人工智慧（Artificial Intelligence, AI）過去多從科幻小說與電影中被人熟悉，然而如今，AI已成為備受關注的實際應用領域，並已在社會多個層面中投入實際運作，包括醫學、泌尿科以及泌尿內視鏡領域。對泌尿內視鏡外科醫師而言，臨床工作中經常面臨各種診斷與治療決策，這些決策涵蓋從良性與惡性疾病的診斷、分類、預測手術結果以選擇最佳治療策略等各個層面。這些問題日益複雜且多因素交織，即使是傳統的先進統計模型也常因難篩選出正確的預測因子去釐清其間的關聯性。AI則具備協助外科醫師與統計學者解決這些問題的潛力。

一、AI與機器學習: 讓電腦看見並理解醫學影像

AI是模擬人類智能的電腦系統，能夠分析大量數據、識別複雜模式並做出預測。機器學習則是AI的一個分支，透過建構演算法讓電腦從既有資料中「學習」並進行分類或預測。應用在泌尿科影像領域，如電腦斷層或核磁共振，AI能夠辨識出人眼難以察覺的病灶特徵，包括尿路結石的位置、大小、密度，甚至預測其碎石效果與術後殘留機率。

二、智慧化內視鏡輔助：AI改寫手術現場操作邏輯

AI技術在泌尿系統內視鏡手術的應用最具突破性之一，就是手術過程中的即時輔助。當前已有研究團隊導入AI技術於軟式輸尿管鏡碎石手術（Retrograde intra-renal surgery, RIRS）中，藉由AI自動監控術中視野品質與灌流壓力，進一步控制雷射輸出能量。AI根據石頭的物理特性與位置，自動建議碎石模式（例如粉塵化或斷裂分割），進一步個人化手術策略，提升碎石效率並減少組織熱傷害風險。

三、機器手臂輔助軟式輸尿管鏡手術（Robotic RIRS）：結合AI與機器手臂的未來手術型態

Robotic RIRS為目前泌尿內視鏡手術領域的重要創新，其概念在於透過機器手臂精細的操作與穩定性，取代傳統手持操作方式，有效降低術者疲勞、提高手術精準度。AI可進一步整合至Robotic RIRS系統中，發展出具備自動導航、目標追蹤、與視野最佳化功能的智慧型輔助手術平台。現階段的Robotic RIRS系統已能夠記錄與複製內視鏡操作軌跡，甚至進一步透過深度學習模組調整手術策略，根據結石位置自動建議最佳入路角度與碎石區域。

四、虛擬實境與擴增實境: 3D導引提高手術安全性

虛擬實境（Virtual Reality, VR）與擴增實境（Augmented Reality, AR）技術也為泌尿科手術開啟新視野。Francesco Porpiglia 團隊於2022年發表研究，利用三維全息影像與iPad協助的導航系統進行腎臟穿刺定位，不僅提高手術準確度，更能降低學習曲線。另有研究採用超高精度的3D建模系統，結合CT影像進行機器手臂導航，協助執行腎臟結石經皮穿刺手術（Percutaneous nephrolithotomy, PCNL），結果顯示其導引精度優於傳統手動定位。這些技術不僅適用於高難度病例，也可作為年輕醫師訓練的工具，有效提升手術教學成效。

五、AI與放射影像資訊學（Radiomics）的結合

放射影像資訊學是一門透過高階演算法從影像中擷取量化資訊的技術，例如紋理分析、形狀識別與灰階分布等，能夠辨識出人眼無法察覺的影像特徵。這些特徵若結合AI模型，即可用來建立風險預測工具，評估病人是否為高風險結石復發族群，或是否需更積極治療策略。

六、未來展望與臨床落地的挑戰

儘管AI技術快速發展，其臨床應用仍面臨許多挑戰。例如，AI模型訓練需仰賴大量高品質且標準化的資料；醫療現場需建立跨領域團隊，包括泌尿科醫師、資料科學家、工程師與資訊人員，才能有效整合AI於臨床系統。此外，AI模型的「解釋性」與「可驗證性」也是目前醫界持續關注的焦點。

不管AI如何突飛猛進的發展，在AI模型進入臨床應用前，進行嚴謹的審查與評估是極為重要的。AI技術正快速改變泌尿內視鏡手術的思維與操作模式。從術前診斷、手術規劃、術中即時輔助，到Robotic RIRS的自動化未來，AI提供泌尿科醫師更多元且精準的決策工具。未來，當這些技術逐步整合至臨床系統，勢必將為病患帶來更佳的預後與照護體驗。泌尿科醫師應積極參與此波轉型，掌握新知，攜手推動智慧醫療的落實與進化。

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