隨著 AI 技術的快速進展，醫療影像尤其是移動式超音波（portable ultrasound）的應用正逐步升級。從不同行動裝置、雲端串流到研究用途的原始 RF RAW DATA 開放，整個生態系統迎來前所未有的深化與擴張。本文將針對以下四大方向進行闡述與實際案例分析：
- 專科＆特殊場域導入 AI 模型
- 開放 RF RAW DATA 促進學術創新
- 國外企業與成長預期案例分享
- 台灣市場現況與未來布局建議
1. 專科＆特殊場域的 AI 支持 (以脂肪肝和寶寶髖關節為例)
1‑1. 寶寶髖關節 AI 自動計算：新生兒髖關節超音波常用於篩檢先天性髖關節發育不良，但其量測準確度高度依賴操作者技能。若整合 AI 模型，像是自動識別 Graf 角度就能提升穩定度與效率。
1‑2. 脂肪肝與肝臟疾病快篩：AI 在判讀肝臟脂肪變化、纖維化及早期癌變的應用愈來愈成熟，包括自動化灰階分析、組織回聲定量、甚至影象文字資料交叉比對。文獻顯示它可執行 NAFLD、纖維化分期、良惡性病灶診斷等。
2. 開放 RF RAW DATA，激發研發動能
2‑1. RF RAW DATA 的意義：傳統手持超音波僅提供影像資料，但對進階算法的開發常受限。若能在裝置層級開放 RF RAW DATA等原始回波訊號，將提供更高自由度與可能性。
2‑2. 供學術研究與開發者使用的平台設計：如國際開放研究平台如 SUPRA（開源 beamforming pipeline），允許開發者主動調整成像流程。這類設計將有助於產出即時性與準確性兼具的診斷模型，例如即時肝臟疾病快篩及 AI 風險預測。
3. 國際案例與市場規模佐證
3‑1. Oncoustics：以色列 Oncoustics 利用 AI 技術，專注於低成本、非侵入式的疾病偵測與監控，特別針對肝臟纖維化與炎症監測，並已應用於臨床研究 。
3‑2. UltraFedFM Foundation Model：最新研究發布的超音波大型 foundation model「UltraFedFM」，透過聯邦學習訓練於 1 百萬張超音波影像，可即時識別多臟器與病灶，展現廣泛應用潛力 。
4. 台灣市場現況與轉型契機
4‑1. 台灣學術界／企業導入程度尚淺：雖然國際已針對肝臟與其他專科領域投入大量 AI 研發，但台灣在開放 RF RAW DATA 的設計、市售產品佈局仍相對落後，實務發展較多停留於影像資料與雲端管理。
4‑2. 台灣已有佈局者 - 米飛生醫 EchoVIU：根據近期在日本京都超音波學會年會現場攤位取得的第一手資料，國內新創業者米飛生醫與華碩在近期即將合作推出 EchoVIU解決方案，拉開在 AI 智慧掃描、圖像分割、雲端串流及原始數據管理上的第一步。
4‑3. 政策與合作建議：建立 raw data 開放平台：學術醫院與開發團隊建立共構機制，提供 RF RAW DATA、API 串接。並透過推動臨床試驗：參考 Oncoustics / Mayo Clinic 模式，針對肝纖維化、脂肪肝進行 multi‑center trial；而在資金扶持與國際合作：可透過科技部、經濟部與台灣 AI 智慧醫療加速器合作，以募資與跨國鏈結強化生態圈。
5. 整合與未來展望：技術方向總結如下
- 專科導向 AI 模型：聚焦寶寶、肝臟、乳腺、心血管等專科領域的自動判讀演算法。
- 原生 RF RAW DATA 輸出設計：若無此支持，AI 模型準確度將受限。未來移動式超音波應考慮 raw data 插槽參數開放與雲端輸出串流規格。
- 開放平台培養共創機制：由醫院、學者、企業共同建立資料庫、臨床試驗樣本，促使研究落地。
在全球可攜式超音波市場未來 5 年內將達 50–100% 成長的預期下，AI 應用與 raw data 支援將成為競爭核心門檻，尤其在慢性病篩檢、孕產照護與早期腫瘤偵測領域。台灣可透過政策支援與國際合作快速彌補與競爭差距，避免被國際 AI 裝置邊緣化。
6. 結語
移動式超音波不再只是「影像攜帶」、而是即將進入「AI 驅動診斷」的全新黃金時代。只要能串連 raw data、開放平台，並搭配臨床導向的 AI 模型開發，將能有效提升醫學影像診斷的及時性與準確性。台灣若加速接軌國際趨勢，打通技術、資源與臨床閉環，有機會成為區域 AI 超音波的創新高地，不僅造福民眾，更具備全球參與的潛力。
