美國凱斯西儲大學(Case Western Reserve University)開發出一款新的人工智慧(AI)工具，能夠根據肺癌患者的電腦斷層掃描影像，判斷免疫檢查點療法(immune-checkpoint inhibitor)的成效。這項技術可望為醫療決策提供有用的資訊，嘉惠許多肺癌病患。

根據Medgadget報導，免疫檢查點療法主要是透過藥物協助病患的免疫系統對抗癌症，與直接利用藥物殺死癌細胞的化學療法相當不同。然而免疫療法價格相當昂貴，病患每年平均得花上20萬美元。目前尚未有一種預測生物標記能夠用來判斷免疫檢查點抑制劑對非小細胞肺癌(NSLC)患者的治療成效，而在5位NSLC患者中，只有1位患者能對免疫檢查點療法出現正面反應。

為能協助醫師提出更佳的醫療決策，凱斯西儲大學打造了一款能依據肺部電腦斷層掃描影像判斷治療成效的AI工具。

研究團隊使用了139位NSLC病患的資料，對線性區別分析(LDA)分類器進行訓練。NSLC病患需先進行電腦斷層掃描，將肺部腫瘤結節視覺化。接著研究團隊的AI工具除了會分析結節的尺寸，也會針對質地、形狀等較細微的特徵進行分析，並藉此預測病患對免疫檢查點療法的反應。

過去醫師多根據電腦斷層掃描影像中的結節大小，判斷療法的成效，但研究人員在使用AI工具後發現，質地的變化是更好的預測因子，反觀腫瘤尺寸常會因血管破裂等原因，變得比原本更大。

經過訓練，這套AI工具辨認反應者的曲線下面積達0.81至0.85。此外，對於在不同地點接受治療病患，以及不同的免疫治療藥物，AI工具也能呈現一致的結果。

未來研究團隊將繼續嘗試將演算法應用到更多臨床地點與不同的免疫治療藥物。

(來源：DIGITIMES)