Network Radiology as a New Paradigm in Radiology Practice: Recent Insights From Integrated Health Systems in the United States.

推動結構化報告 90 年後的今天，全球超過 10 個國家的醫學會調查顯示：國家級財務誘因竟然是 0。臨床醫師一面倒渴望條列式報告，但僅有 50% 的放射科醫師願意放棄敘述性散文。

跨越 90 年的 Level 2 結構定義與德國 26 套範本

回顧歷史脈絡，底特律放射科醫師 Preston Hickey 早在 1920 年代就發現自由心證的用語阻礙了影像資料的後續分析。時至今日，儘管影像設備有了飛躍性進步，歐洲多數放射科的工作流程依然停留在數十年前紙本報告的數位翻版，報告內容往往只是放射科醫師「意識流」的文字堆疊。為了解決這個溝通障礙，歐洲放射醫學會（ESR）在此篇更新聲明中，嚴格界定了結構化報告的層級。真正具備臨床與研究價值的結構化報告，必須達到 Level 2 的標準。

所謂 Level 2 結構化報告，指的是必須使用專用的 IT 軟體介面，讓報告內的每一個獨立項目都能以結構化的方式儲存，進而允許後續的大數據探勘與資料提取。這與 Level 1 結構化報告（僅是在純文字中加入固定標題區塊，無底層資料庫支援）或是標準化報告（僅統一遣詞用字）有著本質上的差異。當前各國推動的終極目標，皆是希望全面過渡到 Level 2，以發揮影像資料的最大效益。

從具體實踐的數字來看，德國放射醫學會（DRG）的 IT 委員會在推動上最為積極。他們在官方網站上公佈了 26 套跨專科共識的結構化報告範本。這些範本並非由放射科閉門造車，例如胰臟癌分期範本是與外科、腫瘤科醫學會共同制定，心臟影像範本則是與心臟內科醫學會協商的結果。更重要的是，這 26 套範本中的一部分，已經被正式納入德國國家胰臟癌診斷與治療指引之中，賦予了結構化報告實質的臨床地位。

然而，即使有著國家級學會的強力背書，多數德國醫院在日常臨床流程中，依然高度仰賴自由文本的口述錄音。除了少數指標性醫院願意花費預算採購專門的結構化報告軟體外，整體的滲透率依然不理想。唯一的亮點出現在研究領域，例如在 COVID-19 疫情期間，德國建立了一個連結所有大學附設醫院的跨機構平台，專門收集特定影像資料與對應的結構化報告，為跨院區的 Level 2 數據應用提供了初步的成功範例。

歐洲與美國 ACR 資料庫的零誘因政策對比

為探究全球推行的真實阻力，ESR 電子健康與資訊次委員會針對各國指標性放射科醫師進行了質性調查。調查結果顯示一個驚人的共通點：無論在歐洲、亞洲還是美洲，幾乎不存在支持結構化報告的實質金錢或結構性誘因。在法國，除了女性影像醫學會（SIFEM）發布了乳房與婦科影像範本外，全國並無統一政策。雖然部分腫瘤科醫師會在院內自建 RECIST 評估表格，但完全沒有跨機構的整合機制。

將目光轉向南歐與北歐，情況亦是大同小異。義大利醫療與介入放射學會利用 Delphi 方法（一種系統性的專家共識建立流程）開發了乳癌、胰臟癌、淋巴瘤等多種專病範本。西班牙放射醫學會（SERAM）與神經放射學會（SENR）也推出了失智症評估專用範本。瑞典則是將結構化報告與大腸直腸癌國家登錄系統結合。即便如此，受訪醫師皆表示，由於缺乏財務補貼或健保點數加給，多數常規報告依舊是傳統的自由發揮。

相較於歐洲的停滯，美國的情況提供了另一種推動思路。雖然美國同樣沒有直接發放獎金來鼓勵結構化報告，但其獨特的醫療保險計費體系與評鑑制度，間接形成了強大的約束力。舉例而言，美國醫院若要成功申報「完整腹部超音波」的給付，報告內必須明確記載下腔靜脈與主動脈的狀態。透過結構化報告的強制欄位設計，放射科能大幅降低因漏寫關鍵字而遭保險公司核刪的風險。

此外，美國的品質改善計畫與資料庫登錄也扮演了推波助瀾的角色。包含乳癌與肺癌的特定品質指標要求，以及美國放射醫學會國家放射數據登錄系統（ACR NRDR），皆需要標準化的數據輸入。有趣的是，美國的病理科部門只要使用結構化報告範本，就能在機構評鑑中獲得額外加分。這種將報告完整度與醫院營收、評鑑資格綁定的間接誘因模式，為缺乏直接預算的國家提供了一條可行的政策參考路徑。

