高禾醫院細胞治療中心/台中醫院血液腫瘤科 陳駿逸醫師

癌症精準醫療是藉助患者分析基因、蛋白質和環境資訊來診斷和治療癌症，為攻克癌症帶來曙光。人工智慧（artificial intelligence，縮寫為AI）技術的發展，使其應用在癌症精準醫療中出現了很大的潛力，經由分析多維、多組學等資料，可以幫助我們更深入瞭解腫瘤的分子生物學，輔助癌症治療的決策。但目前AI與癌症精準醫療的融合上，仍然有許多得挑戰。

首先，探尋AI在目前的應用

數位病理學：

AI能夠處理海量的多維數據，例如基因組學、影像學、空間病理學及放射組學的資料，通過深度學習技術可以發現關鍵性的腫瘤生物學特徵。例如，深度學習模型可用於分析病理切片，例如: 預測HER2、PD-L1等關鍵分子標記物，甚至輔助發現潛在的腫瘤突變特徵，從而提高癌症的分型和診斷的精准度。

數位放射學：

傳統癌症影像診斷高度依賴放射科醫生的經驗，容易受主觀的因素所影響。AI驅動的影像分析技術目前可以用於肺結節檢測、乳癌篩檢、前列腺癌影像分級等，提高癌症診斷的一致性和準確性。

分子生物醫學：

AI助力分析“組學”資料，在基因變異的檢測、表觀基因組學的分析和蛋白質組學研究中發揮重要作用，進而加速推動藥物研發的過程。

AI技術為癌症精準醫療提供強大的工具，有助於更深入理解腫瘤生物學，推動生物標記物的開發和個體化治療的發展，目前已經在癌症精準醫療多個領域取得進展，為癌症診斷、治療和個體化之處置帶來重要的變革，還促進了多學科交流與整合，為未來癌症研究和治療開闢新的方向。然而，目前AI用於癌症精準醫療領域上多處於“概念驗證”階段，要廣泛應用於臨床，還需大規模前瞻性研究驗證臨床有效性、實用性和真實世界可用性。

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