第 79 章
癌症 — 6
乳房X光攝影用於乳癌篩查，研究顯示在十年期間約有一半的女性會出現假陽性，儘管有88%的女性終生不會患上乳癌。另一個嚴重問題是過度診斷，即不必要地檢測並常常治療無威脅性的乳癌，這種情況約發生於70至74歲女性中的三分之一，以及75至84歲女性中的近一半。整體而言，50至74歲女性中約有七分之一存在乳癌過度診斷。一項涵蓋超過210萬人的隨機試驗篩查測試的薈萃分析，評估了乳房X光攝影、結腸鏡檢查、前列腺特異性抗原及肺部電腦斷層掃描，隨訪中位數為十年，結果未顯示壽命有任何改善。加上這些挑戰的是年輕人罹患癌症的急劇增加，他們往往在晚期才被診斷，且年齡尚未達到癌症篩查指引的標準。
篩查的前提是及早發現癌症，在癌症擴散之前。現時約有一半癌症在第3或第4期晚期伴隨轉移時才被診斷，這無法促進整體人口健康壽命的提升。幸運的是，我們有充足的方法重新啟動對無症狀人士的篩查。
第一步是判斷他們是否屬於高風險群（見圖6.4）。
這是對個體進行密切監測的基礎，有助於在癌症開始出現徵兆、尚未在掃描中顯現之前，盡早診斷。現時可利用豐富的數據來源及多模態人工智能整合多層數據（見圖6.4），超越傳統臨床風險評估——不僅僅考慮吸煙、家族史及共病等少數因素。
圖6.4 癌症預防。透過全面評估以多模態人工智能識別高風險個體，對這些人進行積極監測、多癌症早期檢測（MCED）及積極預防策略。
風險分層利用人工智能能「看見」人類專家無法察覺的事物。這包括系統性輸入個人電子健康紀錄的內容，現時透過生成式人工智能，還能處理常含關鍵內容的非結構化文本。個人的連續實驗室檢查及醫學影像，過去被視為正常，但經縱向評估後可能顯示不良趨勢。此外，已有數百項研究證實人工智能能輔助準確解讀影像。我們能更有效避免在胸部X光中漏診肺結節。機器視覺能發現專業放射科醫生甚至不會注意的異常，例如胸部電腦斷層掃描中的胰臟異常。基因資料，不論是多基因風險分數或全基因組測序（可由此推導風險分數），都提供關鍵且獨立的資訊，生物標誌物血液測試亦同樣如此。