一個人工智慧系統（或決定是否信任它），那麼「好的版本」並不是演示最酷的版本，而是能夠經受住臨床實際考驗的版本。

一款優秀的放射學人工智慧工具通常具備以下特點：

• 範圍明確－它只做好一件事（或一組定義明確的事）。

• 強效驗證－已在不同地點、掃描器和人群中進行測試

• 工作流程契合度－能夠整合到PACS/RIS系統中，而不會讓任何人感到不便

• 低噪音——更少的垃圾警報和誤報（否則你會忽略它們）

• 有助於解釋的可解釋性—並非完全透明，但足以驗證

• 治理－監測偏差、故障和意外偏差

• 問責制－明確誰簽字、誰負責錯誤、誰上報。

此外：「獲得FDA批准」（或類似認證）固然是重要的訊號，但並非萬無一失。即使是FDA自身的AI賦能設備清單，也被視為一個透明度資源但並不全面，其收錄方法部分取決於設備在公開資料中對AI功能的描述。換句話說：仍然需要進行本地評估和持續監測。 [3]

聽起來很無聊……但在醫學領域，無聊是好事。無聊才是安全的😬

對比表：放射科醫師實際遇到的常見人工智慧選項📊

價格通常是根據報價確定的，所以我對這部分市場情況保持模糊（因為情況往往如此）。

格式怪癖坦白：「價格」之所以含糊不清，是因為商家喜歡用這種模糊定價方式。這不是我故意迴避，而是市場慣例😅

人工智慧在狹窄車道上可以超越一般人類的領域🏁

人工智慧在以下任務中表現最為出色：

• 高度重複

• 模式穩定

• 在訓練資料中充分體現

• 易於根據參考標準進行評分

在某些篩檢式工作流程中，人工智慧可以像一雙非常可靠的額外眼睛一樣發揮作用。例如，一項針對乳癌篩檢人工智慧系統的大型回顧性評估報告顯示，該系統在平均讀片者對比表現方面表現更佳（在一項讀片者研究中，以 AUC 值衡量），甚至在英國式的雙人讀片模式下模擬出了工作量的減少。這就是「窄通道」的優勢：大規模地實現一致的模式化工作。 [4]

但再次強調…這只是工作流程輔助，而不是「人工智慧取代放射科醫生，而放射科醫生才是最終結果的掌控者」。

人工智慧仍面臨許多挑戰（而且這並非小事）⚠️

人工智慧技術可能非常出色，但仍會在一些重要的臨床應用方面出現缺陷。常見痛點：

• 非典型病例：罕見疾病、特殊解剖結構、術後併發症

• 情境盲點：脫離「故事」的影像學發現可能會產生誤導

• 偽影敏感度：運動、金屬、奇怪的掃描器設定、對比時機…有趣的東西

• 誤報：人工智慧一次失誤可能會增加工作量，而不是節省時間。

• 無聲的失敗：一種危險的失敗──它悄無聲息地錯過了某些東西。

• 資料漂移：當協定、機器或人群發生變化時，效能也會改變。

最後一點並非理論上的。即使是高效能的影像模型，當影像擷取方式改變（掃描器硬體更換、軟體更新、重建調整）時，也會出現漂移，而這種漂移可能會對臨床上具有重要意義的靈敏度/特異性產生影響，甚至造成危害。這就是為什麼「生產過程中的監測」並非一句空話，而是一項安全要求。 [5]

此外，這一點至關重要——臨床責任並不會轉移到演算法上。在許多地方，放射科醫生仍然是最終的簽字人，這限制了你真正能做到的放手程度。 [2]

放射科醫師的職業前景廣闊，而非日漸萎縮🌱

出人意料的是，人工智慧可以讓放射學更像“醫生”，而不是更不像。

隨著自動化程度的提高，放射科醫生通常會花更多時間在以下方面：

• 疑難病例和多重問題患者（人工智慧最頭痛的那種）

• 方案製定、適宜性與路徑設計

• 向臨床醫生、腫瘤委員會以及有時向患者解釋檢查結果🗣️

• 介入放射學和影像導引手術（自動化程度很低）

• 品質領導力：監控人工智慧效能，建構安全應用環境

此外，還有「元」角色：必須有人來監督機器運作。這有點像自動駕駛——但你仍然需要飛行員。這個比喻或許略有瑕疵……但你懂我的意思。

人工智慧取代放射科醫生：直接回答🤷♀️🤷♂️

• 短期來看：它取代了部分工作（測量、分類、一些第二閱讀模式），並改變了邊緣的人員配備需求。

• 從長遠來看：它可以高度自動化某些篩檢工作流程，但在大多數醫療系統中仍需要人工監督和升級機制。

• 最可能的結果：放射科醫師 + 人工智慧的表現優於單獨使用任何一方，工作重心將轉移到監督、溝通和複雜決策。

如果你是醫學生或初級醫生：如何為未來做好準備（無需恐慌）🧩

即使你不擅長科技，以下幾個實用技巧也能有所幫助：

• 了解人工智慧的不足之處（偏差、漂移、誤報）—這已成為臨床素養的一部分[5]

• 熟悉工作流程和資訊學基礎知識（PACS、結構化報告、品質保證）

• 培養良好的溝通習慣－人際互動的價值會越來越高。

• 如果可能，加入你所在醫院的人工智慧評估或管理小組。

• 重點關注高背景資訊和複雜操作的領域（介入放射學、複雜神經影像學、腫瘤影像學）

是的，要成為那種能夠指出「這種模型在這裡有用，在那裡有危險，以及我們如何監控它」的人。這樣的人很難被取代。

總結 + 快速評論 🧠✨

人工智慧必將徹底改變放射學，否認這一點只是自欺欺人。但「放射科醫生末日將至」的說法，大多是披著白大褂的譁眾取寵之作。

快速瀏覽

• 人工智慧已被用於分診、檢測輔助和測量輔助。

• 它在處理狹窄、重複性的任務方面表現出色，但在處理罕見的、高情境的臨床現實時卻表現不佳。

• 放射科醫師不僅能發現疾病模式，還能進行背景分析、溝通交流並承擔責任。

• 最現實的未來是“使用人工智慧的放射科醫生”取代“拒絕使用人工智慧的放射科醫生”，而不是人工智慧徹底取代整個產業。 😬🩻

參考

1. Singh R. 等人，《npj 數位醫學》（2025） — 一項涵蓋 1016 項 FDA 授權的 AI/ML 醫療器材授權（截至 2024 年 12 月 20 日）的分類學綜述，重點闡述了醫療 AI 對影像輸入的依賴程度以及放射科作為主導評審小組的普遍性。閱讀更多

2. 由歐洲放射學會 (ESR) 主辦的多學會聯合聲明——一份跨學會的放射學人工智慧倫理框架，強調治理、負責任的部署以及臨床醫生在人工智慧支援的工作流程中持續承擔責任。了解更多

3. 美國FDA人工智慧醫療器材頁面- FDA關於人工智慧醫療器材的透明度清單和方法說明，包括範圍限制和納入標準判定方法。了解更多

4. McKinney SM 等人，《自然》（2020） —一項針對乳癌篩檢人工智慧系統的國際評估，包括讀者對比分析和雙人閱片模式下工作量影響的模擬。閱讀更多

5. Roschewitz M. 等人，《自然通訊》(2023) ——關於醫學影像分類中採集偏移下性能漂移的研究，闡明了監測和漂移校正在已部署的成像人工智慧中的重要性。閱讀更多

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