捨棄 IHE MRRT 轉向 FHIR 標準的底層邏輯

放眼技術層面的演進，過去幾年 ESR 與北美放射醫學會（RSNA）將多數資源投入在 IHE MRRT（一種早期的放射報告範本管理格式）的推廣上。雙方甚至成立了聯合範本圖書館諮詢小組，並在 2022 年初正式將該格式整合入 IHE 放射技術框架中。然而，由於多數醫療資訊廠商對支援此冷門標準缺乏興趣，導致 RSNA 官方的 radreport.org 網站使用率極低，未來極可能不再更新發布新範本。

面對此一技術瓶頸，全球醫療資訊界正快速轉向 FHIR（當前國際公認的跨系統電子病歷交換標準）架構。FHIR 的優勢在於其高度的模組化與擴充性，並受到美國醫療體系法規與歐洲健康資料空間（EHDS）的強制推動。相較於僵化的舊格式，未來的結構化報告將邁向「互動式多媒體報告」型態，不僅能直接在報告欄位中內嵌關鍵病灶的截圖，還能提供直接連結至 PACS 系統影像的互動功能。

為順應這股潮流，RSNA 與美國放射醫學會（ACR）已改變策略，專注於開發通用數據元素，並致力將這些元素融入 FHIR 或 OMOP（跨國觀察性醫療結果的標準數據模型）相容的架構中。這意味著未來的報告不再只是一份純文字文件，而是一個可以與醫院電子病歷系統、跨國研究資料庫無縫接軌的微型資料庫。只要底層標準統一，就能有效說服各大商用 HIS/RIS 系統開發商，投資打造真正符合臨床需求的軟體介面。

引進 GPT-4 大語言模型解決滑鼠點擊的視覺轉移

探究放射科醫師長期抗拒結構化報告的底層原因，人機介面的不良設計絕對是最大阻礙。現今大多數的 Level 2 結構化報告軟體，都會強迫醫師將視線從高解析度的醫療影像螢幕上移開，轉而盯著文書處理介面。放射科醫師被迫中斷原本流暢的閱片思路，將注意力消耗在握著滑鼠、尋找特定欄位並點擊下拉式選單上。對於資深醫師而言，這種「打斷施法」的設計嚴重拖慢了產能。

為了解決這個視覺轉移的痛點，人工智慧與自然語言處理技術成為了破局的關鍵。近年來大型語言模型如 ChatGPT、GPT-4，以及專門針對醫學領域微調的 RadBERT（專門針對放射科文本微調的自然語言模型），展現了驚人的文本理解能力。如果能將這些 Transformer 模型與傳統的語音辨識軟體結合，放射科醫師就能維持原有的自由口述習慣，由背後的 AI 負責將口語內容「翻譯」並填入正確的結構化資料表單中。

更具前瞻性的是，這種 AI 驅動的工作流程還能具備主動提示功能。當醫師的口述內容遺漏了該檢查必須涵蓋的關鍵解剖構造（例如前述的下腔靜脈）時，系統能即時跳出提醒，要求醫師補充說明。為了讓 AI 運算結果能順利整合回報告系統中，IHE 近期發布了兩個全新的互通性標準：AIR（規範 AI 結果如何整合至閱片系統的標準）與 AIW-I（確保 AI 軟體與 PACS 互動順暢的流程標準），替未來的智慧報告室鋪平了技術道路。

從次發性數據探討放射科的臨床適用性與限制

針對未來的實務應用，作者坦承結構化報告的推行絕非一體適用。某些過度簡化的表單，反而會限制醫師描述複雜或罕見病灶的彈性。因此，最理想的妥協方案是採用模組化設計：針對常規檢查啟動嚴格的結構化欄位，並保留數個自由文本區塊以應付非典型發現。同時，機構在全面導入前必須注意，過度依賴表單導引可能會限縮年輕醫師的視覺搜索路徑，長期下來有弱化批判性思考與整體判讀能力的隱憂。

若能成功克服上述限制，結構化報告帶來的「次發性數據應用」將大幅減輕醫療體系的負擔。目前各大癌症中心的品質保證計畫，往往需要聘請專職人員，以人工方式從敘述性報告中撈取腫瘤大小、淋巴結轉移等資訊。一旦轉換為 Level 2 數據，這類工作即可全自動化。此外，結構化紀錄的後續追蹤建議（如肺部偶發結節的三個月後追蹤），能直接觸發醫院排程系統的自動掛號或發送簡訊提醒，徹底解決臨床上居高不下的病患失聯率。

身為第一線的放射科醫師，面對這波不可逆的趨勢，與其被動等待繁瑣的表單介面上線，不如主動要求院內 IT 部門導入以 AI 為基礎的混合式工作流程。利用語言模型去解析我們既有的自由文本，不僅能活化過去數十年的歷史未結構化病歷，更能在不改變現有閱片節奏的前提下，無痛產出高品質的數據。這不僅是應付臨床醫師要求的手段，更是放射科在這個大數據時代彰顯核心價值的必經之路。

與其抗拒僵化的下拉式表單，不如主動要求院內 IT 導入背景 NLP 擷取技術，讓你的自由口述錄音自動轉化為 FHIR 格式的結構化醫療數據。