【NOW健康 林郁敏／台北報導】健康檢查血液篩檢，結合人工智慧，就可以預測你未來罹癌血癌、淋巴癌的風險。台北醫學大學公布國內最新癌篩檢測技術，只要分析常規健檢中抽血檢查結果，就可得知未來可能罹患癌症風險的高低。
經濟合作暨發展組織（OECD）最新公布全球癌症發生率，台灣癌症發生率每10萬人口有296.7人，名列全球癌症發生率第10名，衛生福利部死因統計，近年國人每年死於癌症的人數已逼近5萬人，嚴重威脅國人生命及生活品質，醫療費用驚人。
台北醫學大學醫學資訊研究所副教授雪必兒（ShabbirSyed Abdul）指出，與其他癌症相較，血癌較不容易診斷，通常需要血液抹片及骨髓抹片檢查，以致許多患者確診時都到了中晚期，錯過最佳治療時期。
現在透過新式血液癌篩，只需常規健檢的抽血檢查報告，在病人初期就能精準預估罹癌風險，及早因應。
雪必兒指出，這項研究主要透過AI人工智慧及機器學習演算法，以細胞群落數據（Cell Population Data, CPD）來篩檢惡性血液腫瘤。
研究團隊蒐集韓國首爾Konkuk大學附設醫學中心882個血液腫瘤案例，其中457例為惡性，425例非惡性。接著以SGD、SVM、ANN、線性模型、邏輯迴歸等7種運算模型進行人工智慧（AI）學習，再讓AI針對這些血液腫瘤案例的抽血數據進行判讀，結果發現ANN模式診斷率最高，達93.5%。
雪必兒進一步解釋，醫療院所只要透過現行抽血數據加上AI的輔助分析，就能發現民眾未來罹患淋巴癌、血癌等惡性血液腫瘤的風險高低，民眾不需再做額外的檢驗，既可節省醫護人力，減少醫療費用及時間等成本。
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台北醫學大學醫學資訊研究所副教授雪必兒（ShabbirSyed Abdul）指出，與其他癌症相較，血癌較不容易診斷，通常需要血液抹片及骨髓抹片檢查，以致許多患者確診時都到了中晚期，錯過最佳治療時期。
現在透過新式血液癌篩，只需常規健檢的抽血檢查報告，在病人初期就能精準預估罹癌風險，及早因應。
雪必兒指出，這項研究主要透過AI人工智慧及機器學習演算法，以細胞群落數據（Cell Population Data, CPD）來篩檢惡性血液腫瘤。
研究團隊蒐集韓國首爾Konkuk大學附設醫學中心882個血液腫瘤案例，其中457例為惡性，425例非惡性。接著以SGD、SVM、ANN、線性模型、邏輯迴歸等7種運算模型進行人工智慧（AI）學習，再讓AI針對這些血液腫瘤案例的抽血數據進行判讀，結果發現ANN模式診斷率最高，達93.5%。
雪必兒進一步解釋，醫療院所只要透過現行抽血數據加上AI的輔助分析，就能發現民眾未來罹患淋巴癌、血癌等惡性血液腫瘤的風險高低，民眾不需再做額外的檢驗，既可節省醫護人力，減少醫療費用及時間等成本。
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