精選解讀｜AI 正把乳癌篩檢帶進「個人化時程」時代

InfoAI 編輯部

乳癌篩檢邁向新時代，個人化需求浮現

乳癌長期以來都是全球女性最重視的健康議題之一。醫療專業普遍建議女性定期接受乳房攝影檢查（mammogram），但「何時開始、多久篩檢一次」始終是醫病溝通中的核心爭點。美國三大權威機構（USPSTF、ACS、ACR）多年來各自給出不同的篩檢指引，讓臨床醫師和一般女性在實務選擇上經常面臨困惑與焦慮。

這樣的分歧不僅影響檢查的時機與頻率，也牽動醫療資源分配、保險給付標準，進而影響民眾對健康防護的信心。隨著人工智慧（AI）技術的進步，以 Mirai 等 AI 乳癌風險預測模型為代表的新工具，正逐步實現「個人化時程」篩檢的理想。AI 能根據個人的影像、家族史、乳房密度等多元資料，提供專屬的乳癌風險評估，協助醫師與患者跳脫單一標準，發展更貼近個人需求的預防與健康管理策略。

乳癌篩檢指引多年分歧，AI 加入成新解方

美國三大權威機構針對乳癌篩檢年齡與頻率長期意見分歧，導致醫師與女性民眾在篩檢安排上常常陷入兩難：

• 美國預防服務工作小組（USPSTF, 2024年最新）：建議 40～74 歲女性每兩年接受一次乳房攝影篩檢（mammography）。

• 美國癌症協會（ACS）：建議 45～54 歲女性每年篩檢，55 歲以上可選擇每年或每兩年；40～44 歲女性則可依個人意願提早開始。

• 美國放射學會（ACR）：主張所有平均風險女性自 40 歲起每年檢查，並建議 25 歲時應先完成個人風險評估。

這些差異，不僅讓臨床醫師在建議時需要反覆溝通，也讓女性在面對檢查安排時容易產生疑慮與焦慮。分歧的指引衍生「過度檢查」或「檢查不足」的問題，牽動醫療資源分配、保險給付政策，以及民眾對篩檢安全感的認知。

在這種指引分歧、個人差異難以被滿足的情境下，AI 風險預測模型的出現成為新解方。AI 可以根據個人化影像與資料，給予每位女性專屬的風險建議，協助醫師與患者跳脫單一標準，依個人風險輪廓設計最適合的篩檢時程。這將有助於縮小標準建議與個人實際需求的落差，同時提升醫療效率與健康防護品質。

AI 風險模型的出現：讓影像「會說話」

過去乳癌篩檢建議多半以「平均風險」為基礎，忽略了每個人遺傳背景、家族史、乳房緻密度和生活型態等關鍵差異。AI 風險模型的出現，正改寫這種一體適用的思維。以 MIT Jameel Clinic 開發的 Mirai 為例，這類深度學習模型能從單一次乳房攝影（mammography）影像中，預測個體在未來五年內罹患乳癌的機率，進而產生個人化風險分布。這種技術突破，使醫師能針對高風險者安排更密集的追蹤，對低風險者則可適度減少檢查頻率，真正實現「風險導向」的個人化篩檢策略。

AI 驅動的個人化時程與臨床流程轉型

AI 正在帶動乳癌篩檢的全新工作流程，不僅僅是加入一個新工具，而是推動臨床決策走向個人化、數據驅動的時代。現今國際上包括 Transpara、ProFound、Clairity 等 AI 影像分析系統，已被部分醫院整合進日常放射科流程，協助品質控管與標示可疑病灶，明顯提升乳癌偵測效率與降低人為疏漏。

