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別讓高齡成為耽誤頭頸癌病人治療的隱形殺手
記者:楊憲朋 台南報導 日期:2020-04-22

奇美醫「人工智慧分析」-高齡非影響頭頸癌病人存活的嚴重關鍵


奇美醫學中心放射腫瘤部主治醫師 楊清傑


案例:『73歲老先生,過去曾有菸酒檳榔史,最近發現口腔內一直有持續性破洞,即使自行至藥局買藥膏塗也未見效,於是由家屬陪同至奇美醫學中心就診,經由口腔外科醫師檢查並切片後證實為口腔癌第二期,並建議接受開刀治療,但家屬經討論後,深怕老人家體力不好,因此婉拒開刀,於是轉介來放射腫瘤部主治醫師楊清傑門診諮詢是否能接受放射線治療,希望藉非開刀治療,減少老人家日後受苦機會,但這樣的選擇是正確的嗎?』


頭頸癌為台灣十大癌症之一,依國內最新2016年度癌症登記資料顯示,頭頸癌仍位居十大癌症第六名,發生個案數占全部癌症發生個案數的6.72%,惡性腫瘤死亡人數占全部癌症死亡人數的6.14%。頭頸癌有不同的原發部位,包括口腔癌、口咽癌、下咽癌、喉癌等,90%以上屬於鱗狀上皮癌,與菸、酒、檳榔等致癌物質使用有密切的關係。此疾病除直接造成個人健康的衝擊外,也對家庭、社會、經濟影響甚大,值得國人的注意與重視。


即便頭頸癌發生年齡有年輕化趨勢,但隨著人口老化,也有越來越多高齡病人面臨治療癌症的選擇困難,面對疾病若採取消極治療導致疾病復發,反而造成病人與家屬後續照顧困難,積極治療又怕年紀大不堪負荷治療造成副作用。因此,奇美醫學中心冀望採用新的介入策略來改善當前面對高齡頭頸癌病人治療之依據,進而提高其存活與後續照護品質。


近年來較為人所討論的人工智慧,是一門新的技術科學,透過電腦科學、控制論、資訊理論、神經心理學、哲學、語言學等多種學科研究的基礎上快速發展起來。人工智慧自1956年誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,目前也常應用於醫療照護上。其中,人工智慧裡面,決策樹分析是機器學習的一種常見算法,其理論是通過構建一個樹狀模型來對新樣本進行預測。樹的葉結點是預測結果,而所有非葉結點皆是一個個決策過程。透過決策樹這樣的的分類方法,對資料進行處理,利用歸納演算法生成可讀的規則和結果。 


奇美醫學中心放射腫瘤部主治醫師楊清傑與高雄榮總耳鼻喉頭頸外科部主治醫師李清池藉由人工智慧分析頭頸癌病人年齡影響的共同研究已發表國際期刊(Clinical Otolaryngology. 2019;1–10),透過美國癌症登記資料庫,分析2007至2013年間共28,693位頭頸癌病人資料,希望了解高齡對頭頸癌存活的影響。在傳統分析下,頭頸癌不論部位,均隨著年齡增長,存活率越差。但透過大數據並利用機器學習之決策樹分析下,綜合病人各項臨床、治療資訊分析得出,高齡並非影響病人存活的嚴重關鍵,重要的是病人本身癌症期別與其應當接受之癌症治療。


對此,奇美醫學中心放射腫瘤部主治醫師楊清傑表示:高齡癌症病人面對治療都會產生迷惘,但隨著治療技術與藥物進步,很多治療副作用相較過去都已減少。因此,建議病人應在診斷後至癌症治療門診就醫,並與醫師討論正確的治療方式與相關副作用。千萬不要認為年紀大,放棄治療或找個輕鬆治療就可以,最後錯過治療的黃金時期。

 
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