想知道AI 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。人工智慧（AI）現正協助醫師更早且更精確地在醫學影像中發現腫瘤。
透過在數千張標註掃描與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 工具會分析乳房攝影、胸部電腦斷層掃描（CT）、X 光、核磁共振（MRI）、超音波及病理切片，標示可疑區域並量化風險。
例如，一例 AI 強化的超音波幫助患者避免了不必要的甲狀腺切片檢查，因為顯示腫塊為良性。
專家表示，AI 在癌症照護中是「前所未有的機會」，能改善診斷與治療。
AI 如何分析醫學影像
影像用的 AI 系統通常採用深度學習（尤其是卷積神經網路），並在龐大資料集上訓練。訓練過程中，演算法學會擷取區分癌組織與健康組織的特徵（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 成為超敏感的「第二讀者」，指出人類可能忽略的細微病灶。例如，AI 在乳房攝影或 CT 影像中，會用彩色框標示微小鈣化點或結節，並提醒放射科醫師檢視。
AI 分析還能估算風險：部分演算法能從單一影像預測患者未來罹癌風險（利用已學習的相關性），協助醫師個人化篩檢間隔。
有案例中，AI 分析的甲狀腺超音波明確判定為良性組織，與後續切片結果吻合，減輕患者焦慮。
乳癌篩檢
乳房攝影是 AI 發揮影響力的典範。研究顯示，AI 輔助能顯著提升乳癌篩檢的偵測率。
在一項德國大型試驗中，放射科醫師在 AI 工具協助下，比未使用 AI 時多發現了 17.6% 的癌症。
具體而言，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。
整體而言，乳房攝影中的 AI 可：
- 提升敏感度與特異性。美國國家癌症研究院（NCI）資助的研究指出，AI 影像演算法「提升乳癌偵測率」，並能預測哪些病灶日後可能侵襲性發展。
- 辨識細微異常。AI 能標示微小鈣化群或不對稱區域，這些在例行篩檢中容易被忽略，扮演額外專家讀片者的角色。
- 減輕工作負擔與變異性。AI 可先行篩選影像，優先標示可疑病例給放射科醫師，協助應對日益增加的乳房攝影量。
值得注意的是，FDA 已核准多款 AI 輔助乳房攝影工具（如 iCAD、DeepHealth 的 SmartMammo）用於臨床，肯定其在真實世界中早期發現癌症的能力。
肺癌篩檢
AI 也被應用於肺癌醫學影像偵測。低劑量電腦斷層掃描（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。
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行 LDCT 更低輻射的清晰 CT 影像。
此外，AI 基礎的電腦輔助偵測（CAD）系統會自動掃描每片 CT 影像尋找結節，發現潛在結節時會在影像上標示，供醫師檢視。
簡言之，AI 可作為肺部影像的敏感第二讀者。
例如，最新模型對良性與惡性肺結節均展現高度敏感度（研究系統在測試掃描中偵測超過 90% 結節）。美國 FDA 已批准 AI 工具協助肺癌篩檢，肯定其促進早期診斷的角色。
AI 也可能協助個人化篩檢：結合影像與患者資料，演算法能分層判斷誰需要更頻繁掃描。
（不過，目前 CAD 研究顯示，雖然 AI 偵測更多結節，但大多數增加的是小型低風險結節，尚未大幅提升晚期病灶的偵測率。）
皮膚癌（黑色素瘤）
皮膚鏡影像（放大皮膚照片）是 AI 另一個強項。先進的深度學習模型在數萬張皮膚病灶影像上訓練，能高準確度分類痣為良性或惡性。
一項最新研究中，改良神經網路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% 五年存活率），而晚期存活率則大幅下降。
AI 透過標示可疑痣供切片檢查，幫助皮膚科醫師更早診斷黑色素瘤。
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，有望將早期偵測擴展至基層醫療。
子宮頸癌篩檢
AI 正透過分析子宮頸數位影像改善子宮頸癌篩檢。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）以區分癌前病變。
在一項多中心試驗中，CerviCARE AI 對高階子宮頸病變（CIN2+）達到 98% 敏感度，特異性為 95.5%。
實務上，這類 AI 可協助專家稀缺地區：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，以達早期發現。
美國國家癌症研究院（NCI）也指出 AI 在自動化子宮頸癌前病變偵測的研究。
結直腸癌篩檢
在大腸鏡檢查中，AI 可即時輔助。現代系統持續分析內視鏡影像串流，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）吸引醫師注意。