而 Mirai 這類 AI 風險預測模型，則代表了醫療決策「個人化」的關鍵突破。Mirai 可將單次乳房攝影轉換為未來五年乳癌風險曲線，協助醫師與患者進行共識討論，讓篩檢安排更貼近個人需求。不過，需要注意的是，Mirai 雖已在美國、歐洲等多家醫學中心進行跨國多中心驗證，但目前 Mirai 在台灣尚未正式落地於醫療現場，僅於學術研究階段完成模型驗證，例如與長庚醫院合作參與多中心驗證研究，在這些驗證中，Mirai 對台灣資料的 C-index 約維持在 0.75 左右，對這顯示該模型的 AI 個人化風險評估在台灣具備應用潛力。不過，日後續仍需納入日常篩檢流程，需要從制度、資料、臨床應用層面獲得更多在地實證與政策支持，才能真正落地推廣。

這也代表未來台灣若想發展自主乳癌 AI 風險模型，需強化本地臨床資料的蒐集與治理，建立公開透明的多中心驗證架構，讓 AI 能在不同族群、不同醫院的實際情境下穩定發揮預測力。

當醫療決策從單一標準轉向以「個人資料」為核心，每位女性都能依據自身的風險輪廓，與醫師討論最適合的乳癌預防與篩檢時程時，將有機會提升乳癌早期發現率，帶動健康管理新格局。

AI + DBT：未來乳癌篩檢技術新潮流

乳癌篩檢技術也正隨著 AI 演進推陳出新。傳統乳房攝影（mammography）已逐漸與數位乳房斷層攝影（DBT, Digital Breast Tomosynthesis）結合，並開始導入 AI 風險預測模型。根據最新國際研究，DBT 影像資料搭配 AI 訓練，可讓五年乳癌風險預測的 AUROC 值突破 0.80，展現更高的準確率與早期預警潛力。這種技術組合，不僅能為高乳房緻密度或特殊族群女性帶來更精準的個人化篩檢方案，也預示著台灣未來有機會在國際 AI 乳癌篩檢舞台上搶佔領先地位。

臨床溝通、責任分配與支付政策的挑戰

AI 風險模型在乳癌篩檢流程中的角色日益重要，但它的定位絕非取代醫師，而是成為一套更精細、可量化的「個人化風險地圖」。實際上，最終的檢查時程安排與醫療決策，仍需醫師依據 AI 所提供的風險資訊，結合患者的家族史、乳房緻密度、生活型態與個人需求，與患者進行充分溝通後共同決定。這樣的發展，讓臨床溝通技巧、醫療倫理與醫療責任分配成為未來醫療現場不可忽視的關鍵議題。

此外，AI 參與決策也對醫療責任歸屬帶來新挑戰。當醫師參考 AI 風險建議時，若出現誤判或延誤診斷，責任該如何界定？這需要法規、醫療管理單位與臨床團隊共同研議，建立明確的責任分工與追蹤機制。

在支付制度面，個人化風險分層將打破過去「一體適用」的檢查給付方式。例如，若 AI 建議高風險者需加密檢查，保險公司或健保是否願意給付更高頻率的篩檢？反之，低風險者減少檢查次數，是否會影響民眾的安全感與信任？未來必須由健保署、保險產業、醫療機構和公共衛生單位協調合作，設計彈性且公平的給付與補助政策，兼顧醫療資源效率與全民健康權益。

影響與啟發

醫院與醫事影像中心：

未來導入 AI 風險預測模型後，醫院與醫事影像中心必須重新設計乳癌篩檢的工作流程，包括資料串接、模型導入、臨床決策介面設計，以及與現有放射科資訊系統（RIS/PACS）的整合。此過程中，法規遵循（如病歷保存、醫療器材認證）、資訊安全（影像資料保護、匿名化處理）和醫療人員再教育都會成為關鍵挑戰。醫院也需要針對高風險族群與高乳房緻密度族群建立特殊追蹤計畫，發展更細緻的個人化篩檢管理機制。

保險公司與健保政策制定單位：

當 AI 使乳癌篩檢進入「個人化時程」時代，保險業者與健保署需思考現有支付與給付標準的彈性調整。如何針對高風險者給予密集檢查補助，對低風險者適度減少檢查次數、仍維持健康監控與民眾安心感，是新的政策挑戰。未來給付規則與健康保險產品，也會逐步從「一體適用」轉為「風險導向」設計，提升資源運用效率，並協助推廣預防醫學。

