想知道人工智能如何從影像中早期偵測癌症嗎？讓我們透過本文與INVIAI一起深入了解！
癌症的早期發現大幅提升存活率。人工智能（AI）現正協助醫生更早且更準確地在醫學影像中發現腫瘤。
透過在數千張標註掃描和切片上訓練深度學習模型，AI能學習連專家臨床醫師也可能忽略的模式。
實務上，AI工具會分析乳房X光攝影、胸部CT、X光片、MRI、超聲波及病理切片，標示可疑區域並量化風險。
例如，一例AI輔助的超聲波檢查幫助患者避免了不必要的甲狀腺活檢，因為AI顯示其腫塊為良性。
專家表示，AI在癌症護理中是「前所未有的機會」，能改善診斷與治療。
人工智能如何分析醫學影像
影像AI系統通常使用深度學習（尤其是卷積神經網絡）在龐大資料集上訓練。訓練過程中，演算法學會提取區分癌症與健康組織的特徵（如形狀、紋理、顏色）。
訓練完成後，AI模型會掃描新影像，標示符合已學癌症特徵的模式。
實際上，AI成為一個超敏感的「第二讀者」，指出人類可能忽略的細微病變。例如，AI在審查乳房X光或CT切片時，會用彩色框標示微小鈣化點或結節，並提醒放射科醫生檢查。
AI分析還能估算風險：部分演算法能從單張影像預測患者未來癌症風險（利用已學習的相關性），讓醫生個人化篩查間隔。
有案例中，AI分析的甲狀腺超聲波明確判定為良性組織，與後續活檢結果一致，減輕患者焦慮。
乳癌篩查
乳房X光攝影是AI發揮影響力的典範。研究顯示，AI輔助能顯著提升乳癌篩查的檢出率。
在一項德國大型試驗中，放射科醫生在AI工具協助下，比起未使用AI，發現了多出17.6%的癌症病例。
具體來說，AI輔助組每千名女性檢出6.7例癌症，標準組為5.7例，且回診率（誤報）甚至略有下降。
總體而言，AI在乳房X光攝影中可：
- 提升敏感度與特異性。美國國家癌症研究所（NCI）資助的研究指出，AI影像演算法「提升乳癌檢出率」，並能預測哪些病灶日後可能侵襲性發展。
- 識別細微異常。AI能標示微小鈣化群或不對稱區域，這些在例行篩查中容易被忽略，猶如額外的專家讀片者。
- 減輕工作負擔與變異性。AI可預先篩選影像，優先標示可疑病例給放射科醫生，協助應對日益增加的乳房X光量。
值得注意的是，FDA已批准多款AI輔助乳房X光工具（如iCAD、DeepHealth的SmartMammo）用於臨床，肯定其在真實環境中早期發現癌症的能力。
肺癌篩查
AI也被應用於肺癌醫學影像偵測。低劑量電腦斷層掃描（LDCT）用於篩查高風險吸煙者；AI能透過提升影像品質與病灶偵測來強化此篩查。
其中一項優勢是降低輻射劑量：基於AI的影像重建演算法能產生比現有LDCT更清晰且輻射更低的CT影像。
此外，AI輔助的電腦輔助偵測（CAD）系統會自動掃描每張CT切片尋找結節。當發現潛在結節時，AI會在影像上標示，供醫生檢視。
簡言之，AI可作為肺部影像的敏感第二讀者。
例如，最新模型對良性及惡性肺結節均展現高敏感度（研究系統在測試掃描中偵測超過90%的結節）。美國FDA已批准AI工具協助肺癌篩查，肯定其促進早期診斷的角色。
AI亦有助個人化篩查：結合影像與患者資料，演算法能分層判斷誰需更頻繁掃描。
（不過，目前CAD研究顯示，雖然AI偵測更多結節，但多數為小型低風險結節，尚未大幅提升晚期病灶的檢出率。）
皮膚癌（黑色素瘤）
皮膚鏡影像（放大皮膚照片）是AI表現出色的另一領域。先進的深度學習模型在數萬張皮膚病變影像上訓練，能高準確度區分痣的良惡性。
一項最新研究中，改良神經網絡在辨識早期黑色素瘤的準確率達95–96%。
這點非常重要：早期黑色素瘤預後極佳（約98%的五年存活率），而晚期存活率則大幅下降。
透過標示可疑痣供活檢，AI有助皮膚科醫生更早診斷黑色素瘤。
AI工具甚至被整合進手機應用或裝置，評估拍攝的痣並估算風險，可能將早期偵測擴展至基層醫療。
子宮頸癌篩查
AI透過分析子宮頸數碼影像提升子宮頸癌篩查。例如，CerviCARE系統利用深度學習分析「子宮頸攝影」（類似陰道鏡影像），區分癌前病變。
在一項多中心試驗中，CerviCARE AI對高級別子宮頸病變（CIN2+）達到98%敏感度，特異性為95.5%。
實務上，這類AI可協助專家陰道鏡醫師稀缺的地區：演算法自動標示疑慮區域，確保不遺漏癌前組織。
此類AI與傳統子宮頸抹片及HPV檢測並用，助力早期發現疾病。
美國國家癌症研究所亦指出AI在自動化子宮頸癌前病變偵測的研究。
結直腸癌篩查
在結腸鏡檢查過程中，AI提供即時輔助。現代系統持續分析結腸鏡的影像串流。當鏡頭捕捉到息肉或可疑組織時，AI會在螢幕上標示（通常以彩色框及聲響提醒），吸引醫生注意。
