既有的医学影像诊断流程，大略可分拆解为四大步骤：一、至医院看病检查进行初步诊断，临床医师会根据出现的症状，推断可能患有的疾病；二、开单至放射科照X光、CT、MRI等影像检查；三、放射科医师会对影像进行分析诊断，最后拿着影像诊断报告去找临床医师；四、透过报告分析制定合理的治疗方案，而其中最主要的医疗流程为摄取影像及医师判读两个部分。

在AI诊断的部分发展相对较早，可以减少医师判读工作，降低误诊及漏诊的风险，而AI诊断技术主要可分为三项：侦测（Detection）、分割（Segmentation）及分类（Classification）。现在既有的AI侦测技术，可从一张影像透过AI精准地侦测到单一病灶，例如肿瘤的位置，让医师能快速确认而不至于漏看造成严重后果。在AI分割部分，可藉由AI从单一影像中分割出构造的轮廓，例如骨骼形状。最后AI分类部分，可进行良性及恶性肿瘤的判别，以及较为简单的疾病严重程度分级，使医疗资源做有效的分配。

而随着AI技术的进步，新的AI辅助诊断内容，在侦测的部分，由于一张影像中可能包含许多器官及不同种病灶，因此AI侦测技术进步至可从一张影像中，侦测到多重病灶位置以了解整体病因。在分割部分，由于许多时候会需要不同种类的影像同时进行诊断判读，新的AI分割技术内容，演进至可同时进行不同种类影像的分割，提供更准确的影像比对，增加讯息量。最后是分类，最新的研究为使用AI，可判断整体器官的健康状况，以利后续作更精准的治疗及预防。
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