Artificial Intelligence Access and Adoption in Radiology in Saudi Arabia: Current Status.

高達 76% 的醫師相信 AI 能提升效率，卻有 36% 預期將導致薪水縮水。這份中東的調查刺中放射科的集體焦慮：當科技讓你讀片變快，換來的卻是無上限的案量，最後得利的究竟是醫院，還是苦撐的第一線？

涵蓋 217 家公立機構的死薪水與過勞體制

這篇研究首先描繪了沙烏地阿拉伯服務超過 3500 萬人口的雙軌制醫療體系現況，其中包含 217 家政府公立醫院與 147 家私人醫療機構。根據官方統計，放射科醫師僅佔全國醫師總數的 3%，而這群高度專業且稀缺的專科人力中，高達 65% 是受僱於政府公立機構。隨著國家近年來強力推動醫療私有化的轉型計畫，半私立的過渡型醫療機構與 teleradiology（由外地醫師遠端打報告）服務在過去九年間如雨後春筍般湧現，這種產業結構的轉變正在徹底重塑放射科的日常工作模式。

然而，制度面的僵化卻成為最深沉的痛。無論是在公立還是私人機構任職，該國的放射科醫師全數領取固定薪資，這種薪酬結構與實際產能完全脫鉤。從地理分布來看，全國高達 52% 的人口高度集中在利雅德（Riyadh）與麥加（Makkah）這兩大核心都會區，導致這兩地的醫院承受著極度不對等的龐大影像檢查量。即便這些大城市的專任醫師人數確實較多，但由於各次專科與各種檢查儀器之間，完全缺乏國家統一的每日閱片數量上限規定，工作量的極端不均依然無解。為了緩解擁擠醫院的壓力，政府甚至必須成立專屬的遠距影像公司來支援偏鄉；部分大型醫院則試圖透過發放加班津貼來消化下班後堆積如山的急診片，但面對永無止盡的影像流，這終究只是治標不治本的妥協手段。

18 家機構調查直擊 56% AI 系統普及率

為了釐清第一線人員面臨的真實衝擊，研究團隊針對全國 18 家放射線部發放了匿名問卷，並結合多場深度訪談，試圖拼湊出臨床現場的完整面貌。問卷結果顯示，已有 56% 的受訪科室配備了某種形式的人工智慧輔助系統，這個數字顯示該國在硬體建置與數位化採購上已有一定的基礎。然而，進一步細究其實際應用範疇，發現大約有 30% 的軟體功能高度集中於特定幾項高頻率的急重症檢查，尤其是針對中風 computed tomography（CT，利用 X 光建立人體切面影像）的影像分析，以及胸腔與骨骼肌肉系統的常規 X 光片判讀。

儘管系統普及率過半，但真正在第一線操作的醫師卻對這些工具的引入過程感到無力與疏離。數據指出，高達 36% 的放射科醫師坦承自己純粹只是這些系統的「終端使用者」，在早期的招標、規格評估與選型階段，幾乎沒有任何發言權。這種由上而下、強勢主導的決策模式，導致許多引進的軟體介面並不符合實際的打片流程。許多系統需要醫師額外開啟獨立的視窗或切換工作站才能查看結果，這種設計不僅沒有減輕負擔，反而大幅增加了滑鼠點擊次數與認知消耗，讓原本立意良善的科技輔助淪為應付醫院評鑑的數位櫥窗。

30% 中風 CT 輔助工具導入背後的採購盲區

公私立醫院在導入輔助軟體時，展現出截然不同的動機與採購軌跡。在政府公立醫院端，由於受限於嚴格的年度預算編列與冗長死板的政府採購法規，推動獨立運算的創新系統可說是舉步維艱。因此，公立體系的科室往往只能被動接受那些與 picture archiving and communication system（PACS，儲存調閱醫學影像的伺服器）、磁振造影或電腦斷層掃描儀器原廠「強制綑綁」的附屬軟體套件。他們極少有機會能獲取經費，去採購那些由頂尖新創公司專門開發的 stand-alone solutions（不綁定特定儀器的獨立軟體），這使得公部門的技術升級完全受制於傳統硬體大廠的更新節奏。

把焦點拉到私人醫療體系，情況則走向了另一個極端。私人醫院的核心驅動力是商業利潤最大化，因此管理高層在挑選軟體時，唯一看重的指標就是該廠商是否大肆宣稱能「巨幅提升醫師的閱片產能」。這套充滿商業算計的挑選標準，通常是由非醫療背景的高階行政主管直接拍板定案，放射線專科醫師的專業意見往往被徹底邊緣化。全國只有極少數具備前瞻視野的醫院，願意妥善成立由臨床醫師、資訊人員與行政主管共同組成的跨部門專案小組，來確保引進的技術真的能無縫融入既有流程；而大多數情況下，高層只期待軟體上線後，醫師就能立刻吞下翻倍的自費健檢片量。

