台大醫與中研院聯手開發AI模型 精準診斷早期胰臟癌

號稱「癌王」的胰臟癌因早期症狀隱匿且缺乏有效篩檢工具，長期被醫學界視為最難診斷的癌症之首，臨床上多數病患確診時已屆晚期，5年存活率僅約13%。為扭轉此臨床困境，台大醫院與中研院組成跨領域團隊，成功研發出高效能診斷模型PanMETAI。該技術透過「液態生檢」創新整合AI與核磁共振代謝體分析，為早期胰臟癌診斷建構出具備高度穩定性與全球可擴展性的篩檢平台，象徵精準醫療取得關鍵性突破。

台大醫院指出，有別於現行多仰賴單一或少數生物標記的診斷策略，PanMETAI採用全域代謝體訊號作為分析基礎。研究團隊運用高度標準化的核磁共振代謝體分析平台，僅需每位受試者110微升血清，即可取得多達約26萬個代謝訊號，再透過深度學習模型系統性擷取與胰臟癌相關的關鍵特徵。此方法能全面反映胰臟癌從癌前病變至早期癌症的整體代謝變化，顯著提升早期風險辨識能力。

台大醫院表示，PanMETAI所採用的人工智慧演算法特別針對臨床常見的結構化資料進行最佳化設計，研究結果顯示該模型在獨立測試與外部驗證中，皆維持高度準確且穩定的表現，展現良好的可重現性與跨族群適用性，有效克服過往AI 醫療模型易受資料來源限制的挑戰。

台大醫院進一步指出，在台大醫院的獨立盲測資料集中，PanMETAI的整體預測效能(AUC)高達0.99，敏感度為93%、特異度為94%；進一步在立陶宛族群進行的外部驗證中，AUC仍維持0.93的高水準。此一在台灣與歐洲族群間皆表現穩定的結果，顯示PanMETAI 並非僅針對單一資料庫或族群最佳化，而具備高度的跨族群適用性與國際推廣潛力，也突顯國際合作在AI醫療研究與臨床轉譯中的關鍵角色。

研究團隊之一的台大醫院內科教授張毓廷指出，PanMETAI的核心人工智慧架構具高度擴充性，未來除可應用於胰臟癌高風險族群的早期診斷外，亦可延伸至其他癌症診斷，或治療療效與預後評估，為建構多疾病早期預測平台與推動精準醫療奠定重要技術基礎。

台大醫院表示，該研究成果已發表於國際頂尖期刊《自然通訊》，由中研院基因體研究中心博士後研究員吳丹霓擔任第一作者，台大醫院內科教授張毓廷、中研院化學研究所特聘研究員許昭萍、中研院基因體研究中心助研究員胡春美擔任共同通訊作者。(編輯：陳士廉)