Radiology Research and Publishing Across 2025-2026: Perspectives From

你以為醫學 AI 研究還在比拼誰開發的模型準確率最高？事實上，拿現成的商業系統直接去預測急診病患的心肺不良事件才是新顯學——KJR 在 2025 年高達 1900 篇的海量投稿徹底證實了這個趨勢。

高達 1900 篇投稿與 22 天審查：胸腔 X 光的 AI 轉向

KJR 在 2025 年進一步鞏固了其在放射科學界的領先地位。根據 Clarivate 發布的期刊引用報告，該期刊的兩年期影響因子從前一年的 4.4 大幅攀升至 5.3。這個數字讓 KJR 在包含核子醫學與醫學影像在內的 213 本同儕期刊中，穩坐第 22 名的領先位置。如此顯著的排名躍升，直接反映在隨之而來的驚人投稿量上。

Table 1 顯示了這波前所未有的學術浪潮。在 2025 年度，編輯部共收到了約 1900 篇稿件，比起 2024 年的 1247 篇暴增了超過 50%。這個驚人的成長幅度，甚至超越了過去 COVID-19 疫情期間的投稿最高峰。從期刊影響因子的變化來看，4.4 到 5.3 的躍升不僅代表了文章被引用的次數增加，更象徵著該期刊在選擇高影響力文章時的眼光越來越精準。儘管面臨如此龐大的審稿壓力，編輯團隊依然維持著極高的運作效率，針對進入外部同行評審的初次投稿稿件，給出初步決定的中位數時間僅需 22 天。對於急於將研究成果公諸於世的學者來說，這無疑是一個極具吸引力的投稿標的。

若細看這些海量稿件的主題分佈，雖然人工智慧依然霸佔了最大宗的研究版面，但其核心關注點已經發生了本質上的位移。過去幾年，學術界熱衷於發表全新開發的深度學習架構與演算法，這類從零到一的模型開發論文在 2025 年呈現出顯著衰退的趨勢。取而代之的，是將那些已經開發完成、甚至已經商業化的 AI 模型，投入全新的臨床情境進行極限壓力測試。

從急診醫學的真實應用就能看出端倪。以一篇探討胸腔 X 光的研究為例，研究人員不再只是要求 AI 判斷片子裡有沒有異常浸潤或氣胸，而是將這套商業化軟體的輸出結果，拿來預測因急性心肺症狀就診的病患是否會發生重大不良事件。對臨床放射科醫師而言，這意味著未來的 AI 系統能直接與急診檢傷連動。這種將焦點從「病灶偵測」延伸至「臨床預後預測」的研究設計，充分展示了放射科醫師如何突破 AI 原本的設計意圖，在更複雜的醫療決策中榨出它的價值。

Nigrosome 1 與 STARD-AI 規範：AI 落地的三個案例

順著這股「測試現成 AI」的風潮，臨床醫師開始探究這些演算法在人類專家介入時的真實表現。在神經放射領域，一項針對帕金森氏症的研究完美詮釋了這個概念。研究團隊在 SMWI（利用磁化率差異突顯鐵沉積的影像）上，測試一套專門偵測 Nigrosome 1 異常的商業 AI。他們關注的重點並非單純的機器準確率，而是這套系統在外部資料集中，能多大程度地提升人類閱片者的診斷效能。

當我們將目光轉向乳房影像，跨維度域的挑戰成為另一個熱門焦點。臨床上越來越常使用 DBT（乳房斷層攝影）來重建合成的 2D 乳房攝影影像，以減少病患輻射劑量。有研究便將一套原本基於傳統全視野數位乳房攝影訓練的電腦輔助診斷系統，直接套用在這些合成影像上進行效能評估。這種跨越原始訓練資料格式的驗證，對於判斷 AI 是否具備足夠的泛化能力至關重要。

為了應對這些驗證型研究的爆發，學界在報告規範上也做出了即時的反應。針對評估 AI 診斷準確度的專屬指引 STARD-AI（評估 AI 診斷準確度的專屬指引）正式發布。這套標準完全切中了當前聚焦於「模型評估」而非「模型開發」的研究轉變，要求作者詳細交代參考標準的建立、資料缺失的處理以及閾值的設定依據。

從編輯部的嚴格立場來看，這項新指引的遵循與否將直接影響退稿率。主編強烈建議所有準備投稿的學者，在送出稿件前必須同時對照 STARD-AI 以及 2024 年更新版的 CLAIM（醫學影像人工智慧查核清單）。對於每天埋首於臨床報告的放射科醫師來說，這意味著如果你想把科內剛採購的 AI 軟體拿來寫篇效能驗證論文，單憑跑出一個漂亮的 AUC 數字已經遠遠不夠，完整透明的實驗設計細節才是通關密碼。

捨棄 ChatGPT 網頁版：2025 MI-CLEAR-LLM 與地端模型

大型語言模型的大舉入侵，無疑是 2025 年放射科研究中最具顛覆性的變革。我們觀察到，研究資源正迅速從基於卷積神經網路的傳統分類模型，大量轉移至生成式人工智慧。然而，伴隨這場典範轉移而來的，是研究方法論上必須被嚴格審視的巨大漏洞。

