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AI篩檢時代來臨(一)個人化精準癌篩與風險評估的挑戰

記者楊艾庭/東京報導

「癌症」向來盤踞國人十大死因之首。自工業化、教育普及、科技、醫療等快速進展之下,國人十大死因從傳染性疾病,轉變為以慢性病等「非傳染性疾病」為主,根據世界衛生組織(WHO)統計,每年約有超過 4000 萬人死於慢性病,相當於全球死亡人數的 74%,其中根據IRAC統計,全球每年約1000萬人被診斷癌症,每年則有600多萬人死於癌症。目前,世界上有超過2200萬人是癌症患者。

不論是醫界專家、公共衛生學者,或政策制訂與執行者,希望能透過「篩檢」,幫助人民早期發現、早期治療,延長壽命、同時避免後續所衍生出的各項疾病負擔。今(2023)年12月,台灣篩檢學會與台灣牙科健康照護協會、美國癌症學會、世界內視鏡學會於日本東邦大學舉行國際亞洲篩檢會議 (IACCS),主題為「人工智慧視角下的精準癌症篩檢」(Precision Cancer Screening with AI Perspectives),與會貴賓來自各國專家學者,齊聲討論在科技與AI浪潮中,如何實際應用於篩檢政策。

IACCS主席、台大公衛學院陳秀熙教授。(圖/IACCS)

AI應用廣 篩檢政策也仰賴科技輔助

隨著工業革命以來,空前改變了人類的飲食、生活習慣與疾病狀態,不過,工業革命後所帶來科技發展,也驅使了公共衛生與醫療臨床的轉變,尤其現在「AI人工智慧」蔚為潮流,近年隨著生成式AI的出現,已經大幅改變了商業市場、教育環境等,而人工智慧應用於醫學或公共衛生上,也有諸多好處,根據IBM官網提到,人工智慧可運用在疾病的篩檢與診斷、個人化的精準治療、輔助醫師進行醫學影像更進一步判讀,加快臨床試驗的效率以及藥物的開發速度。

而「篩檢」通常是一項需要大量資金且龐大規模的公共衛生介入措施,不過,在當今科技的輔助下,可以讓癌症篩檢執行地更便利、有效,加拿大多倫多大學醫學院Linda Rabeneck教授在會議上表示,進行篩檢時,凡在目標人群中的每位成員都必須收到篩檢邀請,以確保所有人都能夠及時接受篩檢,此外,篩檢測試結果能否即時存取、每個篩檢步驟的質量保證、後續結果的追蹤,還需仰賴完善的癌症登記系統──透過大型資料庫以保存篩檢結果與分析資料。

加拿大多倫多大學醫學院Linda Rabeneck教授。(圖/IACCS提供)

篩檢前,先風險評估!評估怎麼做?科技也能協助

不過,在運用科技輔助篩檢任務之前,要先考量「篩檢的對象」。如前述提及,篩檢是一個耗費成本且具有龐大規模的措施,因此在資源有限的情況下,先將心力投注在具有罹患癌症的「高風險族群」,然而,高風險族群的定義是什麼?誰才是真正的高風險族群?

以大腸癌為例,Linda Rabeneck教授強調了一項重點,雖然引發大腸癌的風險因子很多,包括年齡、性別、家族病史、吸菸、飲酒、久坐、肥胖、紅肉攝取等,但在決定是否符合篩檢的高風險族群,我們通常只考慮年齡,特別是50歲以上的族群,或是有家族病史的族群,可能忽略了其他風險因子,因此「風險是需要多方評估的。」

Linda Rabeneck教授舉例,國外已有評估風險的模式與架構,例如透過評估的分數來決定個案需要進行哪一項篩檢,例如:糞便潛血或大腸鏡檢查等,或是結合基因檢測與環境暴露因素(如:飲食、吸菸),以估算罹患大腸癌的風險,而這些評估模式不僅基於科學基礎,也有助於達到個人化的精準篩檢,同樣地,評估本身也能透過科技輔助達成,例如:使用機器學習的技術,進行資料分析,或是建立模型進行疾病預測,同時能考慮每個人的獨特特徵、風險因子和生活方式,提供更精確的健康風險評估。