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台灣急診醫學通訊
本會期刊
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

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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】
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