是負責操作機器的醫生首先篩選

然後交給負責出診斷報告的醫生再一一觀察 這個很難去借助軟體去減輕工作量 因為還沒有如此高效智慧的軟體 為了防止誤診漏診 這個需要好幾位醫師一張圖片一張圖片的檢查 挑選出典型的數張圖片並撰寫報告後再交給上級醫師再去稽核一遍 即使如此 臨床醫師也會再次自己分析圖片 對照報告

你好，我是放射科主治醫生宋醫生，就你提出的問題，給你簡單普及一下放射科診斷流程。

就拿一個肺部體檢人員到放射科做CT為例，他到了放射科登記臺，登記分診，然後就到具體操作間做CT，如果是普通肺部CT平掃，技術人員掃描結束後，掃描影象自動傳輸到PACS系統（簡單的講就是我們看影象寫報告系統），肺部影象一般可不止幾百張，它包括肺窗、縱隔窗及薄層肺窗，像我們醫院雙源CT薄層肺窗一般層厚1mm的，單單薄層影象就是上千張，這對診斷小結節很方便。

最後是重點，寫報告，結合病史及胸部影象，診斷醫生綜合分析寫出報告，像你說軟體篩選，可能是最近才有的AI人工智慧，我也聽說了，但是目前很少，部分大醫院，但也只是簡單分析肺部小結節，其他的不是很清楚。有人擔心這麼多影象，你們診斷醫生能看的完嗎，萬一漏了幾張怎麼？你大可放心，大的正規醫院，尤其是三級醫院，在質量控制上都有雙籤制度，就是有低年資的初級醫生（必須取得國家資質執業醫師證書）首先書寫這個報告，然後再有中級（所謂的主治醫師，必須有中級證書）及以上職稱醫師再看一遍，如果碰到疑難雜症，我們換有一個疑難病例討論，每天都有。最後稽核醫師再去稽核這個報告，稽核醫生簽字後，你才能取到胸部CT的診斷報告。這就是我們平時的工作。希望你能看的懂。大家好，我是放射科主治醫師宋醫生，如有關於影像方面的問題可以關注留言，也可以私信給我。

你說的AI智慧現在普及程度很低，而且AI智慧目前成熟度不高，可能研發的肺部小結節篩查專案的相對多。AI人工智慧只是起步階段，還有很長的路要走。

疾病千變萬化、型別繁多複雜僅僅依靠機器實現準確的診斷有待商榷。可能我們看到影像報告很多時候會有一句“請結合臨床”，影像診斷可不是看圖說話那麼簡單，同病異影、同影異病，每個人或者病變每個階段的表現不是一成不變的。有些還需要透過複查來觀察病變的動態、演變過程，可能和之前的診斷意見大相徑庭、推翻之前的結論，這種情況也不是沒有。影像診斷一定要結合臨床，才能更準確的診斷，這時候就要牽扯的問診了，臨床的問診可能與影像科的問診會有差異，影像科根據影象提供的資訊，會更有針對性的問診，臨床表現是否符合目前的診斷意見。有人會說檢查申請單上不是有病人的情況嗎？還需要問診嗎？我怎麼沒有遇到？舉個很簡單的例子，有些做顱腦CT的申請單上就一句話“頭暈待查”，沒有提供很多資訊，這種情況非常多見。

見到過很多病人剛做完檢查就會問醫生自己有沒有問題，這種情況非常之多見，病人的急切心情可以理解，但是大多數操作機器的都是技師，雖然他們很多經驗也比較豐富，也懂影像診斷，但不是最終出診斷報告的人，診斷醫生和操作技師有不同的分工；再一個掃描過程非常短暫，十幾秒即完成，電腦屏上的影象在檢查過程中滾動的非常快，沒有很多時間去詳細看都過去了，比如肺部微小結節，病灶非常小，在檢查過程中每張影象一閃而過，能看到嗎？所以說不是不告訴你結果，每張發出去的報告都報告醫生的汗水，不是掃描結束自動出結果的（真的有人這樣認為）。