文／林琮恩
投入肺癌研究領域多年，專攻基因、病理與影像研究領域，台大外科部林孟暐教授見證肺癌治療走向精準化個人醫療，不僅在藥物治療領域，有民眾耳熟能詳的EGFR、ALK等基因變異，也能以標靶藥物精準個人化治療，外科手術則從20多年前的傳統開胸肺葉切除，發展為以人工智慧輔助，進行精準單孔胸腔鏡微創手術切除。他預言，人工智慧與無孔腫瘤消融手術將是肺癌手術未來新趨勢。
國內肺癌低劑量電腦斷層篩檢多中心研究「TALENT Study」，近期研究成果刊登在國際知名期刊《Lancet》，該研究發現國內不吸菸肺癌與病人家族史關聯性高，促成衛生福利部國健署推動篩檢計畫，讓台灣成為全球第一個針對具肺癌家族史的不吸菸者提供肺癌篩檢的國家。林孟暐教授表示，篩檢計畫推動後，肺癌盛行率雖不會減少，但可以促進「期別轉移」，亦即提升肺癌早期診斷率，改善整體肺癌患者的存活，有助於減少用在晚期肺癌的健保花費及醫療資源。
不過，全面篩檢也衍生大量受篩檢民眾檢查出肺結節後，何時只需觀察何時應接受手術切除，以及切除範圍應多大的問題。在過去，肺癌手術無論肺癌腫瘤大小及範圍，都必須將整個肺葉切除，就怕切得不夠完整，癌症復發機率恐會提高，但近年來林孟暐教授團隊以及許多國際重要臨床研究，已證實針對部分早期肺癌，進行局部切除可以達到與肺葉切除同樣的腫瘤治療效果。
客觀、科學的影像分析系統 應運而生
台灣胸腔外科醫學會雖已訂有專家建議與共識指引，建議不同大小肺結節的追蹤與手術處置建議，但實務上，低劑量電腦斷層篩檢影像判讀，仍依照不同手術醫師以臨床經驗判斷，導致同樣的腫瘤，在不同醫療院所，甚至同一個醫療院所不同醫師，決定的手術方式與切除範圍都不盡相同，造成患者的困惑與焦慮。因此，亟需一套客觀、科學的影像學判讀模式，利用人工智慧介入協助判讀，即是解方之一。
林孟暐教授在台大外科部陳晉興部主任的支持與協助指導之下，與台大醫工系陳中明教授、台大醫院影像醫學部張允中教授、台大癌醫病理部謝明書主任等專家組成跨領域研究團隊，以人工智慧協助醫師判讀影像學檢查結果，可辨別出多種重要的高侵犯性腫瘤病理特徵，並區分肺腺癌的高復發亞型，相關研究成果發表在國際頂尖期刊；林孟暐教授以多年的豐碩研究成果，多次獲邀於國內與國際肺癌相關研討會擔任講者與座長，並受邀撰寫國際肺癌手術教科書章節。
肺腺癌依腫瘤病理特徵，可分為伏壁型、腺泡型、乳頭型、微乳頭型及實體型等5種亞型，加上其他病理學特徵，如是否侵犯肋膜、有無氣腔擴散（STAS）等，可判斷其危險程度與術後復發的風險。肺癌手術時，針對有高復發風險的高侵犯性病理特徵的較大腫瘤，建議需做大範圍的肺葉切除，反之，若腫瘤屬於低侵犯性的病理特徵的較小腫瘤，進行小範圍的次肺葉切除即可。不過，肺癌病理特徵必須在術後取得檢體才能得知，即使於手術前進行影像導引細針切片檢查，因僅取得少量檢體導致準確度不高，因此無法在術前提供手術醫師可靠的參考。
林孟暐教授團隊開發的影像分析系統，透過人工智慧分析病患電腦斷層檢測結果，可透過探究影像紋理特徵與深度學習模型，準確預測病人的病理特徵與預後，協助胸腔外科醫師於術前做手術術式決策之參考。相關研究已在世界肺癌大會等許多國際知名會議發表，並已陸續發表超過10篇關於人智慧肺癌影像之系列研究論文，在2022年底啟動科技部產學合作案，開發的軟體已在申請衛福部食藥署許可證。
人工智慧 協助醫師較客觀、可靠的評估
林孟暐教授分享自己的手術經驗，有多位病患，腫瘤體積雖小於兩公分，若依照目前國際上僅僅就腫瘤大小的標準判斷，可能可以僅做小範圍的局部切除即可。但林孟暐教授利用研究團隊發展的影像分析軟體，由電腦斷層影像判斷惡性度高，仍進行肺葉切除，術後證實具有高惡性度的病理特徵，若當初僅進行局部切除，腫瘤有極大復發可能。他說，人工智慧提供較客觀、可靠的評估方式，讓醫師不再需要以個人經驗評估手術範圍大小，病人也能獲得更多保障。
林孟暐教授畢業於台大醫學系，並在台大病理學研究所取得博士學位，現為台灣胸腔外科醫學會、台灣胸腔及心臟血管外科學會理事。早年於研究所博士班時期，林孟暐教授教授隨台大醫學院病理所張逸良教授、台大校長楊泮池教授進行病理特徵與EGFR基因變異研究。
肺癌手術長足進展 讓更多病人受益
除了肺癌基礎研究以外，林孟暐教授亦為國內知名的肺癌手術專家，從醫至今超過20年，林教授一路見證肺癌手術的長足進展。目前肺癌手術觀念有相當大的進展，不再認為一定要大範圍切除才安全，針對低復發風險的腫瘤，進行精準的小範圍次肺葉切除即可有同樣的治療效果，病人身上的傷口也從早年的開胸手術，演變至三孔、單孔手術，目前利用單一小傷口進行肺葉切除已是常規手術方式。最新技術可以在複合式開刀房利用電腦斷層影像導引，精準地將一根針刺入病灶處進行腫瘤消融，或利用支氣管鏡導引進行精準腫瘤消融手術。這種精準微創的無孔手術，能幫助病人術後快速復原，讓心肺功能差、不適合手術，或是接受過多次肺部手術不適合再手術的病人，也有機會獲得醫治。
「人工智慧用於醫療場域，已是當前趨勢。」林孟暐教授表示，受益於人工智慧的醫療科別，早年以影像科、病理科為主，不必逐張重看大量的影像資料，只要鎖定人工智慧偵測出的關鍵電腦斷層與病理影像即可，可大幅減輕醫師工作負擔。而利用人工智慧協助外科醫師進行手術決策，已不是未來，而是現在已發展多年且逐漸成熟的技術，相信在不久的將來，會有越來越多通過食藥署認證的手術決策軟體，能協助手術醫師於術前決策，讓外科醫師能針對各種患者不同部位與型態的腫瘤，進行個人化的精準手術決策。