AI 輔助大腸鏡檢：系統已標示出醫師可切除的「扁平型」息肉（藍色標示）。
研究顯示，使用 AI 輔助大腸鏡可增加息肉總數，尤其是小型腺瘤，幫助醫師發現更多早期病變。
在一項大型試驗（CADILLAC 研究）中，AI 輔助下腺瘤偵測率提升，但專家指出大多數增加的是微小低風險息肉，且未顯著提升大型高風險腺瘤的偵測率。
換言之，AI 擅長指出大量小病灶，但是否能提升最危險癌前病變的發現率仍待評估。
即便如此，AI 作為「第二雙眼」可減少疲勞導致的漏檢，降低醫師間的變異性。FDA 已核准 AI 系統（CADe）用於臨床大腸鏡檢，協助內視鏡醫師偵測息肉。
病理學與其他影像中的 AI
AI 的應用不僅限於即時影像，也涵蓋病理學與專業掃描。數位病理切片（高解析度組織切片掃描）正由 AI 演算法解讀。
例如，一款名為 CHIEF 的新 AI 在超過 6 萬張涵蓋 19 種癌症類型的全切片影像上訓練。
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%。
同時，FDA 已批准 AI 軟體用於前列腺切片癌區標示，協助病理醫師聚焦關鍵區域。AI 工具亦獲准用於腦瘤 MRI 解讀及甲狀腺結節超音波等。
簡言之，AI 正成為多功能助手：從 MRI/CT、X 光到顯微鏡切片，標示需注意的異常。
AI 在早期偵測的優勢
在各種應用中，AI 在早期發現癌症方面提供多項關鍵優勢：
- 更高敏感度：AI 能偵測極細微的徵兆。在乳癌篩檢中，回溯分析顯示 AI 可捕捉約 20–40% 的間隔癌（初次讀片時漏掉的腫瘤）。
這意味著 AI 可能比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，德國試驗中乳房攝影搭配 AI 支援提升切片陽性預測值（即每次切片發現癌症的比例）。 - AI 處理影像速度快於人類，讓篩檢計畫能應付日益增加的工作量而不犧牲品質。
- 品質一致：AI 不會疲勞或因分心而忽略細節。
它提供跨病例的統一分析水準，可能降低放射科醫師間的變異性。 - 避免不必要的檢查：透過更精準區分良惡性病灶，AI 可減少患者接受多餘檢查。
如甲狀腺案例中，AI 自信排除癌症，免除切片檢查。 - 在皮膚科，AI 應用可讓患者安心良性痣。
整體目標是精準篩檢：找出真正需要介入的病灶，避免過度治療。 - 全球普及：在專家稀缺地區，AI 工具能將專科篩檢延伸至偏遠診所。
例如，AI 陰道鏡可協助護理人員在資源有限地區篩檢子宮頸癌。
「AI 驅動的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 與醫師專業的表現優於單獨使用，猶如諮詢一位博學同事。
挑戰與考量
AI 也帶來挑戰。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，皮膚病灶偵測 AI 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）及少見病灶類型的影像上，表現存在缺口。
篩檢中，更多偵測可能意味更多誤報：AI 大腸鏡標示許多小息肉，其中部分可能永遠不會演變成癌症。
切除每個微小病灶本身也有風險（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。醫院需要經過驗證、FDA 核准的軟體及員工訓練。關於若 AI 漏診癌症，責任歸屬的法規與責任問題仍待釐清。
許多研究者強調 AI 是輔助工具，非替代品；正如一位放射科醫師所言，使用 AI 就像「請教一位聰明的同事」。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。
未來發展方向
AI 在癌症偵測的未來充滿希望。研究者正開發「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 就是例子：它像「病理學的 ChatGPT」，在數百萬影像區塊上訓練，適用多種癌症類型。
類似方法未來可能結合影像、基因與臨床資料，實現超個人化篩檢。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 表現也隨新技術快速提升。新一代 CAD 系統採用先進神經網路架構與大型語言模型解讀影像。肺癌領域專家指出，舊款 AI 系統與現今模型相比「相當原始」，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。隨著資料累積，AI 將從真實世界結果中學習，不斷精進準確度。
總結來說，AI 已在協助醫師從醫學影像中更早偵測癌症——從乳房攝影、CT 掃描到皮膚照片與切片。雖然仍有挑戰，但尖端研究與法規核准顯示未來 AI 將成為癌症篩檢的標準夥伴。
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成效。
