03/05/2026
如果本身鍾意砌模型或者打機 ，可能讀醫都好啱你
昨日在金鐘參加了一場關於 SBRT（立體定向放射治療）的學術年會，會上邀請了多位外國專家分享放射治療的最新進展。這次交流讓我深有感觸，醫學其實是一個充滿樂趣且不斷進步的領域。對於那些有志於投身醫療行業的年輕人來說，醫學不僅是艱苦的鑽研，更是一場探索未知的奇幻旅程。隨著人工智能（AI）的介入，這場旅程的發展速度正以前所未有的姿態躍進。
影像引導與適應性放射治療的突破
在會議中，專家們重點討論了適應性放射治療（Adaptive Radiotherapy。這種技術能透過即時影像監控，根據病體內腫瘤位置或形狀的細微變化，即時調整電療方案。這使我們能夠處理過去極具挑戰性的案例，例如靠近大氣管的中間位肺癌，或是轉移至腎上腺的癌症。
醫學影像學與計算機科技的日新月異，配合人工智能的精確計算，讓放射治療精準度達到「日行千里」的程度。科技帶動醫學的過程，證明了在這個年代讀醫，除了需要具備面對艱辛修煉的韌性，更重要的是對醫學研究保持濃厚的興趣。我常覺得，如果你本來就熱愛砌模型、下棋、拼圖或研究電腦科技，這種邏輯思考與解謎的特質，其實與現代醫學的研究精神不謀而合。
影像組學：挖掘隱藏在 CT 影像中的「數位密碼」
在討論 AI 與影像的結合時，我們不得不提到一個前沿領域：影像組學（Radiomics）。傳統上，醫生查看 CT 影像主要是為了觀察腫瘤的大小和位置；但對於 AI 而言，一張 CT 影像不僅僅是一張照片，而是一座巨大的數據礦山。透過影像組學技術，AI 能夠從影像中提取出成千上萬種肉眼無法察覺的特徵，包括腫瘤的空間異質性、紋理細節以及邊緣的微細變化。
這些高維度的數據特徵，實際上反映了腫瘤內部的生物學行為。這就像是為腫瘤進行了一場「虛擬活檢」，無需侵入性抽吸，就能透過分析 CT 數據來預測腫瘤的惡性程度、基因突變類型，甚至是病人對特定治療方案的反應。當這些影像組學特徵與病人的臨床指標相結合，醫生便能更精準地判斷：哪一種電療強度或藥物組合最適合眼前的這位病人。
臨床研究的範式轉移：邁向個人化醫療
傳統的新藥研發過程極其漫長，從第一期到第三期臨床研究，往往耗時十年並耗費天文數字般的資金。在現今追求速度的社會，病人無法等待十年才獲得新藥。透過人工智能結合影像組學與真實世界數據（Real-world Evidence），我們可以預測藥物在實際情境下的表現，從而大幅加速新藥的審批與推出。
目前的治療指引多半分為一線、二線、三線藥物，但每位病人的身體狀況、基因特徵、合併症（如高血壓、糖尿病）以及對藥物的耐受性都不同。臨床醫生單憑大腦或普通的電腦，難以在瞬間處理如此龐大的數據。若能將病人的影像組學數據、抽血指標及臨床病史輸入大型 AI 數據模型，電腦就能為每位病人量身打造最理想的治療方案。這不再是遙遠的夢想，而是即將實現的現實。
東西醫學結合與養生之道
醫學的終極目標不僅是治療疾病，更是預防疾病與健康生活。傳統中醫學強調「養生」，注重均衡飲食、作息順應自然及氣功鍛煉，其核心在於「治未病」。這種古人的智慧，如果能結合現代 AI 的科學指標與精準監測，將東西方兩套醫療系統融合，其發展潛力將會無窮無盡。
醫學在未來五年到十年的發展，將會徹底顛覆我們今日的認知。這是一個鼓勵探索、結合科技與人文、並不斷打破邊界的行業。對於有志於此的同行或年輕人，我希望這番思考能為你們帶來啟發。醫學不僅是治病救人，更是在科技浪潮中，守護人類健康的藝術。