過去兩年，我們看過太多直接依賴網頁版商業聊天機器人介面的研究。許多學者單純把病例貼進 OpenAI 的 ChatGPT 網頁框，記錄它的回答就寫成一篇論文。但從科學研究的嚴謹度來看，這種做法充滿了不可控的變數。網頁版介面隨時會在後台進行無預警的更新，且無法控制諸如溫度參數等隨機性設定，這使得實驗結果幾乎無法被其他團隊重現。

面對這種混亂的局面，KJR 編輯部已經明確表態，強烈不鼓勵那些缺乏方法學控制、僅僅測試網頁版介面的投稿。未來的語言模型研究，必須採用應用程式介面來固定參數，或是直接使用部署在本地伺服器的開源模型。唯有透過程式碼層級的精確呼叫，才能確保每一次輸入與輸出的穩定性，進而賦予研究數據真正的學術價值。

由 KJR 主導並與《Radiology》等頂尖期刊編輯群合作更新的 MI-CLEAR-LLM（評估醫療語言模型報告的最低標準），正是為了填補這個方法學漏洞而生。這份 2025 年的最新版本，大幅強化了對模型規格、存取途徑、自定義微調以及測試應用的報告要求。作者必須在論文中做到絕對透明，清楚交代使用的具體模型版本與提示工程架構，否則將無法通過嚴格的審查程序。

從題庫走向真實報告：開源 LLM 在 CAD-RADS 的應用潛力

除了底層存取方式的改變，測試資料集的演進也標誌著大型語言模型研究邁入深水區。早期的探索性研究往往貪圖方便，習慣從網路上抓取學術期刊內容，或是利用醫師執照考試的選擇題庫來測試模型的醫學知識。雖然這能快速產出結果，但選擇題的結構與每天在閱片室裡產出的非結構化報告有著天壤之別。

以冠狀動脈電腦斷層為例，近期的指標性研究已經將戰場轉移到了真實臨床實務中。研究團隊不再考 AI 選擇題，而是讓它直接閱讀包含大量複雜縮寫、口語化描述甚至有時候帶有拼字錯誤的 CCTA（心臟冠狀動脈電腦斷層）報告，並要求模型自動萃取出標準化的 CAD-RADS 2.0 分級。這種能直接減輕放射科醫師文書負擔的自動化流程，才是醫院管理層真正關心的落地價值。因為精確的 CAD-RADS 分級直接關係到後續心導管介入治療的決策，如果 AI 能在龐雜的自由文本中穩定且準確地抓出這些關鍵特徵，其帶來的臨床效益將遠大於單純在選擇題庫中拿高分。

然而，一旦涉及到真實病歷與未去識別化的原始報告，資料安全與病患隱私就成了無法迴避的巨大障礙。將成千上萬份包含病患個資的檢查報告上傳至外部商業公司的雲端伺服器，在多數醫院的資訊安全規範下是絕對不被允許的。這個法規與道德上的限制，進一步推動了醫療 AI 研究架構的板塊位移。

這種從雲端退回地端的策略，確立了 locally deployed open-source LLMs（院內伺服器架設的免費語言模型）的不可取代性。將開源的強大模型直接安裝在院內的封閉網路環境中，不僅徹底解決了資料外洩的疑慮，還允許研究團隊針對自家醫院獨特的報告撰寫風格進行深度微調。可以預見，在未來的幾年內，這類結合真實臨床資料與地端開源架構的研究，將成為放射科資訊學的發表主力。

亞洲心臟磁振造影觀點與 KJR SummaryCast 的 Agentic AI 嘗試

在地域影響力方面，KJR 持續發揮其身為亞洲領軍期刊的特殊角色。2025 年，期刊不僅深入探討了包括台灣在內等多個亞洲國家的放射科住院醫師培訓現況，更匯集了亞洲心臟磁振造影的 2025 年最新發展狀態。透過將觸角進一步延伸至中東地區，KJR 成功將這些在歐美主流期刊中相對罕見的在地觀點，推向了全球舞台。

最具實驗性質的技術突破，則發生在學術傳播的媒介上。KJR 於 2025 年五月底在 YouTube 平台上正式推出了 KJR SummaryCast。這項創新的播客計畫起初依賴作者親自參與，但隨後迅速進化，全面轉型由期刊內部開發的 agentic AI system（具備自主規劃與執行任務能力的 AI）來主導內容的產出。

相比於坊間常見的通用型摘要工具，這套專門為醫學文獻打造的系統在內部測試中展現了壓倒性的效能提升。它不僅能精準抓取論文的核心數據，還能在編輯與作者的嚴格監督下，自動生成適合通勤聆聽的對話式語音。必須強調的是，這個計畫的目的並非取代包含深度訪談的傳統播客，而是希望為那些時間永遠不夠用的臨床醫師，提供一個無痛吸收最新文獻的破冰入口。

隨著 2026 年的到來，學術發表的門檻將無可避免地變得更高、更嚴苛。對於身處前線的放射科醫師而言，理解這些隱藏在期刊政策背後的趨勢，比單純追逐最新的 AI 技術名詞更為重要。唯有將研究設計緊緊扣連真實臨床情境，並嚴格遵守日益繁複的透明度規範，才能在這個競爭激烈的發表舞台上站穩腳步。

拿 ChatGPT 對話截圖投論文前，先反問自己：你能用地端開源模型重現這些結果嗎？