香港有近半肺癌患者是非吸煙人士，當中逾一半確診時已是末期，若能及早發現，可大大提高存活率。今年《施政報告》提到，將加強癌症篩查及治療，委託本地大學開展以人工智能（AI）協助肺癌篩查。去年中，中大開展一項前瞻性研究，針對逾千名50至75歲有家族肺癌史的非吸煙者進行低劑量電腦斷層掃描，借AI篩查肺部有否擬似腫瘤結節，結果成功抽出為數不少早期肺癌患者。
中大醫學院副院長（科研轉化及創業）及腫瘤學系系主任莫樹錦教授接受《巴士的報》專訪時指，本港每年有逾5000個肺癌新症，每名患者有1.5名家人符合篩查條件，即每年已有7000至8000人，中大希望能為政府建立一個符合成效益、又「抵做」的篩查模式，讓更多早期患者得到治癒機會。
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研究針對逾千名50至75歲有家族肺癌史的非吸煙者，進行低劑量電腦斷層掃描，借AI篩查肺部有否擬似腫瘤結節。中大醫學院圖片
台灣針對高危非吸煙人士的AI肺癌篩查發現，有癌機會率是2.6%，即100人中有2至3人已患肺癌，當中有96%的肺癌是0期或1期。資料圖片
中大臨床腫瘤科助理教授李兆澄（左）及中大腫瘤學系系主任莫樹錦（右）指，希望日後能為政府建立一個符成本效益、「抵做」的AI助肺癌篩查模式。巴士的報記者攝
香港每年有超過5000個肺癌新症。Getty示意圖
莫樹錦教授領導的研究證實，第二代標靶治療能有效延長帶有表皮生長因子受體（EGFR）基因變異之晚期非小細胞肺癌病人的整體存活期，曾在美國臨床腫瘤學會周年會議發表。中大醫學院圖片
李兆澄（左）及莫樹錦（右）相信，未來AI將在臨床治療發揮更重要的輔助作用。巴士的報記者攝
研究針對逾千名50至75歲有家族肺癌史的非吸煙者，進行低劑量電腦斷層掃描，借AI篩查肺部有否擬似腫瘤結節。中大醫學院圖片
事實上，早於2022年台灣已推動了一個低劑量電腦斷層（LDCT)肺癌篩檢計畫，名為「TALENT」，收集了12000名非吸煙人士的參加者，當中有一半有家族肺癌史，另一半沒有，還有其他風險因素，如在家中煮食或有長期肺患等，結果發現，有2.6%接受篩查者罹患早期肺癌。
台灣篩查高危非吸煙者 發現2.6%早期肺癌患者
中大醫學院腫瘤學系助理教授李兆澄醫生指，台灣是首個地方進行集中高危非吸煙人士的前瞻性大型研究，「台灣的篩查結果發現有入侵性肺癌的機會是2.6%，即100人中有2至3人已患肺癌，當中有96%的肺癌是0期或1期。」
他解釋，現時在門診發現有肺癌癥狀者，約有18%被確診時是一期，但有55%是四期，「即由18%被確診時是一期，到現時台灣篩查結果是有96%是一期，這是一個驚人數字，證明有『期數轉移』現象，而肺癌存活率是直接跟期數掛鉤。」他認為，也驗證了早期篩查的重要性。
「大型篩查可捉到大量早期肺癌患者，2.6%此數字，甚至比其他癌症篩查如腸癌、乳癌等捉到的癌症機會率更高；即使是吸煙者的肺癌篩查，也只捉到約1%患者。」李兆澄說。
莫樹錦補充，在「TALENT」後，台灣最近亦再進行逾7萬人的篩查，結果發現，整體屬一、二期癌症的數據是逾40%，這是一個很大的轉變。
台灣針對高危非吸煙人士的AI肺癌篩查發現，有癌機會率是2.6%，即100人中有2至3人已患肺癌，當中有96%的肺癌是0期或1期。資料圖片
中大研究針對肺癌患者家屬 成效鼓舞
去年7月，中大也進行一項LDCT前瞻性研究，對逾1000名有家族肺癌史的非吸煙者進行篩查，「當中牽涉幾大資源，要頻密地做CT （電腦掃描），然後從中找出有否高危的疑似腫瘤結節，這方面AI 可幫到手，睇下個肺有冇污糟嘢，或者生了一點點嘅東西。」李兆澄說，研究針對高危非吸煙人士，即有一名直系親屬，如父母或兄弟姊妹有肺癌的人士，年介50至75歲，「他們會做CT檢查，用AI看看有否結節存在，從而排除低危人士，把資源集中高風險群。」
結果初步發現成效不錯，「捉到不少有早期肺癌患者，跟台灣或內地的數據接近，成績都幾鼓舞，AI是可減省資源，快而且準地協助達到目的，所以想進一步推行，最終目標是希望幫到香港或亞洲肺癌患者。」
