一、提升醫療影像生成與重建

生成式 AI（如 GAN、Diffusion Models）能夠模擬高品質的醫學影像，應用包括：
1. 影像重建：提升 MRI、CT 影像解析度，縮短掃描時間，降低病人不適。
2. 缺失補全：在低劑量 CT 或不完整影像中，生成缺失區域，提高影像完整性。
3. 合成影像：建立多模態影像（如將 CT 轉換為 MRI），減少患者重複檢查需求。

二、輔助診斷與決策支持

生成式 AI 能學習大量影像資料中的病灶特徵，並在臨床診斷中提供輔助：
1. 病灶檢測：自動標記腫瘤、病變區域，降低醫師的疲勞與誤判。
2. 疾病預測：根據影像模式生成可能的病程發展，輔助臨床決策。
3. 個人化診斷：透過影像模擬，提供病患個人化的病理預測與治療反應建議。

三、數據擴增與模型訓練

醫療影像數據往往難以取得，生成式 AI 可用於：
1. 數據擴增：生成大量合成影像，提升模型訓練的多樣性。
2. 平衡資料集：針對罕見疾病生成樣本，避免 AI 偏向常見病例。

四、臨床教育與模擬

生成式 AI 可提供擬真影像與案例，應用於：
1. 醫學生訓練：提供多樣病例影像，增加診斷經驗。
2. 手術模擬：生成術前模擬影像，協助醫師預先規劃手術方案。

五、挑戰與限制

儘管潛力巨大，仍需注意以下問題：
1. 可信度與解釋性：生成影像可能產生「假象」，需建立可靠的解釋機制。
2. 資料隱私：生成式 AI 在使用真實病患資料時，需符合醫療隱私與倫理規範。
3. 臨床驗證：生成式模型必須經過嚴格臨床測試，才能應用於實際醫療決策。

六、未來展望

生成式 AI 在醫療影像與輔助診斷的應用，將逐步與臨床工作流程結合，可能帶來：
• 更快速、低風險的影像檢查。
• 醫師與 AI 合作診斷，提高準確率。
• 個人化醫療與精準醫學的新突破。