AI輔助結腸鏡：系統已標示出一個「扁平型」息肉（藍色標示），醫生可將其切除。
研究顯示，AI應用於結腸鏡能增加息肉總檢出數，尤其是小型腺瘤。這意味著AI幫助醫生發現更多早期病變，避免遺漏。
在一項大型試驗（CADILLAC研究）中，AI輔助下腺瘤檢出率提升。但專家指出，增加多為微小低風險息肉，且該研究中AI並未顯著提升大型高風險腺瘤的檢出。
換言之，AI擅長指出大量小病灶，但是否能改善最危險癌前病變的發現仍待評估。
儘管如此，AI作為「第二雙眼」能減少因疲勞導致的遺漏，並降低醫生間的變異性。FDA已批准AI系統（CADe）用於臨床結腸鏡，協助內視鏡醫師偵測息肉。
病理學及其他影像中的AI
AI的應用範圍超越即時影像，延伸至病理學及專業掃描。數碼病理切片（組織活檢的高解析度掃描）正由AI演算法解讀。
例如，一款名為CHIEF的新AI在超過6萬張全切片影像、涵蓋19種癌症類型上訓練。
它能自動偵測切片中的癌細胞，甚至從視覺特徵預測腫瘤分子特徵。測試中，CHIEF在多器官未見過切片的癌症偵測準確率約94%。
同樣地，FDA已批准AI軟件標示前列腺活檢標本中的癌區，協助病理醫師聚焦關鍵區域。AI工具亦獲批用於腦腫瘤MRI解讀及甲狀腺結節超聲等。
簡言之，AI正成為多功能助手：從MRI/CT掃描到X光片再到顯微鏡切片，標示需關注的異常。
AI在早期偵測的優勢
在各種應用中，AI為早期癌症偵測帶來多項關鍵優勢：
- 更高敏感度：AI能偵測極細微的徵兆。在乳癌篩查中，回溯應用AI於先前乳房X光，約捕捉20–40%的間隔癌（首次讀片未發現的腫瘤）。
這表示AI可能比單靠人類讀片更早揭露癌症。 - 準確與效率：研究顯示AI輔助讀片減少假陰性，有時也降低假陽性。
例如，德國試驗中，AI支持的乳房X光提高了活檢的陽性預測值（即每次活檢發現癌症的比例）。 - AI處理影像速度快於人類，讓篩查計劃能應付日益增加的工作量而不犧牲品質。
- 品質一致：AI不會疲倦或因分心而忽略細節。
它提供跨病例的統一分析水準，可能降低放射科醫生間的變異性。 - 避免不必要程序：透過更準確區分良惡性病灶，AI可減少患者接受不必要檢查。
如甲狀腺案例中，AI自信排除癌症，免除活檢。 - 在皮膚科，AI應用可讓患者安心良性痣。
整體目標是精準篩查：找出真正需介入的病灶，避免過度治療。 - 全球普及：在專家稀缺地區，AI工具能將專家級篩查延伸至偏遠診所。
例如，AI陰道鏡可協助護士在資源有限地區篩查子宮頸癌。
「AI驅動的方法能提升臨床醫師高效且準確評估癌症的能力」。多項試驗顯示，結合AI與醫師專業，表現優於單獨使用，猶如諮詢一位博學同事。
挑戰與考量
AI同時帶來挑戰。若模型訓練資料有限或不夠多元，可能無法對所有患者同樣有效。例如，皮膚病變AI偵測器必須在多種膚色上訓練，以避免偏差。
皮膚鏡AI工具在有雜訊（如毛髮或光線不足）及少見病變類型的影像上，表現存在缺口。
篩查中，更多偵測可能意味更多誤報：AI結腸鏡標示許多小息肉，其中部分可能永不演變成癌症。
切除每個微小病灶本身有風險（如少量出血或穿孔）。因此，臨床醫師必須在AI的敏感度與特異性間取得平衡，避免過度診斷。
將AI整合進臨床流程並非易事。醫院需具備經FDA認證的軟件及員工培訓。關於若AI漏診癌症，責任歸屬的法規與法律問題仍待釐清。
許多研究者強調AI是輔助工具，非替代品；正如一位放射科醫生所言，使用AI就像「請教一位才華洋溢的同事」。持續的臨床試驗與上市後研究對確保這些工具真正改善結果至關重要。
未來展望
癌症偵測中AI的未來充滿希望。研究人員正開發「基礎模型」（在龐大資料集上訓練的大型AI），能同時處理多項任務。哈佛的CHIEF即為一例：它像「病理學的ChatGPT」，在數百萬影像片段上訓練，適用多種癌症類型。
類似方法將很快結合影像、基因與臨床資料，實現超個人化篩查。多模態AI不僅能預測癌症是否存在，還能判斷其侵襲性，指導後續追蹤強度。
AI表現也隨新技術迅速提升。新一代CAD系統採用先進神經網絡架構與大型語言模型解讀影像。肺癌領域專家指出，舊款AI系統較為「原始」，預期新版本將大幅優化。
國際研究（如歐洲與美國多中心試驗）正進行中，以大規模驗證AI工具。隨著數據累積，AI將從真實世界結果中學習，不斷精進準確度。
總結來說，AI已在協助醫生從醫學影像中更早偵測癌症——從乳房X光、CT掃描到皮膚照片及活檢切片。儘管仍有挑戰，尖端研究與法規批准顯示未來AI將成為癌症篩查的標準夥伴。
透過在治療最有效的早期階段發現腫瘤，這些技術有望改善全球眾多患者的治療結果。
