AI癌篩新應用 用健檢抽血能測血癌風險

血液腫瘤患者發現時常已中晚期，台北醫學大學主導的跨國研究團隊利用 AI 人工智慧，透過一般健檢抽血數據，可發現未來可能罹患血液腫瘤的高風險族群，有助及早因應。

台北醫學大學醫學資訊研究所副教授雪必兒（Shabbir Syed Abdul）表示，這項研究主要透過AI人工智慧進行，透過機器學習演算法，以細胞群落數據（Cell Population Data, CPD）篩檢惡性血液腫瘤。

研究團隊蒐集韓國首爾 Konkuk 大學附設醫學中心共 882 名血液腫瘤案例，其中 457 例為惡性， 425 例非惡性。接著以 SGD、SVM、ANN、線性模型、邏輯迴歸等 7 種模型進行人工智慧學習，再讓AI針對這些血液腫瘤案例的抽血數據進行判讀。結果發現，ANN 的診斷率最高，達 93.5 %。

這項研究有韓國、斯洛維尼亞及沙烏地阿拉伯等國共同參與。已發表於 Nature 旗下的 Scientific Reeports 自然科學報告期刊。

雪必兒表示，血癌不如其他癌症容易診斷，通常需要配合血液抹片及骨髓抹片檢查，許多患者發現時往往都已是中晚期，錯過最佳治療時期，這種新的篩檢方法可以在病人常規健檢的抽血檢查就能即早發現風險，及早因應。

此外，雪必兒也說，未來若透過現行抽血數據加上AI的輔助分析，就能發現民眾未來罹患淋巴癌、血癌等惡性血液腫瘤的風險高低，民眾不需再做額外的檢驗，除了早期發現，也可節省醫護人力，減少醫療浪費及時間等成本，研究成果令人振奮，未來的應用也讓人期待。

（新聞資料來源 : 中央社）