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电脑辅助检测的奇妙旅程：如何从1950年代的实验室走向医院？
在当代医疗中，电脑辅助检测技术（CADe）无疑是改善诊断的重要工具，帮助医生提升医疗服务的效率和准确性。这项技术的历史可以追溯到1950年代，然而，随着计算能力及演算法的进步，其应用亦不断扩展，从而改变了医疗诊断的面貌。
电脑辅助检测，亦即电脑辅助诊断，能够为医生提供出色的解析医疗影像的工具。无论是X光、MRI、内视镜，还是超声波诊断技术，所产生的影像资料均需经过专业医疗人员的仔细分析。在短时间内，它们需从不断增长的信息中爬梳出关键健康资讯，这正是CADe系统的强项所在。
CADe系统可以处理数字图像或视频，通过标记显著的异常结构，为医疗决策提供支持。
随着时间的推移，CAD系统的设计也愈加复杂化，如今它们可以自动识别肿瘤等各种病变。例如，许多肿瘤筛检中心已经将其应用于乳腺摄影、结肠内视镜检查，以及肺癌的检测中，以增强诊断的准确性。
从1950年代的实验室进入临床应用
早在1950年代晚期，现代计算机的兴起促使多个领域的研究者探索电脑辅助医疗诊断系统的可能性。最初的CAD系统主要透过流程图、统计模式匹配及知识库来推动其决策过程。到了1970年代，最早的一些CAD系统也开始出现，通常被称为“医学专家系统”。这些系统的发展不仅促进了教育，还为未来的CAD系统奠定了基础。
在CAD的演变过程中，研究者们逐渐意识到这些早期系统的局限性，并开始使用更先进的数据挖掘方法。
到了1980至90年代，数据挖掘方法的出现使CAD系统能够变得更具弹性和效率。 1998年，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了首个商业化乳腺摄影的CAD系统ImageChecker的上市，使CAD系统正式进入临床使用。
技术的演进及挑战
CAD系统的运作基础在于高度复杂的模式识别技术。透过扫描大量医疗影像，系统能识别出可疑结构并标记出来。然而，这项技术仍面临许多挑战，尤其是在输入数据、处理及评估系统等方面。
虽然CAD系统可提升病变的检出率，但其并无法达到100%的检出率，并且可能出现假阳性（FP）的情况。
目前，研究人员正在寻找新一代演算法，解决CAD系统在多重病症等情境下的表现不佳问题。此外，电子健康纪录（EHR）的有效设计与实施对于CAD系统的成功至关重要。
当前应用情况
目前，CAD技术被广泛应用于诊断乳癌、肺癌、结肠癌和糖尿病视网膜病变等多种疾病。尤其在乳腺摄影中，CAD系统能够辅助医生识别肿瘤的良恶性，而在肺癌的筛检中，视频合成CAD系统被认为是宝贵的辅助工具.
透过这些系统，医疗专业人员能做出更明确的诊断决策，提升病人的生命质量。
然而，有研究指出，CAD系统在提高疾病检出率的同时，却也可能增加假阳性的风险。正因如此，越来越多的医院逐渐采纳了新兴技术，例如深度学习与机器学习，更有效地结合CAD系统的优势，从而克服其原本的缺陷。
展望未来
展望未来，CAD系统有望在数位病理学、影像分析等领域持续扩展应用。尽管技术的发展面临着挑战，如数据处理能力与演算法效能等，但未来的趋势无疑将使CAD系统进一步融入日常的医疗诊断中。
电脑辅助检测的发展已走过了四十多年的历史，医疗界与技术结合的潜力仍在持续释放。随着科技的进步，能否做到在未来的医疗中，进一步提升人类的健康福祉呢？
