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首頁本會期刊台灣急診醫學通訊第八卷第三期探討AI應用的潛在可能：整合院前救護與急診影像診斷效能本會期刊台灣急診醫學通訊台灣急診醫學通訊第八卷第三期刊登日期：2025/06/30 Taiwan Emergency Medicine Bulletin 8(3) : e2025080306回上頁點閱次數：110 PDF下載次數：2 探討AI應用的潛在可能：整合院前救護與急診影像診斷效能李昱緯¹、劉宜庭²、林建宏³、邱俊文²、陳宣佑²、周志中^2,4、林晏任^2,4,5 ¹彰化縣消防局彰化東區消防分隊、²彰化基督教醫院急診暨重症醫學部、³彰化縣消防局和美消防分隊、⁴中山醫學大學醫學系、⁵國立中興大學醫學院關鍵詞：人工智慧影像診斷、到院前救護、AI導引肺部超音波（Artificial Intelligence–Guided Lung Ultrasound）一、前言想像一個場景：在不久的將來，一套整合式人工智慧（Artificial Intelligence, AI）診斷輔助系統將能即時支援第一線緊急醫療處置。當救護技術員在現場評估一名呼吸窘迫的患者時，透過攜帶式超音波進行肺部掃描，AI即時分析影像並提供初步診斷與處置建議；患者抵達急診後，系統進一步整合胸部X光影像與生理數據，進行多模態比對分析，協助急診醫師迅速釐清病因、分流優先順序並制定治療策略。這樣的情境，正逐步從想像走向實現。本專欄將從院前影像取得、急診影像判讀，到兩者整合之實務應用與未來發展潛力進行探討，分析AI如何在緊急醫療場域中強化影像診斷效能，並展望其在臨床決策支持系統中的角色與挑戰。二、院前影像：AI協助第一線判讀，提升處置時效在院前救護階段，醫療決策常需在資源有限、時間壓力大的情況下完成。傳統上，急救人員多依賴臨床表現與生命徵象進行初步判斷，但對於心因性肺水腫、氣胸或感染性肺炎等呼吸窘迫病因，僅憑肉眼觀察與聽診，常難以快速區分。攜帶型超音波的普及雖拓展了影像應用的可能性，然而，操作與判讀門檻高，限制了其在院前場域的發揮空間。 AI導引肺部超音波系統（Artificial Intelligence–Guided Lung Ultrasound）提供一項突破性方案。《JAMA Cardiology》2025年發表之多中心研究指出，經短期訓練後，非專業影像人員（如護士與醫療助理）使用AI導引系統進行肺部掃描，其影像品質有高達98.3%可達診斷標準，與專家操作無統計學差異。¹AI系統具備自動擷取影像、辨識B-line與品質回饋功能，依循標準8區掃描法執行，即使無臨床超音波經驗者亦可取得具參考價值的結果。這項技術對急救現場與偏遠地區而言具有深遠意義。透過AI輔助，救護技術員能在第一時間辨識肺水腫、氣胸或實質性病灶，並據以進行初步處置或提前預告接收醫院啟動資源。未來若結合5G傳輸與雲端平台，將可實現即時遠距判讀與資料同步，加速院前與院內資訊整合，打造無縫接軌的緊急照護流程。三、急診影像：AI提升診斷效率，強化決策安全性急診影像診斷常為臨床決策的關鍵依據，尤其胸部X光在呼吸窘迫、胸痛、外傷與發燒等症狀評估中具有高度使用率。然而，影像判讀涉及主觀經驗與時效挑戰，在夜間、假日或偏鄉院所更易出現延遲或錯誤。AI技術的導入，提供了即時且標準化的解決方案，彌補人力與流程的斷點。 2023年《JAMA Network Open》研究開發生成式AI模型，可自動產出胸部X光報告。結果顯示，AI報告在臨床品質與異常偵測上與放射科醫師相當，優於遠距判讀，且具84.8%敏感度與98.5%特異度。²此外，AI可應用於任務排序與危急異常預警。根據《Diagnostics》2023年綜述，AI能自動判別異常程度並優先標記危急影像，顯著縮短報告延遲。³ AI模型已在氣胸與肺炎的診斷中展現高準確性與一致性，部分系統甚至可追蹤病灶變化，協助評估病情進展。不僅提升判讀效率與品質，也強化急診處置的即時性與安全性，未來若與臨床資料整合，可進一步發展為智慧決策節點，協助醫師於多工壓力下快速精準做出反應。四、兩者整合：打造連續性診斷路徑，促進臨床決策智慧化 AI於院前與急診的應用若能整合，將有潛力建立連續性影像診療鏈。傳統院前資料與急診系統多為孤立運作，導致影像資訊無法即時傳遞與應用。AI平台的出現，讓跨系統影像整合成為可能。若能透過AI導引肺部超音波於現場擷取標準化影像，並即時上傳雲端，急診團隊可於患者抵達前預判可能診斷與風險等級。例如，若院前AI提示為肺水腫，急診即可提前準備非侵襲性正壓呼吸器與利尿策略；到院後與急診胸部X光進行多模態交叉比對與診斷確認，可使急診處置流程更順暢且精準。此外，此類跨場域整合平台可作為持續學習與模型優化的資料來源。研究顯示：AI導引肺部超音波對於難以成像的肺部區域（如心臟遮蔽區），表現優於專家；若結合急診X光結果進行模型校正，將有助於提升演算法泛化能力。¹整合平台將有助於建構從到院前救護到院內診療的智慧醫療通道，提升照護品質與資源效率。五、結語：從輔助工具走向臨床夥伴，AI正推進急重症診斷模式的發展人工智慧在急診與院前影像診斷的應用，正從輔助角色邁向決策夥伴。到院前使用AI導引肺部超音波、急診即時生成高品質胸部X光報告，並進一步實現多源資料整合與動態決策支持，已逐步展現其在臨床的真實價值。未來若能透過法規制度、資料共享、技術標準與臨床驗證持續推動，AI將優化診斷流程，有潛力降低誤判率、提升照護一致性，並改善醫療人力壓力與病人安全。【參考文獻】 1. Baloescu C, Bailitz J, Cheema B, Agarwala R, Jankowski M, Eke O, Liu R, Nomura J, Stolz L, Gargani L, Alkan E, Wellman T, Parajuli N, Marra A, Thomas Y, Patel D, Schraft E, O'Brien J, Moore CL, Gottlieb M. Artificial Intelligence-Guided Lung Ultrasound by Nonexperts. JAMA Cardiol. 2025 Mar 1;10(3):245-253. doi: 10.1001/jamacardio.2024.4991. PMID: 39813064; PMCID: PMC11904735. 2. Huang J, Neill L, Wittbrodt M, Melnick D, Klug M, Thompson M, Bailitz J, Loftus T, Malik S, Phull A, Weston V, Heller JA, Etemadi M. Generative Artificial Intelligence for Chest Radiograph Interpretation in the Emergency Department. JAMA Netw Open. 2023 Oct 2;6(10):e2336100. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2023.36100. PMID: 37796505; PMCID: PMC10556963. 3. Irmici G, Cè M, Caloro E, Khenkina N, Della Pepa G, Ascenti V, Martinenghi C, Papa S, Oliva G, Cellina M. Chest X-ray in Emergency Radiology: What Artificial Intelligence Applications Are Available? Diagnostics (Basel). 2023 Jan 6;13(2):216. doi: 10.3390/diagnostics13020216. PMID: 36673027; PMCID: PMC9858224. 回上頁