篩查第一步是揀選目標群組，中大用一個簡便而有效的方法，「若無篩選，非吸煙者人數很多，但捉到機會率好低，所以我們從肺癌患者的家屬著手，用QR code連接去WhatsApp account，聯絡患者家屬填一個網上問卷，取得初步數據，然後用好短時間確定是否適合參加者，之後再約他們簽同意書等。」，「其實不少肺癌患者家屬的危機意識相對高，經常覆診時都問醫生他們需否做篩查。」他說。
中大臨床腫瘤科助理教授李兆澄（左）及中大腫瘤學系系主任莫樹錦（右）指，希望日後能為政府建立一個符成本效益、「抵做」的AI助肺癌篩查模式。巴士的報記者攝
建立符成效效益篩查模式 要「性價比」高
莫樹錦補充，香港每年有超過5000個肺癌新症，如每名患者有1.5名家人是符合篩查條件，即每年都已有7000至8000人，「此數字不少，換言之，將受惠的人亦不少。一個早期、未經察覺的肺癌，若干年後，變成後期的肺癌，政府要付出更多資源去治療；如最終研究計劃能證明 AI 的輔助性，方法符合成本效益，計條數出來，若能令病人有真正得益，就能支持政府以更大決心廣泛推行。」
他坦言，相比台灣，雖然香港起步較慢，但絕對不遲，最重要能在科研上幫到病人，「所以今次好高興《施政報告》睇到政府的支持，我們希望能為政府建立一個篩查模式：從政府角度去睇，第一是如何能將成本降低；第二是令接受篩查的市民，方便程度增加；第三，若發現有腫瘤結節，要進入公營醫療系統治療，條路又應如何走？希望能設計一個比較圓滿的系統，當政府做篩查時，此系統系夠幫忙。」
李兆澄也指，無論是「性價比」、或篩查帶來的好處或壞處，都必須要有全面本地數據支持，證明是「抵做」。莫說，台灣長遠的篩查規模是20萬人，香港規模或可小一點，但仍要考慮成本效益，再由政府決定一個對香港人口最有利的方案。
香港每年有超過5000個肺癌新症。Getty示意圖
為減低篩查成本，除用 AI輔助，莫指，亦有生物性方法如血液檢測等，「我們在研究計劃亦收納了血液樣本，希望血液基因和電腦掃描能相輔相成。」
至於AI的限制，李兆澄說：「人類做都有差異，但希望AI 的差異，是一個可接受水平，但隨着時間的推演及技術的成熟，更多數據納入AI ，相信整體準確度會愈來愈提高，目標是AI同人類的相互經驗可結合。」
莫樹錦說，不少人有誤解，以為肺腫瘤一定生長得很快，「但其實早期肺癌生長得好慢，生長期可以年計，所以當做完一個篩查，兩年後會再跟進做覆查。」從而減少誤差機會。
AI助藥物研發 尋找生物標記
除輔助癌症篩查，目前AI 在醫學上已有其重要角色，其中一個重要範疇就是藥物研發，「有AI 之後，藥物研發的時間大幅加快，如要研發一隻標靶藥，就像一條鎖匙，插落去鎖匙窿剛剛好，若用人手逐條鎖匙去試，時間上相當冗長，以往由一個概念到產生臨床藥物，需10至15年或不止，而藥物成功上市的機會率可能僅1%；但用 AI 模擬鎖匙，就可快速推演到哪一條鎖證實有效，若有100隻藥要試，AI可快速篩選到10隻，每隻的成功機率可能高10倍。」因此，近年不少藥物由開始「出世」到上市，只需2至3年。
莫樹錦教授領導的研究證實，第二代標靶治療能有效延長帶有表皮生長因子受體（EGFR）基因變異之晚期非小細胞肺癌病人的整體存活期，曾在美國臨床腫瘤學會周年會議發表。中大醫學院圖片
另一個AI應用例子，是能預測藥物有效性的「生物標記」。李指，生物標記可用於預測病人是否會受益於特定藥物，換言之，是患者與藥物配對，「莫樹錦教授便曾發現口服標靶藥與EGFR基因變異結合的治療方案，是最經典的生物標記。但還有很多生物標記在努力發掘當中，包括免疫治療的生物標記、或 ADC藥物、或T細胞療法藥物，生物標記相當複雜，需借助AI運用大數據，這些已很廣泛地應用中。」
臨床上，AI也是好幫手。莫樹錦笑言：「如果醫生不用再望住電腦打病歷，可慳更多時間望住病人溝通。現在睇症，差不多有7成時間要望電腦，3成時間望病人。」他直言，美國醫護已應用AI協助睇症，相信香港不久將來亦會引入，甚至可由AI去問症，「為病人打好初步病歷才去見醫生，可慳很多時間，而未來再進一步可能是臨床治療決定，每個層面AI都可應用幫手。」
李兆澄（左）及莫樹錦（右）相信，未來AI將在臨床治療發揮更重要的輔助作用。巴士的報記者攝
