医学AI预测乳癌风险，预计新预测模型能识别31％的高风险女士

乳癌是中国香港女性最常见的癌症，每16名女性当中，便有一人患上乳癌。要战胜乳癌，关键在于能否通过筛检及早诊断，让病人得到及时治疗。美国麻省理工学院（MIT）近日便以人工智能（AI）技术，研製了一个深度学习模型，透过分析乳房X光照片，能预测女士5年内患上乳癌的风险，让高风险女士及早防备。

目前医学界评估女性患乳癌的风险时，会以个人体格及生活习惯（如在12岁前是否已有月经、30岁以后才怀孕產子或未曾生育、55岁后才停经、乳房组织密度高、是否曾服用避孕药及接触辐射），曾否接受补充荷尔蒙药物治疗，以及是否有家族乳癌或卵巢癌史等遗传因素来厘定。

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至于MIT开发的最新预测模型，则利用人工智能技术，透过学习90,000张乳房X光片，让电脑能辨识乳房组织微妙复杂的变化，从而演算女士未来5年患乳癌的机率。根据研究结果，新预测模型能识别31%的高风险女士，而传统的乳癌预测模型（Tyrer-Cuzick model）则只能识别出18%。

然而，此模型仍有一定限制，如未能识别餘下七成的高风险人士；假如日后诊断乳癌技术有所提升，AI运算方法将完全改写，系统亦需重新学习；又或者将来出现新的高风险因素，例如发现新的乳癌基因，模型亦未必能即时更新；若输入AI系统的数据不准确，得出的分析结果亦会误导或不可靠，亦即数据分析中常提及的「Garbage in garbage out」。

由于识别高风险人士并非等于确诊，因此对临床应用较低。不过，假以时日，若AI能为病人提早作出准确诊断，届时将能够利用科技惠及更多病人，令人期待。

本文由中国香港就医圣安唯提供。