「我們的核心優勢來自於長庚體系的臨床支援，以及堅強的師資陣容與臨床資源，讓學生從理論到實作，從基礎到臨床，都能無縫接軌，充分實踐。」長庚大學醫放系副系主任蕭穎聰點出自家系所的核心優勢，同時具備多項特色，包括小班教學、低師生比、雙軌導師制度與寬敞教學空間，營造紮實的學習環境。尤其學生從大二便能參與專題研究，大三暑期見習，大四近半年專業實習，研究所全英文授課，課程涵蓋放射診斷、放射治療、核醫、醫學物理與醫學工程，畢業後即可進入臨床、產業或研究領域，具備高度彈性與競爭力。
以AI厚植基礎與臨床實力 翻轉醫療影像與放射治療教學
蕭穎聰強調，精準醫療逐步落地，醫放系則早已在課程深度導入AI思維。大一即開設《人工智慧概論》校訂必修，並設有「生醫影像與人工智慧微學程」，透過模組化與實作導向的課程設計，讓學生從AI理論走向臨床應用，強化對未來醫療體系的整體理解與參與能力。
長庚醫放系以完整的AI學習路徑規劃作為教學策略。從基礎影像原理、AI理論到臨床實作，逐步引導學生建構知識體系；同時將擴大與臨床單位與產業的合作，導入實際醫療資料與診斷需求，提升教學的實務性與即時性。同時，因應生成式AI、自動化診斷與醫療資料倫理等新興議題，醫放系也會將課程擴展至醫療AI應用的社會面與倫理面，培養學生的科技人文素養與多元視角。此外，透過師資持續進修與國際交流，使課程內容與國際趨勢同步，讓學生更具國際競爭力。
事實上，醫放系的課程設計以跨領域融合為核心，積極將AI技術導入影像診斷與放射治療的研究與教學現場，讓學生不只是「學AI」，還能「做AI的老師」。舉例來說，在「醫學影像處理」課程中，學生學習影像前處理、特徵擷取到深度學習模型建構，更實際操作生成式AI工具，應用於影像分類與病灶偵測。透過實作導向教學，學生能根據不同影像特性設計適切的AI應用流程，提升臨床影像診斷應用的準確性與效率，讓AI真正能為精準醫療助攻。
「我們希望學生不只是會用工具，而是能理解AI背後的邏輯，進而應用在真實問題解決上。」蕭穎聰指出，今年醫放系將生成式AI導入「生醫訊號與系統」與「醫學影像處理」等課程，使學生能運用AI處理複雜訊號資料，從資料前處理到模型訓練一手包辦。不只課堂學習，學生的專題研究也展現驚人的能量，像是運用AI改善CT影像的品質，協助疾病診斷；在核醫神經影像領域，則應用AI提升失智症診斷的效率。這些研究成果不僅投稿國際期刊，部分更與產業合作轉化應用，展現醫放系教育的實務性與即戰力。
AI融入醫放教學 培育產學實力兼備的醫療人才
蕭穎聰強調，當AI融入醫放教學，學生不僅學會影像資料分析的技術，更養成解決臨床問題的創新思維，「這樣的訓練，使他們未來無論是投入醫療產業、創新研發或進入研究機構，都具備強大競爭力。」
展望未來，隨著精準醫療與AI技術持續發展，醫放系將持續深化「AI＋醫學影像與放射科學」的教育戰略，強化學生的跨域整合與臨床應用能力；更期許打造結合臨床需求與創新AI應用的教學與研究平台，讓學生不只是學會技術，而是能成為推動未來醫療創新的關鍵人才。
