2026癌症論壇／健康大數據會洩漏隱私嗎？熊昭：分級治理能兼顧研究與人權

AI重點

文章重點整理：

• 重點一：健康大數據可協助建立癌症預測模型，精準識別高風險族群。
• 重點二：AI技術在癌症篩檢中提升早期偵測率，減輕醫療人力負擔。
• 重點三：推動大數據防癌需克服資料整合與社會信任的挑戰。

「癌症一旦發生，治療的幫助相對有限，因此預防變得非常重要。」國家衛生研究院群體健康科學研究所名譽研究員熊昭表示，癌症成因極其複雜，是基因與環境（包括生活型態）交織的結果。國衛院已透過「健康大數據永續平台」，建立肺、肝、乳癌及大腸直腸癌等主題資料庫供各界研究使用，並結合台灣人體生物資料庫（Taiwan Biobank），逐步建構精準風險預測模型，幫助國人搶先掌握健康風險。

建構癌症預測模型，精準識別高風險族群。

「預防的第一步，是找出致病原因。」熊昭說，為了對抗癌症這「隱形殺手」，先進國家已率先使用大數據建立乳癌及肺癌的預測工具，1950年代美國便透過18萬人的大規模追蹤，證實吸菸是肺癌的主要致病因子，奠定全球戒菸政策的基礎。國衛院也規畫建置了「健康大數據永續平台」，串接健保資料庫、癌症登記檔、死因檔、癌症篩檢檔及台灣人體生物資料庫，建構癌症精準風險預測模型。

國衛院與台大、北榮、長庚、中榮、成大、高醫、中醫大在2020年發表針對「亞洲不吸菸女性」的肺癌風險計算器，並於2022年推出針對國人的吸菸者模型。熊昭強調，這些工具都是利用台灣本土數據得到，目前正在把原本的9個基因位點擴展至25個與亞洲肺腺癌相關的基因位點，並納入二手菸、廚房油煙以及生殖相關因子等。透過這套工具，民眾可以評估未來6年內罹患肺癌的風險，精準識別高風險的族群，以進行篩檢及其他預防措施。

AI輔助判讀，破解胰臟癌王早期徵兆。

AI科技應用於癌症防治是世界趨勢，熊昭引用2023年瑞典著名的MASAI研究指出，AI輔助判讀乳房攝影影像，不僅能提升約20%的早期偵測率，更節省44%的醫療人力判讀壓力，將傳統「雙醫師判讀」優化為「AI輔助單個醫師判讀」。

此外，對於被稱為「癌王」的胰臟癌等缺乏有效篩檢工具的癌症，「液態切片（Liquid Biopsy）」與AI的結合帶來了曙光。

熊昭解釋，腫瘤細胞死亡後會釋放DNA片段進入血液，透過AI分析血液中的甲基化圖譜（Methylation Pattern），能如同辨識身分證般，從海量數據中標定特定癌種的早期徵兆。未來可望實現透過一滴血，就能在極早期篩查出多種潛伏癌症。

讓民眾了解資料已去識別化，減少推動阻力。

儘管技術飛躍，但推動大數據防癌仍面臨「資料整合」與「社會信任」的挑戰。熊昭直言，臨床資料的二次使用，涉及隱私與人權考量，「民眾的恐懼往往來自不了解，讓大眾正確認識大數據與AI，知道資料都已去識別化，以後推動這些事情阻力就會比較小」。

針對未來健康大數據的開放，熊昭強調，應遵循「分級治理」原則，非個人之綜合性統計資料可自由開放；完全去識別化的資料，需透過資料科學中心申請；敏感的病歷或基因資料，則應受嚴格管控。未來唯有建立信任，才能發揮數據最大的應用價值。

精華 FAQ

• Q1：如何利用健康大數據預測癌症風險？

  透過建立主題資料庫及精準風險預測模型，健康大數據能幫助識別高風險族群，進行早期篩檢及預防措施。

• Q2：AI在癌症篩檢中有何優勢？

  AI輔助能提升早期偵測率，減少醫療人力的判讀壓力，將傳統的雙醫師判讀優化為AI輔助單醫師判讀，提升效率。

• Q3：推動健康大數據面臨哪些挑戰？

  主要挑戰在於資料整合與建立社會信任，民眾對資料使用的恐懼來自於對隱私問題的不理解，需加強教育與透明度。

癌症論壇

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