商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
美國放射學會（American College of Radiology）理事會於日前假華盛頓哥倫比亞特區舉行的 ACR 2026 年會上，批准了一項劃時代的 ACR-SIIM 影像人工智慧（AI）實踐參數。這項參數是全球首創，旨在為醫療機構提供明確指引，以安全、有效且透明的方式導入及運用 AI 於影像診斷領域。
這份實踐參數詳細說明了影像設施在臨床照護中實施、使用並持續更新 AI 技術的步驟，涵蓋了 AI 工具的選擇、監控到持續品質改進等各個環節。它適用於放射科醫師、技術人員、醫學物理學家、資訊與資訊科技團隊、資料科學家以及管理人員等，所有在影像工作流程中部署 AI 或使用 AI 結果的專業人士。透過遵循這些指引，醫療院所可學習如何選擇 AI 工具、部署前評估、長期追蹤效能，並確保病患隱私安全。
與此同時，美國放射學會的 ACR Data Science Institute（DSI）也在《Journal of the American College of Radiology》發表了一篇重要文章，詳細介紹了 Assess-AI 的技術框架。Assess-AI 是全球首個 AI 品質註冊及資料服務平台，能協助醫療機構監控並改進 AI 效能及病患照護品質。該服務利用去識別化資料透過 ACR Connect 整合，並進行集中分析與基準測試，同時運用 LLM（大型語言模型）的提示工程從去識別化的放射科報告中萃取替代標籤。
實施負責任 AI 的機構可獲得 ACR Recognized Center for Healthcare-AI（ARCH-AI）的認證，這是一個國際性的 AI 設施品質保證計畫。根據《Newswise.com》報導，美國放射學會資訊委員會主席 Tessa Cook 表示，這項首創的 ACR-SIIM 實踐參數為影像機構提供了清晰的步驟，以成功部署這些快速發展的技術，從選擇到監控，再到持續的品質改進。Society for Imaging Informatics in Medicine 的代表 Elias Kikano 強調，這項領先的實踐參數對於安全、有效和透明地加速放射學 AI 的採用至關重要。
ACR Data Science Institute 副首席科學長貝爾納多·卡內多·比佐指出，Assess-AI 監控 AI 結果並收集包括匿名病患資料、檢查元數據及放射科報告輸出等一系列背景資訊，這代表著一個進步，因為大多數傳統放射科系統並非為確保臨床 AI 工具如預期運行而設計。美國放射學會、Society for Imaging Informatics in Medicine 以及美國食品藥品監督管理局等相關利益者，正共同在放射學 AI 的未來中扮演關鍵角色，強調負責任地運用 AI 在醫療保健領域，尤其在處理關鍵病患資料如醫學影像時，是一個持續的過程，而非單一事件。
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