76% 效能肯定與 36% 降薪預期的深刻矛盾

當我們深入訪談這些每天面對巨量片單的醫師時，一種充滿矛盾與焦慮的集體情緒浮出水面。一方面，高達 76% 的受訪者抱持務實態度，肯定這些科技工具確實能夠在一定程度上提高病灶偵測與診斷效率；但另一方面，對於這些效率提升將如何反噬自身的實質待遇，卻充滿了強烈的不安。調查數據明確指出，有 36% 的醫師悲觀預期未來的薪資將會因此大幅縮水，28% 感到茫然不確定，僅有 24% 樂觀預期薪資會隨著產能增加而上升，剩下的 12% 則認為不會有任何改變。這種擔憂並非杞人憂天，Ruthven 等學者近期的論述也強烈呼應了這一點：推動醫療自動化的最終獲益者，永遠是醫院資方、科技投資人與軟體供應商，而絕對不會是日夜坐在昏暗閱片室裡的基層勞工。

更嚴峻且危及病患安全的挑戰，在於臨床端行為的改變與潛在的醫療糾紛風險。多位受訪醫師憂心忡忡地指出，現在有越來越多急診與臨床科別的醫師，為了搶快決定病患處置，會直接登入系統查看電腦算出的初步結果，完全跳過、甚至無視放射線專科醫師隨後發布的正式書面報告。這種現象直接撕開了一個危險的法律模糊地帶：當臨床醫師過度信任一套尚未確立完善倫理規範的軟體，進而導致誤診或漏診時（例如軟體只看中風卻漏掉了腦腫瘤），一旦發生嚴重醫療糾紛，法律責任究竟該由誰來扛？是輕信電腦的開單醫師、沒來得及發報告的影像科醫師，還是遠在天邊的軟體開發商？這個致命的漏洞至今沒有解答。

投入 30 所大學研發背後的電腦科學與臨床斷層

為了加速國家的整體數位轉型，沙烏地阿拉伯政府透過著名的 Vision 2030 國家戰略，挹注了令人咋舌的龐大資源。其中，由國家數據與人工智慧局（SDAIA）強勢主導，不僅在醫療等多個領域大舉推動新技術落地，更與全球超過 30 所頂尖大學展開深度合作，提供全額獎學金與免費的程式訓練營；同時，人力資源發展基金（HADAF）也大力補助在職人員的長期培訓計畫。在這樣強大的國家資本與全球熱潮推波助瀾下，學術界的資訊工程與電腦科學領域迎來了前所未有的研究爆發期，相關演算法的論文產出數量呈現指數型飆升。

然而，當這股狂熱的研發資金碰到高度專業化的影像醫學領域時，卻重重地撞上了一堵無形的體制高牆。首先，醫療資料的隱私敏感性導致各院之間根本缺乏一套標準化且安全的數據共享與所有權規範，使得工程師難以取得具備足夠多樣性的高品質訓練圖庫。更致命的是，電腦科學家所追求的優化指標（例如單純推高模型整體的敏感度），往往與第一線醫師急需解決的臨床困境（例如如何減少急診夜班的偽陽性警報、如何加速陽性病患的優先分流）完全錯位。這種根深蒂固的認知鴻溝，大幅削弱了跨領域雙方合作的信任感。最後，受僱的放射科醫師本身已經被每日爆量的臨床勤務壓得喘不過氣，在缺乏實質薪資誘因、也沒有醫院給予專屬研究時間的情況下，根本無暇參與高品質的影像標註。這導致工程師只能無奈地「閉門造車」，最終開發出來的往往是不符合實務邏輯的半成品。

拒絕 0 補償加班：無上限閱片配額的防禦策略

總結上述現況，沙烏地阿拉伯所經歷的陣痛縮影，其實正是全球各大醫療院所正在同步上演的現在進行式。儘管國家政策全力支持且全球市場炒作熱度居高不下，但第一線的影像醫學部依然高度依賴專科醫師的肉體極限在苦撐。公立機構受困於僵化的預算編列，只能撿拾硬體廠商附贈的陽春功能；而私人機構則將這些科技視為無情的搖錢樹，一味引進能衝高週轉率的即戰力工具，卻從未真心徵詢過實際使用者的臨床意見。面對這種將醫師徹底物化為產線勞工的惡劣趨勢，如果不盡早建立制度性的防線，基層人員的執業環境必將加速惡化。

長遠來看，要解決這場牽涉多方利益糾葛的技術轉型危機，必須仰賴兼具智慧與強硬的系統性防禦策略。作為第一線從業人員，我們必須主動且積極地介入醫院內部的採購委員會，強力爭取軟體選型與導入的實質否決權。同時，各級放射線學會應該與當地衛生主管機關展開談判，制定出結合科技輔助後的「合理每日產能標準上限」，嚴格禁止無上限的惡意閱片配額；並且在國家層級確立明確的醫療科技倫理與究責框架。只有當放射科醫師親自挺身參與研發、主導採購並嚴格把關法規時，我們才能在這波不可逆的數位巨浪中，堅守住專業的尊嚴與病患的最終安全。

當管理階層強勢導入「號稱能加速 30%」的軟體時，請務必透過科內會議要求將「每日最高閱片上限」寫入勞務契約中，別讓科技的進步淪為無償加班的藉口。