在手术过程中， AI 同步分析手术画面、标出血管与视神经。医疗AI如何成為守护健康的第二双眼睛？

【美南新闻韦霓特稿】对48岁的英国男子Rhys Hibbert而言，肿瘤带来的威胁，先是日常生活逐渐失去轮廓。他的周边视野受损，走路反覆绊倒，甚至需要手杖协助。伦敦大学学院医院体系（UCLH）於2026年8月公布，他接受即时AI人工智慧辅助的脑下垂体肿瘤切除手术，术后视力明显改善，一週内已能独立行走。

毫米之间，多一双辨识风险的眼睛

脑下垂体位於脑底，周围血管与视觉相关神经密集。手术的难处，不只在找到肿瘤，更在尽可能移除病灶时，保护紧邻的重要组织。

这套系统的突破，是直接分析内视镜传来的即时画面，在萤幕上标示关键解剖构造，让辨识资讯跟着手术进程更新。它与主要依赖术前扫描的导航方式不同，补上了「眼前正在发生什麼」的资讯。

若用生活经验理解，其影像辨识概念类似手机辨认人脸：从大量范例学习特徵，再辨识新画面中的目标。

突破点：不採「先看片再开刀」，改為「边开边看」

以前，做这类手术靠术前 MRI 导航，等於「出门前看地图」：组织一移位、镜头一转、脑脊髓液一流出，地图就对不上眼前的画面。

然而，这套由伦敦大学学院（UCL）团队开发的系统，看的是正在发生的影像：延迟仅 50 到 100 毫秒，每秒处理 24 个画面，运算全在手术室裡的边缘装置完成，不经过云端。

医师动刀时，第二个萤幕会即时标出蝶鞍、颈动脉、视神经的位置，并追踪手术器械与组织的互动。对一个每年只做十到二十例这种手术的医师来说，等於旁边多了一位看过上千例的助手。

AI 担任辅助，但方向盘握在医师手上

八位病人参与，六例成功上线；另外两例因电脑开机设定错误没能啟动。AI 缺席，手术照常完成。整个系列没有 AI 相关併发症，也没有主刀医师分心或流程被打断的情况，手术评分与过去相比没有明显下滑。

但这终究是 IDEAL 第一期的「首次人体可行性研究」：单一医院、单一手术团队、六例。它证明的是「做得到、看起来安全」。团队下一步要扩大病例数，再走向多中心。

同样的逻辑，已在乳房摄影、大肠镜与加护病房发生

乳房摄影：瑞典 MASAI 随机试验、十万名女性，AI 辅助筛检在筛检当下多找出 29% 的癌症，放射科医师判读工作量减少 44%，两年内间隔癌减少 12%，偽阳性没有增加。

大肠镜：28 项随机试验、23,861 人的统合分析，AI 让腺瘤侦测率提高 20%、漏诊率降低 55%；但非肿瘤性病灶的切除也多了 39%——多看见的代价，可能是多切一刀。

败血症：加州大学圣地牙哥分校的 COMPOSER 模型提前四小时预警，院内败血症死亡率相对下降 17%（绝对值 1.9 个百分点）。

糖尿病视网膜病变：IDx-DR 在 2018 年成為美国 FDA 首个「自主判读」的筛检 AI，敏感度 87%、特异度 90%，让没有眼科医师的诊所也能做筛检。

模式很清楚：AI 不取代医师，而是把「专家才看得见的东西」变成萤幕上看得到的提示。

善用科技，从问对问题开始

对美国华裔读者而言，就医时可以问：「这套AI获准用於哪一项检查？结果由谁确认？发现异常后如何安排追踪？」若涉及额外费用，也应事先向院所与保险公司确认。

从伦敦的手术台到社区诊所，AI带来的希望，是让重要线索更早被看见。而真正守住健康的，仍是準确判读、及时处置，以及病人没有中断的追踪。

病患Hibbert 醒来时，看见了整个房间；一週后，他不用拐杖、不用眼镜，能自己走路；八週后回到工作岗位。「感觉像拿回了 360 度的视野。」

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