第八卷第三期
刊登日期：2025/06/30
Taiwan Emergency Medicine Bulletin 8(3) : e2025080306回上頁

點閱次數：110 PDF下載次數：2

探討AI應用的潛在可能：整合院前救護與急診影像診斷效能

李昱緯¹、劉宜庭²、林建宏³、邱俊文²、陳宣佑²、周志中^2,4、林晏任^2,4,5

¹彰化縣消防局彰化東區消防分隊、²彰化基督教醫院急診暨重症醫學部、³彰化縣消防局和美消防分隊、⁴中山醫學大學醫學系、⁵國立中興大學醫學院

關鍵詞：人工智慧影像診斷、到院前救護、AI導引肺部超音波（Artificial Intelligence–Guided Lung Ultrasound）

一、前言

想像一個場景：在不久的將來，一套整合式人工智慧（Artificial Intelligence, AI）診斷輔助系統將能即時支援第一線緊急醫療處置。當救護技術員在現場評估一名呼吸窘迫的患者時，透過攜帶式超音波進行肺部掃描，AI即時分析影像並提供初步診斷與處置建議；患者抵達急診後，系統進一步整合胸部X光影像與生理數據，進行多模態比對分析，協助急診醫師迅速釐清病因、分流優先順序並制定治療策略。這樣的情境，正逐步從想像走向實現。

本專欄將從院前影像取得、急診影像判讀，到兩者整合之實務應用與未來發展潛力進行探討，分析AI如何在緊急醫療場域中強化影像診斷效能，並展望其在臨床決策支持系統中的角色與挑戰。

二、院前影像：AI協助第一線判讀，提升處置時效

在院前救護階段，醫療決策常需在資源有限、時間壓力大的情況下完成。傳統上，急救人員多依賴臨床表現與生命徵象進行初步判斷，但對於心因性肺水腫、氣胸或感染性肺炎等呼吸窘迫病因，僅憑肉眼觀察與聽診，常難以快速區分。攜帶型超音波的普及雖拓展了影像應用的可能性，然而，操作與判讀門檻高，限制了其在院前場域的發揮空間。

AI導引肺部超音波系統（Artificial Intelligence–Guided Lung Ultrasound）提供一項突破性方案。《JAMA Cardiology》2025年發表之多中心研究指出，經短期訓練後，非專業影像人員（如護士與醫療助理）使用AI導引系統進行肺部掃描，其影像品質有高達98.3%可達診斷標準，與專家操作無統計學差異。¹AI系統具備自動擷取影像、辨識B-line與品質回饋功能，依循標準8區掃描法執行，即使無臨床超音波經驗者亦可取得具參考價值的結果。

