AI精準預測肺癌免疫療法成效　提高醫師判斷準確率

一項國際研究開發出人工智慧模型，能有效預測晚期肺癌患者對免疫療法的反應，準確率超越傳統檢測，且能顯著提高醫師的判斷精準度，為癌症的精準醫療帶來突破性進展並提供醫師更有效的輔助工具。

【記者黃郁婷／綜合外電】國際研究團隊透過人工智慧（AI）開發出一套模型，能有效預測晚期非小細胞肺癌患者對免疫療法的反應，表現超越現行標準生物標記，同時顯著提升醫師的診斷準確率。這項突破性進展，為癌症精準治療開闢新路。

根據《Tomorrow's World Today》報導，免疫療法是一種利用人體自身免疫系統對抗癌細胞的治療方式，但目前僅對約 20% 至 30% 的晚期非小細胞肺癌患者有效，多數患者會產生抗藥性。傳統用於預測治療效益的生物標記仍有其局限性，導致許多患者可能錯失最佳治療機會或承受不必要的副作用。

為了解決此一挑戰，一項國際合作的 I3LUNG 研究計畫，整合了來自六個國家共 2,396 名患者的臨床、影像、病理與基因組數據，訓練出多個人工智慧模型。研究結果顯示，單純使用臨床與血液數據的 AI 模型，其預測治療反應的曲線下面積（AUC）分數已達 0.77；若進一步加入影像及病理數據，AUC 分數更高達 0.88。這項成果表明，AI 模型在預測治療反應上，持續優於傳統臨床檢測方法。

此研究也評估了 AI 工具對醫師的輔助效果。20 名醫師在獨立評估 100 個病例後，再利用 AI 工具輔助判斷。結果發現，在 AI 的協助下，醫師預測患者對治療反應的準確度從 0.72 提升至 0.87，尤其非肺癌專科醫師的準確率提升幅度最大。這代表 AI 工具能為基層醫師提供專家級的指導，縮小專科知識差距。

該研究的資深作者，同時是 UChicago Medicine 胸腔腫瘤科醫師瑪麗娜·加拉西諾（Marina Garassino）博士表示，I3LUNG 計畫為胸腔腫瘤學領域的 AI 應用樹立了新標竿，即使是僅從常規臨床數據建立的決策支援工具，也能超越目前所依賴的生物標記。她強調，這不僅能為患者帶來更多治療效益，也能讓社區醫師獲得專家級的照護指導。

目前，I3LUNG 計畫正招募額外超過 2,000 名患者，以在真實臨床環境中即時測試這些 AI 工具。這項計畫為下一代精準免疫療法建立了一個嚴謹、公平且可解釋的框架，並已在不同醫療體系與族群中獲得驗證，預期將在全球範圍內推動更個人化的癌症治療策略。

近期許多醫療機構亦積極導入 AI，例如美國甲骨文公司（Oracle）推出 AI 護理助理，協助護理師簡化文書工作；athenahealth 公司的 AI 功能也讓使用者平均每位患者的病歷文件記錄時間減少近六分鐘。這些多元的發展顯示 AI 正加速滲透醫療領域，從預防、診斷到治療決策，全面提升醫療效率與品質。

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