乳房X光造影(Mammography) 一直是乳腺癌篩檢的重要工具，人工智能（AI）科技的發展也有助於造影技術進步。透過深度學習和機器學習算法，AI能夠提供更準確、更快速的篩查。這不僅能夠提高乳腺癌的早期發現率，也大幅減輕醫護人員的工作負擔。

傳統乳房X光造影依賴放射科醫師的專業知識來解讀影像，判斷病人病情。然而，對於人眼難辨的癌變跡象，這種方法可能導致判斷失誤，尤其是在工作繁重的環境中。AI介入後，系統可以自動掃描成千上萬的影像，快速精準識別異常跡象，並將其標記給醫生進一步檢查。

精準識別癌變跡象

最新的AI乳房X光造影技術，透過深度學習模型，能夠從大量數據中學習，進而識別出難以察覺的癌癥跡象。這些模型經過訓練後，能夠在不同類型和大小的乳腺組織中精確地辨識出異常區域，包括極小的鈣化點和微小的腫塊。

為了進一步提高準確性，研究人員也在探索AI與放射科醫師合作的模式。這種「人機協同」方法能夠結合AI的高效率和醫生的專業判斷，以達到更佳的診斷結果。

此外，AI技術還能夠幫助醫生進行風險評估，預測某些患者未來發展成乳腺癌的幾率，從而提供更個人化的篩查和治療計劃。

然而，AI在乳房X光造影中的應用也面臨著不同挑戰，包括數據隱私保護、算法的透明度和公平性，以及需要確保所有檢測者均能從這項技術中受益。為了克服這些挑戰，相關部門應該努力制定政策和標準，以確保AI技術的安全、有效和公平使用。

AI在乳房X光造影領域的發展展現了巨大的潛力。不僅能夠提升診斷的準確率和效率，也開啟了向個人化醫療進軍的大門。

隨著技術的進步和應用的深入，未來有望見到更多創新的解決方案，為乳腺癌的預防、篩查和治療帶來革命性的改變。

◆ 中大賽馬會「智」為未來計劃 https://cuhkjc-aiforfuture.hk/

由香港賽馬會慈善信託基金捐助，香港中文大學工程學院及教育學院聯合主辦，旨在透過建構可持續的AI教育生態系統將AI帶入主流教育。通過獨有且內容全面的AI課程、創新AI學習套件、建立教師網絡並提供AI教學增值，計劃將為香港的科技教育寫下新一頁。