健康科技與醫療器材產業：

傳統健康科技與醫材業者多聚焦於硬體設備（如乳房攝影機）、單一 AI 影像判讀軟體的銷售。隨著 AI 個人化健康管理崛起，產業競爭將轉向「一站式風險評估與健康管理平台」，結合 AI 模型、數據分析、遠距健康管理、行動化追蹤等綜合解決方案。這也為台灣軟硬體整合與國際市場佈局帶來新機會。

一般女性與民眾：
以往女性只能依循標準指引按表操課，現在開始可以主動理解自己的乳癌風險等級（如家族史、乳房緻密度、生活型態等），並與醫師共同討論最適合自己的篩檢策略。這不僅提升健康意識，也讓醫病關係從「被動服從」轉變為「雙向溝通、共識決策」，真正實現「個人化健康管理」的理念。未來若能普及風險評估工具，將有助於提升早期發現與整體健康防護。

接下來值得台灣關注的方向

一、健保體系推動風險分層式乳癌篩檢試辦

台灣擁有全球少數能大規模整合醫療資料的健保體系，非常適合率先試辦「風險分層式乳癌篩檢」。建議從高乳房緻密度（Dense Breasts）與高家族史等高風險族群優先導入 AI 風險預測模型，並建立多中心登錄型研究，以收集真實世界數據（Real World Data）驗證 AI 工具在本地的適用性與成效。這樣不僅有助於提升早期乳癌發現率，也能針對不同族群優化資源分配，有效發揮健保給付彈性。

二、加強醫療資料治理與模型公平性驗證

導入 AI 乳癌篩檢，首要工作之一是建立安全、匿名化的乳房影像—臨床結果對應資料庫（Data Governance）。此舉能保障個資隱私，並有助於模型訓練時持續檢驗「族群公平性」指標，避免 AI 偏誤（Bias）導致部分族群受益不足或受害。健保署、衛福部及醫學中心可攜手設計全國性驗證架構，推動「公平性檢核標準」納入新一代 AI 醫療器材評鑑流程，讓台灣在 AI 醫療治理領域取得話語權。

三、深化臨床溝通與醫學教育培訓

AI 工具的價值不僅在於提升檢查效率，更在於「協助醫病共識決策」。台灣醫學教育與臨床培訓課程應積極納入 AI 風險溝通技巧，強調醫師在解釋 AI 風險評分、協助患者做出個人化健康決策時的角色。這不僅能提升醫病互信，也讓台灣醫療專業人員更快接軌全球 AI 醫療發展潮流。

編輯觀點｜數據時代下的醫療決策與個人化健康新格局

AI 乳癌篩檢的真正價值，不僅止於篩選出「誰該加密檢查、誰可適度減少」這種傳統分級，更在於每一次醫療決策都能回歸「個人風險輪廓」與「醫病共同討論」的本質。這場由 AI 引領的變革，挑戰了過去一體適用的醫療標準，要求我們同時在資料治理、健保政策、臨床溝通與專業訓練上全面升級。

台灣具備完整健保體系、豐富臨床資料庫及高水準醫療團隊，正好具備成為亞洲「個人化乳癌篩檢」領航者的獨特條件。只要醫界、政策端、產業界能攜手推動資料匿名化與共享、落實多中心實證研究、加速健保給付創新，以及培養醫病共識溝通的能力，未來台灣將有機會不僅跟上國際趨勢，更能制定屬於自己的 AI 醫療新標準。

