創新工場董事長李開復去年才在《AI新世界》書中點名，放射科醫師是最有可能被AI取代的十大行業之一。
台北榮總放射科主任郭萬祐似乎不怕，他開設「AI神經影像輔助門診」要挑戰這個大預言。
郭萬祐解釋運用AI前後的變化。
目前，病人是否罹患肺癌，都要經過胸腔科醫師排定檢查，透過肺部電腦斷層掃描（CT）、腦部磁振造影（MRI）、核子醫學的骨骼掃描3步驟確診。
但肺部結構很特殊，小的癌細胞容易跟著血流進腦部。所以標準的肺癌期別認定，還得做腦部電腦斷層或磁振造影。
只是，患者排定MRI檢查至少要等一個月。做完檢查還需5到7天等報告，再進行第二次門診，由專科醫師決定後續治療，前前後後約一個半月。
放射科醫師得從上百張的MRI影像中，一張一張圈選病灶，計算腫瘤體積，才能決定後續是否開刀。
一般放射科醫師可能需4年訓練，加上兩年次專科經驗，才能在20分鐘做出判讀。（延伸閱讀：長庚AI實驗室負責人郭昶甫：醫療AI能幫醫生「看見病人」）
郭萬祐團隊和台灣人工智慧實驗室（AI Lab）共同訓練的的臨床人工智慧腦轉移瘤自動判讀系統（DeepMets），讓醫師不到30秒就能在電腦上看到初步判讀結果。
AI準確率可比住院醫師
AI判讀結果與資深醫師有多大差距？郭萬祐現場拿起匿名患者的MRI檢驗結果來測試。
同一批MRI影像，郭萬祐找出兩處腦轉移瘤，而Deep Mets則圈出至少5個疑似腫瘤的「感興趣區」。
「現在不是百分之百（準確），但我寧願它敏感度高一點，」郭萬祐說。
現在DeepMets還在學習階段，準確度大約85%，相當於一個住院醫師的水準。
「初期如何判定AI演算法提供的診斷是否正確，還需要靠有經驗的資深醫師把關，」郭萬祐說。
他相信，懂得用AI的人才有競爭力，「以後可能是會用AI的醫生，淘汰不會用AI的人了。」
（責任編輯：賴品潔）
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