國內團隊開發的人工智能婦科手術輔助系統結合即時影像辨識與器官分割，透過自動標示器官與病灶，旨在輔助醫師判讀並提升微創手術過程的辨識精準度與手術安全性，正朝臨床驗證與產品化邁進。
研發背景與合作團隊
由國立台灣科技大學電機系與三軍總醫院婦產部合作開發的人工智能婦科手術輔助系統，目標在於補足目前微創手術影像與操作上的限制。團隊收集臨床手術影像，由專業醫師進行標註後導入深度學習模型訓練，並獲得國家新創獎肯定，顯示技術研發具備產學合作的實務基礎。
技術核心與運作方式
系統的核心為器官圖像分割技術，能在手術視野中即時辨識子宮、卵巢、輸卵管、腸道與腫瘤等結構，並以色塊標示邊界幫助醫師掌握解剖位置。原始報導指出系統可達每秒30幀的影像處理速度，器官辨識靈敏度約90%，接近臨床即時應用的設計目標。
臨床應用場景與系統限制
此類AI工具可在微創手術中擔任輔助判讀角色，對年輕醫師或複雜解剖情況提供視覺支援，尤其是在血管或輸尿管等高風險區域作為提醒。然而，系統表現仍受光源、出血、視線受阻等因素影響，研發團隊也表示持續優化模型以提升在不同情境下的穩定性與可靠性。
- 適用族群：接受婦科內視鏡或微創手術的患者之手術團隊
- 用途重點：即時器官辨識、病灶邊界提示、術中視覺輔助
- 既有限制：無觸覺回饋、影像遮蔽時辨識能力下降的風險
醫師職能與安全責任
開發者強調人工智能並非取代醫師，而是提供「手術中的第二雙眼」，協助判讀影像資訊並提醒可能的危險區域。臨床上仍須由手術團隊基於完整臨床判斷做出最終處置，且導入過程需搭配適當訓練與驗證流程，確保醫療品質與病人安全。
團隊同時指出技術具有延展性，可望移植至其他內視鏡或影像類型，並結合模擬訓練等應用，未來發展重點在於臨床驗證、產品化與跨領域整合。這類技術的推進需在安全監測、實務教育與多中心驗證之間取得平衡，才能逐步走入手術常規。
作為醫療科技專欄觀察，人工智能在手術場域的價值在於補強人為判讀的限制，同時必須建立嚴謹的臨床評估與使用準則，才能真正成為外科團隊可靠的輔助工具。
重點回顧
本系統以即時器官分割與影像標示輔助婦科微創手術，提供術中判讀支援並提升可視化，但仍受光源與出血等情境限制，需經臨床驗證與訓練後才可廣泛應用。
本文章內容僅供健康知識參考，不能替代專業醫療建議、診斷或治療。如您有任何健康疑慮，建議諮詢合格的醫療專業人員。
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