醫學AI預測乳癌風險

AI預測癌症風險

乳癌是香港女性最常見的癌症,每16名女性當中,便有一人患上乳癌。要戰勝乳癌,關鍵在於能否通過篩檢及早診斷,讓病人得到及時治療。美國麻省理工學院(MIT)近日便以人工智能(AI)技術,研製了一個深度學習模型,透過分析乳房X光照片,能預測女士5年內患上乳癌的風險,讓高風險女士及早防備。

目前醫學界評估女性患乳癌的風險時,會以個人體格及生活習慣(如在12歲前是否已有月經、30歲以後才懷孕產子或未曾生育、55歲後才停經、乳房組織密度高、是否曾服用避孕藥及接觸輻射),曾否接受補充荷爾蒙藥物治療,以及是否有家族乳癌或卵巢癌史等遺傳因素來釐定。

至於MIT開發的最新預測模型,則利用人工智能技術,透過學習90,000張乳房X光片,讓電腦能辨識乳房組織微妙複雜的變化,從而演算女士未來5年患乳癌的機率。根據研究結果,新預測模型能識別31%的高風險女士,而傳統的乳癌預測模型(Tyrer-Cuzick model)則只能識別出18%。

然而,此模型仍有一定限制,如未能識別餘下七成的高風險人士;假如日後診斷乳癌技術有所提升,AI運算方法將完全改寫,系統亦需重新學習;又或者將來出現新的高風險因素,例如發現新的乳癌基因,模型亦未必能即時更新;若輸入AI系統的數據不準確,得出的分析結果亦會誤導或不可靠,亦即數據分析中常提及的「Garbage in garbage out」。

由於識別高風險人士並非等於確診,因此對臨牀應用較低。不過,假以時日,若AI能為病人提早作出準確診斷,屆時將能夠利用科技惠及更多病人,令人期待。

原文刊載於都市日報

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區兆基醫生的研究興趣包括生物信息學、轉化研究、新藥臨床試驗和放射治療。除專科領域外,區醫生早年亦攻讀了應用統計學碩士及資訊科技文憑,更於2009年取得生物及化學博士學位,其博士論文題目是高通量技術和生物信息學在肺癌研究的功能基因組學和蛋白質組學中的應用。 區醫生曾領導多項研究並於國際學術期刊發表,涉獵範疇包括非小細胞肺癌的基因表達譜、非吸煙肺癌患者的蛋白體分析、香港肺癌發病率及吸煙率趨勢、鼻咽癌分期系統等,其他經同行評審的文章超過40篇。 區醫生於2006年起擔任香港肺癌學會主席,致力提高公眾對肺癌的了解和關注;並於2011年創立香港神經腫瘤學會,集合了一群志同道合的神經外科醫生、放射科醫生、腫瘤學家和病理學家,以提升香港神經系統腫瘤的護理標準為使命。

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