北醫「數位篩檢」靠AI預測女性4癌症機率　準確率達9成

▲卵巢癌、子宮體癌是女性大敵，目前仍無有效篩檢方式。（圖／達志／示意圖）

記者邱俊吉／臺北報導

要及早揪出乳癌及子宮頸癌，可透過X光、抹片等實體篩檢，但其他女性癌症如卵巢癌，則仍無理想篩檢方式。臺北醫學大學研究團隊突破此困境，發展出「數位篩檢」，僅根據過去3年的診斷、檢查等紀錄，即可算出未來1年發生乳癌、卵巢癌等4種女性癌症風險，準確率達8成5至9成，深具發展潛力。

臺北醫學大學醫學資訊研究所教授李友專醫師說，乳癌、卵巢癌、子宮頸癌、子宮體癌都是女性常見且死亡率不低的癌症，而目前乳癌、子宮頸癌雖已有乳房X光及子宮頸抹片等篩檢，卵巢癌及子宮體癌卻缺乏有效篩檢工具；此外，部分女性因檢查不舒服、害羞或時間不便，也沒有培養出定期接受實體篩檢的習慣。

萬人研究破解篩檢困境

李友專表示，爲提升女性癌症治療，研究團隊提出「數位篩檢」概念，從健保資料庫收集1999至2013年間、共1萬9954名女性就醫紀錄，包括診斷、用藥與基本檢查數據等，其中有596名癌症患者，及1萬9358名未罹癌的對照組，再分析癌患確診前3年的就醫紀錄與一般人有何差異，並藉由AI模型找出可能與癌症相關的連結，進而預測未來一年罹癌的機率。

結果顯示，這套AI模型預測的準確度可達85%至90%，表現優於目前其他深度學習系統。相關研究成果已於今年2月發表在國際醫學期刊《BMJ Health and Care Informatics》。

對此AI模型，李友專說明，與多數利用電腦斷層或X光影像分析的AI研究不同，此模型不需要影像資料或額外檢查，只需一般就醫紀錄即可運作，門檻相對較低，免做檢查亦可減少放射線暴露等疑慮；他也說，AI在分析大量資料時，有時能找出人類沒注意到的關聯，例如某些症狀、診斷或用藥加在一起，其實已潛藏罹癌線索，醫師也許尚未聯想到，AI卻已可串接出與癌症的相關性。

AI協助醫師揪出罹癌線索

李友專表示，臺灣自1995年實施全民健保，累積長期且完整的醫療資料，這是我國發展AI醫療研究一大優勢，而研究團隊也已將類似方法擴展到其他癌症如食道癌，初步測試亦顯示預測準確率可達9成以上。

數位篩檢可解決實體篩檢的痛點，但李友專提醒，此AI模型僅透過資料推算，卻仍需避免過度使用或自行解讀，故未來若導入醫療現場，一定要有醫師協助分析結果；他也說，日後可透過與健檢中心或保險服務結合，進一步推廣運用這套系統，使數位風險評估也能成爲偵測早期癌症的重要輔助工具。

▲北醫研究團隊發展的AI模型預測女性4大癌症準確率可達9成。（AI協作圖／記者邱俊吉製作，經編輯審覈）