NYU 開發 AI 工具，分析 3D 乳房攝影提前五年預測乳癌風險

紐約大學 NYU Langone Health 的研究團隊開發出一款人工智慧工具，能夠分析女性多年累積的 3D 乳房攝影影像，在乳癌確診前最多五年預測罹患風險。這項成果為乳癌的早期偵測與個人化篩檢，開啟了新的可能性。

乳房攝影是目前乳癌篩檢的主要工具，但傳統做法主要是由放射科醫師判讀單次影像，找出可疑病灶。這種方式擅長發現已經形成的腫瘤，卻難以預測尚未出現明顯病變的未來風險。此次 NYU 團隊開發的 AI 工具，關鍵在於分析「多年」的影像，從時間序列中找出肉眼難以察覺的細微變化，這些「隱藏線索」可能預示著未來罹癌的機率。

3D 乳房攝影（又稱數位乳房斷層攝影）相較傳統 2D 影像，能提供更多層次的組織資訊，減少組織重疊造成的判讀困難。業界分析人士指出，3D 影像的資料量更大、細節更豐富，正好適合以 AI 進行深度分析，而這類影像在美國醫療院所的普及率也逐年提高，為 AI 工具提供了充足的訓練與應用基礎。

這項技術的潛在價值在於推動「風險導向」的篩檢策略。目前多數篩檢指引主要依年齡制定，對所有同齡女性採取相同頻率；若 AI 能準確辨識高風險族群，醫療院所就能針對這些人安排更頻繁的檢查、加做核磁共振等輔助檢查，或提供預防性的醫療建議；相對地，低風險族群則可避免不必要的檢查與焦慮。

不過，AI 預測工具要進入臨床常規使用，仍需經過更大規模、多元族群的驗證，確保在不同種族、年齡與乳房密度的女性身上都能維持準確度。此外，如何向病患解釋「風險預測」的意義、避免造成過度恐慌，也是醫療人員必須面對的課題。

展望未來，AI 在醫療影像領域的應用正從「輔助診斷」邁向「預測風險」。若 NYU 的工具能順利通過臨床驗證，乳癌防治可望從「早期發現」進一步走向「提前預防」，為全球女性健康帶來實質助益。