口腔癌｜港大團隊研發人工智能平台 預測口腔白斑患者20年變癌風險

口腔癌是一種常見癌症，約一半的患者在5年內會不治，而其早期表徵包括口腔白斑病（OL） 和口腔類扁平苔蘚黏膜炎（OLM），但它們轉化為癌症的比例僅介乎0.4%至40.8%不等，能否及早發現並持續監察是對醫生的一大挑戰。港大牙醫學院、醫學院和瑪麗醫院病理部，早前聯同昆士蘭詹姆士庫克大學醫學與牙科學院研發出一個網上平台，能預測他們20年內的口腔癌病變風險，準確度超過8成。研究成果已在學術期刊《Cancers》發表。

研究團隊採用預測癌症病變表現優異的「DeepSurv」人工智能演算法，經一連串的驗證練習後，能根據病人的一般個人統計資料、臨床和病理數據、治療資料等26項資料，準確預測病人罹患的風險，團隊利用香港和英國紐卡素泰恩的OL和OLM的病人數據進行訓練，顯示新平台能準確推算他們的實際病變發展，其中在香港驗證的716名病人的數據，有95%病人的癌症風險水平獲系統正確預測，英國紐卡素泰恩的382名病人亦有82%情況獲正確預測，顯示系統對不同的人口也具實用性。

患者若達到一定風險水平 醫護可加密監察

團隊指，各個案的風險評估會呈現一條曲線，展示每個時間點預測的風險級別，而在患者達到一定的風險水平時，醫護人員就可開始加密對患者的監察；而OL或 OLM患者亦可透過平台了解自己的病情趨勢，以提高其風險意識，鼓勵他們定期覆診，並在有需要決定是否做切片組織等進一步檢查時作參考。而預測的風險水平準確度可長達輸入資訊日起計17年内，但數據仍須按患者的身體狀況作適時更新。

率領團隊的港大牙醫學院口腔頜面外科臨床副教授蘇宇雄認為，雖然驗證練習的成果顯示平台非常可靠，但仍有需要再進一步優化發展，特別是癌症確診前涉及很多生物分子層面上的轉變，故計劃加入OL和OLM演變成癌症的過程中相關分子生物標記的訊息，以提高風險估計的精準度，再評估其臨床成效，以及經臨床試驗了解其對OL和OLM護理的影響。

公眾可免費使用有關平台︰

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撰文︰歐文瀚

責任編輯：陳浩義