在數據時代，醫療決策不再只是依賴傳統經驗或國際指引，而是建立在個人化風險預測、臨床數據實證與 AI 科技輔助之上。

延伸閱讀

AI could reshape breast cancer screening guidelines

https://www.axios.com/2025/10/11/ai-breast-cancer-risk-mammogram-guidelines

Multi‑Institutional Validation of a Mammography‑Based Breast Cancer Risk Model

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34767469/

Validation of the Mirai model for predicting breast cancer risk in Mexican women

https://insightsimaging.springeropen.com/articles/10.1186/s13244-024-01808-3

AI Outperformed Standard Risk Model for Predicting Breast Cancer

https://www.rsna.org/media/press/i/2438

Towards Early Detection: AI‑Based Five-Year Forecasting with DBT

https://arxiv.org/abs/2509.00900

A deep learning algorithm for reducing false positives in screening mammography

https://arxiv.org/abs/2204.06671

FAQ｜關鍵問答

Q1: AI 會不會取代醫師做乳癌影像判讀？
目前 AI 在乳癌篩檢主要負責影像品質控管、可疑病灶標示與風險預測輔助。實際檢查結果與風險討論，最終還是由臨床醫師判斷並與患者共同決策。AI 可以提升偵測效率、減少疏漏，但仍然需要醫師以全人醫療思維綜合判斷，特別是在複雜病例與跨科整合情境下，AI 扮演的是輔助而非取代角色。

Q2: 為什麼各大指引對乳癌篩檢年齡與頻率有分歧？
三大機構對乳癌篩檢年齡、頻率的建議分歧，主要是基於對「偵測效益」與「假陽性、過度診斷」風險的不同權衡。例如 USPSTF 較保守，著重避免過度檢查帶來的負面效果；ACR 則強調早期發現的重要性；ACS 則在兩者之間。AI 風險模型的價值在於，能將這些「群體平均」的標準，轉化為針對個人資料訂製的建議，讓篩檢決策更精確。

Q3: 如果我的 AI 風險評分很低，是不是可以不做檢查？
AI 的風險預測只是參考依據之一，不能取代專業醫師的判斷。除了影像資料，還需考量個人的家族史、基因、生活習慣、乳房密度等因素，以及個人對健康風險的態度。醫師會協助你根據綜合評估，討論是否可適度減少檢查頻率或採取其他防護措施。重要的是與醫師建立開放、信任的溝通關係。

Q4: AI 風險模型在所有族群都適用嗎？
雖然像 Mirai 這樣的 AI 模型已經在多國多院驗證，但研究顯示，不同族群（如墨西哥女性）模型的表現會有所不同。這提醒我們，在導入 AI 工具時，應重視本地資料的驗證與多元族群的公平性，避免將國外數據直接套用於台灣環境。臨床單位應積極參與本地驗證研究，確保 AI 工具真正服務於台灣女性健康。

Q5: AI 能降低乳癌篩檢的假陽性與不必要檢查嗎？
有研究顯示，部分 AI 模型能在不降低癌症偵測率的情況下，顯著減少不必要的追蹤與額外檢查，對資源有限的醫療體系是一大福音。不過，這些成效仍需持續在各地臨床情境下被驗證，且 AI 模型的參數設定也需因地制宜調整，才能最大發揮效益。

Q6: 台灣有可能推動個人化乳癌篩檢嗎？
台灣健保體系與醫療品質世界知名，極適合導入風險分層式篩檢。可從高緻密乳房族群、家族史明顯者等高風險族群先行試辦，建立登錄研究資料庫，並與保險、健保合作推動給付機制改革。只要各界合作，台灣完全有機會成為亞洲「個人化乳癌篩檢」的示範國。

Q7: AI 模型的資料隱私與安全會不會有疑慮？
乳房攝影影像資料屬於敏感個資，資料治理與隱私保護至關重要。現行 AI 研究與應用，需確保資料匿名化處理、加強存取權限管理，並推動跨院資料共享時的法規與技術標準。唯有如此，才能讓民眾安心、促進 AI 技術的正向發展。

Q8: AI + DBT（數位乳房斷層攝影）未來還有什麼可能？
DBT 作為新一代乳房影像技術，可提供更多層次的乳房結構資訊。AI 將 DBT 數據導入風險預測模型，初步研究已顯示預測準確率可再提升，未來有望進一步實現更細緻、動態的乳癌風險管理，也能服務更多高緻密乳房族群。台灣在此領域擁有產業與臨床雙重優勢，值得大力推動。

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