新人工智能方法改善早期乳腺癌檢測
科學家們已經開發出一種新的基於人工智能的乳腺癌診斷方法，能在非常早期的階段檢測乳腺癌。這種方法有潛力拯救生命，但在醫院使用時仍面臨一些挑戰。
新方法的有效性
這種新的基於人工智能的乳腺癌篩查方法能在至少90%的情況下檢測到1A期癌症。人工智能已經在全球的健康服務中作為輔助工具被廣泛應用，但仍需要進行更大規模的試驗來驗證早期結果的有效性。
人工智能在檢測癌症方面的準確性已經顯示出其潛力，改善了病人的治療結果，拯救了生命。醫生越早檢測到乳腺癌，戰勝癌症的機會就越高。英國國民健康服務（NHS）已經開始使用人工智能來分析乳房X光檢查，幫助發現人類醫生漏診的乳腺癌病例。
然而，儘管人工智能能加快癌症篩查的分析速度，醫生仍需要新的方法來識別癌症在最早期的標記，特別是在癌症腫瘤在影像檢查中尚不可見之前。
一項試點研究測試了一種血液篩查的新方法，結合人工智能來檢測乳腺癌的早期階段。這項研究於11月發表在《生物光子學期刊》中，研究發現該方法能以90-100%的準確率檢測到1A期乳腺癌。
研究的意義
研究的首席作者、英國愛丁堡大學的凱文·薩魯尼·提帕特表示：「這項研究是能夠在早期階段以高準確性識別乳腺癌亞型的一個里程碑。早期癌症診斷能拯救生命，這就是我們研究的重要性所在。」然而，提帕特也指出，該方法僅在24名患者身上進行了測試，尚未準備好在醫院環境中使用，需在更大規模的研究中確認結果。
傳統的癌症檢測方法主要是通過檢測癌症腫瘤本身的標記來識別癌症。X光乳腺攝影可以用來識別乳腺組織的變化，通常在癌症症狀出現之前就能發現。而活檢測試則可能檢測到身體內癌細胞的分子特徵。
但這些方法經常會漏掉早期癌症，提帕特形容這就像在乾草堆中找針。「大多數技術專注於尋找那根針，但卻沒有看到周圍的整體情況。」
提帕特的研究則試圖收集有關身體如何對癌症做出反應的信息。他們不僅僅尋找癌症組織，還尋找指示身體正在抵抗乳腺癌的「分子指紋」。這些指紋來自癌症本身或身體細胞，如免疫系統，這些細胞正在對抗癌症。
未來的研究方向
研究人員從患者身上提取血液樣本，並使用一種稱為拉曼光譜技術的技術來測量血液樣本中的分子模式。拉曼光譜是一種常用的化學技術，開始顯示出對許多疾病的臨床診斷潛力。
基於血液樣本的分析，研究人員訓練了一個機器學習算法來檢測乳腺癌。在對24名患者的血液樣本進行測試後，他們發現該人工智能算法能以90-100%的準確性檢測乳腺癌，具體取決於乳腺癌的類型。
提帕特將人工智能描述為「輔助分析」，而非取代進行癌症檢測的醫生。儘管Popp對這項研究的方法持積極態度，但他也提醒小樣本量的限制使得這些發現的普遍性受到限制。「更大的試驗是驗證其臨床實用性和可擴展性的關鍵。但所達到的高敏感性和特異性支持更大試驗的潛力。」提帕特表示，他們已經計劃進行更大規模的研究，以驗證這些發現。
提帕特表示，這項研究表明，結合拉曼光譜和人工智能可能為乳腺癌的快速和高準確性檢測提供一種新方法。這將允許更早的干預，並改善患者的整體前景，因為在1A期檢測到的癌症與在更晚期診斷的癌症相比，生存率更高。
小腫瘤更容易治療，因為它們局限於特定區域，使得通過手術或放射治療等方法去除或針對它們變得更容易。提帕特已經與其他研究人員合作，測試他們的方法在其他類型癌症中的應用。「我們正在研究所謂的『四大癌症』——肺癌、結直腸癌、前列腺癌和乳腺癌。這四種癌症占全球癌症發病率的約50%。我們需要為早期診斷和篩查投入大量精力，這將提高全球數百萬人的生活質量和生存機會。」
這項研究的發展不僅表明了科技在醫學領域的潛力，也突顯了早期診斷對於癌症治療的重要性。隨著技術的進步，未來的癌症篩查將變得更加精確和高效，這對於提高整體公共健康水平具有深遠的意義。
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