這項技術對急救現場與偏遠地區而言具有深遠意義。透過AI輔助，救護技術員能在第一時間辨識肺水腫、氣胸或實質性病灶，並據以進行初步處置或提前預告接收醫院啟動資源。未來若結合5G傳輸與雲端平台，將可實現即時遠距判讀與資料同步，加速院前與院內資訊整合，打造無縫接軌的緊急照護流程。

三、急診影像：AI提升診斷效率，強化決策安全性

急診影像診斷常為臨床決策的關鍵依據，尤其胸部X光在呼吸窘迫、胸痛、外傷與發燒等症狀評估中具有高度使用率。然而，影像判讀涉及主觀經驗與時效挑戰，在夜間、假日或偏鄉院所更易出現延遲或錯誤。AI技術的導入，提供了即時且標準化的解決方案，彌補人力與流程的斷點。

2023年《JAMA Network Open》研究開發生成式AI模型，可自動產出胸部X光報告。結果顯示，AI報告在臨床品質與異常偵測上與放射科醫師相當，優於遠距判讀，且具84.8%敏感度與98.5%特異度。²此外，AI可應用於任務排序與危急異常預警。根據《Diagnostics》2023年綜述，AI能自動判別異常程度並優先標記危急影像，顯著縮短報告延遲。³

AI模型已在氣胸與肺炎的診斷中展現高準確性與一致性，部分系統甚至可追蹤病灶變化，協助評估病情進展。不僅提升判讀效率與品質，也強化急診處置的即時性與安全性，未來若與臨床資料整合，可進一步發展為智慧決策節點，協助醫師於多工壓力下快速精準做出反應。

四、兩者整合：打造連續性診斷路徑，促進臨床決策智慧化

AI於院前與急診的應用若能整合，將有潛力建立連續性影像診療鏈。傳統院前資料與急診系統多為孤立運作，導致影像資訊無法即時傳遞與應用。AI平台的出現，讓跨系統影像整合成為可能。

若能透過AI導引肺部超音波於現場擷取標準化影像，並即時上傳雲端，急診團隊可於患者抵達前預判可能診斷與風險等級。例如，若院前AI提示為肺水腫，急診即可提前準備非侵襲性正壓呼吸器與利尿策略；到院後與急診胸部X光進行多模態交叉比對與診斷確認，可使急診處置流程更順暢且精準。

此外，此類跨場域整合平台可作為持續學習與模型優化的資料來源。研究顯示：AI導引肺部超音波對於難以成像的肺部區域（如心臟遮蔽區），表現優於專家；若結合急診X光結果進行模型校正，將有助於提升演算法泛化能力。¹整合平台將有助於建構從到院前救護到院內診療的智慧醫療通道，提升照護品質與資源效率。

五、結語：從輔助工具走向臨床夥伴，AI正推進急重症診斷模式的發展

人工智慧在急診與院前影像診斷的應用，正從輔助角色邁向決策夥伴。到院前使用AI導引肺部超音波、急診即時生成高品質胸部X光報告，並進一步實現多源資料整合與動態決策支持，已逐步展現其在臨床的真實價值。

未來若能透過法規制度、資料共享、技術標準與臨床驗證持續推動，AI將優化診斷流程，有潛力降低誤判率、提升照護一致性，並改善醫療人力壓力與病人安全。

【參考文獻】

1. Baloescu C, Bailitz J, Cheema B, Agarwala R, Jankowski M, Eke O, Liu R, Nomura J, Stolz L, Gargani L, Alkan E, Wellman T, Parajuli N, Marra A, Thomas Y, Patel D, Schraft E, O'Brien J, Moore CL, Gottlieb M. Artificial Intelligence-Guided Lung Ultrasound by Nonexperts. JAMA Cardiol. 2025 Mar 1;10(3):245-253. doi: 10.1001/jamacardio.2024.4991. PMID: 39813064; PMCID: PMC11904735.

2. Huang J, Neill L, Wittbrodt M, Melnick D, Klug M, Thompson M, Bailitz J, Loftus T, Malik S, Phull A, Weston V, Heller JA, Etemadi M. Generative Artificial Intelligence for Chest Radiograph Interpretation in the Emergency Department. JAMA Netw Open. 2023 Oct 2;6(10):e2336100. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2023.36100. PMID: 37796505; PMCID: PMC10556963.

3. Irmici G, Cè M, Caloro E, Khenkina N, Della Pepa G, Ascenti V, Martinenghi C, Papa S, Oliva G, Cellina M. Chest X-ray in Emergency Radiology: What Artificial Intelligence Applications Are Available? Diagnostics (Basel). 2023 Jan 6;13(2):216. doi: 10.3390/diagnostics13020216. PMID: 36673027; PMCID: PMC9858224.