AI 從影像中偵測早期癌症
人工智慧（AI）在醫學上的應用正突破早期癌症從醫學影像中偵測的瓶頸。憑藉快速且精準分析資料的能力，AI 幫助醫師辨識人眼可能忽略的細微異常，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張標註掃描與切片，AI 能學習連專家臨床醫師也可能忽略的模式。實務上，AI 工具分析乳房攝影、胸部電腦斷層、X 光、核磁共振、超音波及病理切片，標示可疑區域並量化風險。
AI 在癌症照護中是「前所未有的機會」，能改善診斷與治療。
— 腫瘤醫學專家
例如，一例 AI 強化的超音波幫助患者避免不必要的甲狀腺切片檢查，證明此技術在臨床實務中的實際效益。
AI 如何分析醫學影像
影像 AI 系統通常使用 深度學習（尤其是卷積神經網路），在龐大資料集上訓練。訓練過程中，演算法學會擷取形狀、紋理與色彩等特徵，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，並以彩色框與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，協助醫師個人化篩檢間隔。
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 在乳房攝影或電腦斷層切片中，會用彩色框標示微小鈣化點或結節，提醒放射科醫師檢視。
乳癌篩檢
乳房攝影是 AI 發揮影響力的典範。研究顯示，AI 支援能顯著提升全球乳癌篩檢的偵測率。
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 強化方法
- 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 在乳房攝影的能力
偵測強化
提升乳癌偵測的敏感度與特異性。
- 辨識細微病灶
- 預測侵襲潛力
細微模式辨識
標示例行篩檢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
肺癌篩檢
AI 也被應用於肺癌醫學影像偵測。低劑量電腦斷層（LDCT）用於篩檢高風險吸菸者；AI 可透過提升影像品質與病灶偵測來強化此流程。
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 已核准 AI 工具協助肺癌篩檢，肯定其促進早期診斷的角色。
AI 也可能透過結合影像與患者資料，個人化篩檢，讓演算法依個別風險分層決定掃描頻率。
皮膚癌（黑色素瘤）
皮膚鏡影像（放大皮膚照片）是 AI 另一發光領域。先進深度學習模型在數萬張皮膚病灶影像上訓練，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 工具甚至被整合入手機應用或裝置，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，提升全球篩檢可及性。
子宮頸癌篩檢
AI 正透過分析子宮頸數位影像提升篩檢效果。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）也指出 AI 在自動化子宮頸篩檢癌前病變偵測的持續研究。
大腸直腸癌篩檢
大腸鏡檢查時，AI 即時輔助。現代系統持續分析內視鏡影像，當鏡頭拍到息肉或可疑組織時，AI 即時在螢幕標示（通常以彩色框與聲響警示）提醒醫師注意。
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 系統用於臨床大腸鏡檢，協助內視鏡醫師偵測息肉。
AI 在病理與其他影像的應用
AI 的應用超越即時影像，涵蓋病理與專業掃描。數位病理切片（組織切片高解析掃描）由 AI 演算法以驚人精準度解讀。
CHIEF AI 系統
FDA 核准的 AI 應用
- 用於前列腺切片標示癌區的 AI 軟體
- 腦腫瘤核磁共振解讀系統
- 甲狀腺結節超音波分析工具
- 多癌種數位病理切片分析
簡言之，AI 正成為多功能助手：從 MRI/CT 掃描、X 光到顯微鏡切片，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檢與診斷癌症的方式：
更高敏感度
AI 偵測人類可能忽略的極細微徵兆。
- 回溯分析發現 20-40% 間隔期癌症
- 比單靠人眼更早偵測
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
分析均一，無疲勞或分心影響。
- 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精準評估癌症的能力。多項試驗顯示，結合 AI 與醫師專業優於單獨使用，猶如諮詢知識豐富的同事。
— 醫療 AI 研究者
挑戰與考量
AI 也帶來必須謹慎處理的挑戰，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
- 醫院需具備經驗證且 FDA 核准的軟體及完整員工訓練
- 監管與責任問題，若 AI 漏診癌症誰負責
- 整合現有臨床流程需謹慎規劃
- 持續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，革命性發展將改變個人化醫療與篩檢策略。
基礎模型革命
多模態 AI 整合
個人化篩檢
結合影像、基因與臨床資料，打造超個人化篩檢方案。
- 個別風險分層
- 客製化追蹤強度
預測分析
AI 不僅預測癌症是否存在，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 將從真實世界結果學習，透過以下方式持續精進準確度：
- 大規模多中心驗證試驗
- 真實世界效能監測
- 臨床結果持續學習
- 跨族群效益研究
結論
總結來說，AI 已協助醫師從醫學影像更早偵測癌症——從乳房攝影、電腦斷層到皮膚照片與切片。雖然仍有挑戰，尖端研究與監管核准顯示 AI 將成為癌症篩檢的標準夥伴。
