癌症患者救星！哈佛華人教授開發「AI病理平台」成功辨別19種癌細胞

對台灣人來說，癌症一直是國民健康的頭號威脅！大家熟知的「定期健檢」與「切片病理檢查」，往往就是確認癌症的關鍵步驟，但你知道嗎？一位華佛醫學院華人教授的余坤興，竟然帶領團隊開發出一套能跨癌別診斷的AI 病理影像分析模型，甚至還能預測哪些病人對標準治療反應不佳。這項研究不只登上《Nature》，更被認為是數位病理領域的重大突破，這代表未來癌症診斷與治療可能會迎來全新樣貌。

3大重點先看

1. 華人學者余坤興領導哈佛團隊，開發出跨癌別 AI 病理影像分析模型「CHIEF」。
2. 透過超過六萬張病理切片訓練，AI 能辨識腫瘤來源、分子特徵，甚至預測治療效果與存活率。
3. 模型已在多國驗證，準確度超越現有 AI，未來可協助醫師即時做出更精準判斷。

為什麼這套 AI 對癌症診斷這麼重要？

傳統病理診斷需要醫師透過顯微鏡觀察切片，再比對教科書或經驗來下結論，但余坤興坦言，即使是專業醫師，有時也難以分辨某些疾病的特徵，這種不確定性可能影響診斷準確度，CHIEF 模型正是針對這個問題而生，它能快速分析超過億級像素的切片影像，抽取出肉眼難辨的細胞與組織訊號，降低誤判風險。

CHIEF 模型究竟能做到哪些事？

這套 AI 平台是用來自 19 個醫療機構、超過六萬張病理切片影像訓練而成，它不只能判斷癌症細胞的存在，還能辨識腫瘤起源、分析分子層級的特徵，甚至預測病人的存活率。研究團隊更強調，CHIEF 在 19 種癌別測試中，都展現出比現有 AI 更強的準確度與穩定性。

和 ChatGPT 有什麼相似之處？

余坤興把 CHIEF 的角色比喻成醫學界的 ChatGPT，就像語言模型能跨領域回答問題一樣，CHIEF 能跨癌別處理各種任務，它具備彈性，可以被臨床醫師拿來做診斷、預後判斷，甚至找出病人對療法的反應差異，換句話說，這是一個不只懂癌症，還能「舉一反三」的醫學 AI。

如何解決 AI 偏誤與資料落差？

AI 一大挑戰是資料來源的偏差，余坤興指出，多數病理影像來自「多數族群」，導致少數族群的診斷效果可能較差，為解決這個問題，團隊利用生成式 AI 技術，建立少數族群的合成影像，並用來重新訓練模型，這種方法不僅提升了準確度，也讓模型更具公平性。

會不會很快出現在臨床？

目前這套 AI 已被全球 80 多間研究實驗室驗證，團隊也正在推進臨床應用。未來若能導入醫療現場，將有助於醫師在診斷癌症時更快、更準確，減少等待報告的不確定性。對癌症高居十大死因榜首的台灣來說，這樣的技術突破，或許就是扭轉生死關鍵的一步。 （相關報導： 太空人突然生病怎麼辦？NASA攜手Google打造「AI醫療助理」成功開出診斷單 ｜ 更多文章 ）

來源：HARVARD-Using AI to Distinguish Cancer Types