商傳媒｜康語柔／綜合外電報導
紐約大學研究團隊開發出一款新型人工智慧工具，能更快速、精準地預測乳癌復發風險，這項突破性技術有望徹底改變醫師對乳癌風險的評估方式。研究結果已發表於學術期刊《自然-通訊》。
目前，醫師在制定乳癌治療方案時，常面臨是否需積極治療的艱難抉擇。傳統的基因體學檢測雖然能透過分析腫瘤組織的基因活性來評估復發風險，但其結果往往需要數週才能出爐，且檢測費用昂貴，還會耗損寶貴的組織樣本。
這款新型 AI 工具的運作方式更有效率，它利用醫師日常使用的數位化病理切片，結合腫瘤分期、病患年齡、荷爾蒙受體狀態等基本臨床資訊進行分析。紐約大學研究員剋日什托夫·J·格拉斯（Krzysztof J. Geras）指出，這項 AI 檢測能讀取病理醫師已檢查過的腫瘤切片，並結合臨床細節，精準評估病患乳癌復發的可能性。該系統採用「自監督學習」方法，楊立昆（Yann LeCun）說明，這讓模型能在沒有大量人工標記數據的情況下，自主學習並偵測出人眼難以察覺的細微特徵，進而提高預測準確度。
研究團隊分析了來自七個國家、十五個研究群組共逾 3,500 名病患的數據，結果顯示，該模型在區分高風險與低風險病患方面表現優異。此外，這項 AI 檢測在傳統基因體學檢測表現較弱的三陰性乳癌和 HER2 陽性乳癌等類型中，同樣展現強勁的預測能力，擴大了潛在受益病患的範圍。
相較於需時數週的傳統檢測，AI 系統僅需數小時便能提供結果，可大幅減少病患等待的焦慮，並協助醫師更快做出治療決策。由於該系統運用既有的切片，無需額外實驗室處理，因此能降低成本、提高檢測可近性，同時保留組織樣本供未來診斷或研究使用。此外，AI 模型能提供更明確的風險分類，有望讓醫師對治療方案更有信心，幫助病患避免不必要的化療，或在需要時獲得更精準的照護。
儘管研究成果令人振奮，但研究人員仍強調，這項工具在實際臨床應用前，仍需透過隨機臨床試驗進一步驗證其價值。長期而言，這類結合影像與臨床資訊的 AI 系統，未來可能推廣至乳癌以外的其他疾病，提升整體醫療診斷與治療的精準度。對於台灣民眾而言，若這項技術未來能普遍應用，亦可望提升乳癌篩檢與治療的效率，讓病患能更快獲得風險評估，並接受更個人化的照護。
