人工智能從影像中偵測早期癌症
人工智能（AI）在醫學上的應用正突破早期癌症從醫學影像中偵測的難題。憑藉快速且準確分析數據的能力，AI協助醫生識別人眼可能忽略的細微異常。這不僅提升診斷準確度，也增加患者成功治療的機會。
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透過訓練深度學習模型於數千個標註掃描和切片，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。
癌症照護中的AI是「前所未有的機會」，能改善診斷與治療。
— 腫瘤學醫療專家
例如，一例AI輔助的超聲波檢查幫助患者避免不必要的甲狀腺活檢，證明此技術在臨床實際應用中的效益。
AI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，演算法學習提取形狀、紋理和顏色等特徵，以區分癌變與健康組織。
訓練階段
AI模型從數千張標註醫學影像中學習，辨識癌變與健康組織的模式。
分析階段
訓練完成的AI掃描新影像，並用彩色框及警示標示符合癌症特徵的模式。
風險評估
AI演算法從單張影像預測未來癌症風險，協助醫生個人化篩查間隔。
實際上，AI成為超敏感的「第二讀者」，指出人眼可能忽略的細微病灶。例如，AI審閱乳房X光或CT切片時，會用彩色框標示微小鈣化點或結節，提醒放射科醫師檢查。
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輔助能顯著提升全球乳癌篩查的檢出率。
傳統方法
- 每千名女性檢出5.7例癌症
- 較高召回率（誤報）
- 可能漏掉細微病灶
AI增強方法
- 每千名女性檢出6.7例癌症
- 降低召回率
- 提升細微模式偵測
AI在乳房X光攝影的能力
增強偵測
提升乳癌偵測的敏感度與特異性。
- 識別細微病灶
- 預測侵襲潛力
細微模式識別
標示例行篩查中易被忽略的微小群聚與不對稱。
- 微鈣化偵測
- 組織不對稱分析
工作流程優化
減輕工作負擔並降低放射科醫師間的差異。
- 預先篩選影像
- 優先處理可疑病例
肺癌篩查
AI也被應用於肺癌醫學影像偵測。低劑量CT（LDCT）掃描用於篩查高風險吸煙者；AI可透過提升影像品質與病灶偵測來強化此篩查。
劑量降低
自動偵測
最新模型對良性與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%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亦可結合影像與患者資料個人化篩查，讓演算法根據個別風險分層決定更頻繁掃描的對象。
皮膚癌（黑色素瘤）
皮膚鏡影像（放大皮膚照片）是AI表現優異的另一領域。先進深度學習模型在數萬張皮膚病變影像上訓練，能高準確率分類痣為良性或惡性。
第一期黑色素瘤
- 98%五年存活率
- 治療需求低
晚期黑色素瘤
- 存活率顯著降低
- 需廣泛治療
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，提升全球篩查可及性。
子宮頸癌篩查
AI透過分析子宮頸數位影像提升篩查效果。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。
高敏感度
高特異性
此類AI與傳統子宮頸抹片及HPV檢測並用，助力早期發現。美國國家癌症研究所（NCI）亦指出AI在自動化癌前病變偵測的持續研究。
大腸及直腸癌篩查
結腸鏡檢查時，AI提供即時協助。現代系統持續分析結腸鏡影像串流，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警示）提醒醫生。
偵測率提升
研究顯示AI增加總息肉偵測數，尤其是小型腺瘤。
- 捕捉被忽略病灶
- 減少疲勞導致的漏診
品質一致性
提供均一分析，降低醫師間差異。
- 穩定的「第二雙眼」
- FDA核准的CADe系統
換言之，AI擅長指出大量小病灶，但是否提升最危險癌前病變的發現仍待評估。即便如此，AI作為「第二雙眼」可減少疲勞漏診並降低醫師間差異。FDA已核准CADe系統協助臨床結腸鏡息肉偵測。
病理學及其他影像中的AI
AI的應用超越即時影像，涵蓋病理學及專業掃描。數位病理切片（組織活檢高解析掃描）由AI演算法以驚人精度解讀。
CHIEF AI系統
FDA核准的AI應用
- 用於前列腺活檢標本癌區標示的AI軟體
- 腦腫瘤MRI解讀系統
- 甲狀腺結節超聲分析工具
- 多種癌症的數位病理切片分析
簡言之，AI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，協助病理醫師聚焦關鍵區域，提升診斷準確度。
AI在早期偵測的優勢
在各種應用中，AI提供多項關鍵優勢，改變醫療專業人員篩查與診斷癌症的方式：
更高敏感度
AI能偵測人類可能忽略的極細微跡象。
- 回顧性捕捉20-40%的間隔癌
- 比單靠人類讀片更早偵測
準確與效率
降低假陰性，有時也減少假陽性。
- 更高陽性預測值
- 更快影像處理速度
品質一致性
無疲勞或分心，提供均一分析。
- 減少放射科醫師間差異
- 維持穩定表現
避免不必要程序
全球可及性
AI驅動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與醫師專業勝過單獨使用，猶如諮詢一位博學同事。
— 醫療AI研究者
挑戰與考量
AI同時帶來挑戰，必須謹慎處理以確保在多元患者族群中有效且公平的實施。
影像品質問題
誤報風險
實施挑戰
- 醫院需具備經驗證、FDA核准軟體及完整員工培訓
- 關於AI漏診癌症的責任與法規問題
- 需謹慎規劃與現有臨床流程整合
- 持續進行臨床試驗與上市後研究以驗證成效
AI是工具，不是替代品。使用AI就像「請教一位聰明同事的意見」。
— 放射科醫師對AI整合的看法
未來方向
癌症偵測中AI的未來充滿希望，革命性發展將可能改變個人化醫療與篩查方式。
基礎模型革命
多模態AI整合
個人化篩查
結合影像、基因與臨床資料，實現超個人化篩查策略。
- 個別風險分層
- 定制化追蹤強度
預測分析
AI不僅能預測癌症是否存在，還能預測其侵襲性。
- 腫瘤行為預測
- 治療反應預測
舊式AI系統
- 與現代模型相比較為「原始」
- 範圍與準確度有限
先進AI系統
- 複雜神經架構
- 多模態整合能力
全球驗證研究
國際研究（如歐洲與美國多中心試驗）正進行大規模驗證AI工具。隨著資料累積，AI將從真實世界結果中學習，透過以下方式持續優化準確度：
- 大規模多中心驗證試驗
- 真實世界效能監測
- 持續從臨床結果學習
- 跨族群效能研究
結論
總結來說，AI已協助醫生從醫學影像中更早偵測癌症——從乳房X光、CT掃描到皮膚照片與活檢切片。雖然仍有挑戰，但尖端研究與法規核准顯示未來AI將成為癌症篩查的標準盟友。
