探索產品 · Cancer Prediction & Early Diagnosis
I. AI-Augmented Opportunistic Screening
常用標記物（如 CEA, CA19-9, AFP）因敏感性和特異性不足，應用受限。現代趨勢已從單一標記轉向多模態風險模型，整合腫瘤標記、影像、病理與臨床資料，大幅提升早期偵測能力。
在例行健康檢查中，結合 AI 演算法對現有數據進行深度分析，識別高風險族群，無需額外侵入性檢查即可實現早期預警，降低篩檢門檻並提升臨床效益。
系統性發炎與代謝功能障礙為癌症共同風險因子。在美國，約三分之一的人一生中會罹患癌症；生活型態與癌症發生密切相關，整合代謝指標可有效提升癌症風險評估的精準度。
II. 消化器系の癌 · 肝臟與胰臟
肝臟
GALAD 分數演算法是一種經驗證的統計模型，專門結合三種生物標誌物與人口統計資料，以預測肝細胞癌（HCC）風險。GALAD 分數的曲線下面積 AUC 通常介於 0.85 至 0.95 之間，明顯優於單一生物標誌物或超音波在早期檢測的表現。
胰臟
胰臟癌在採用西方生活方式的國家迅速增加。雖多數病例長期無症狀，但疾病常在亞臨床階段悄然進展。50 歲以上、無糖尿病家族史且體重指數低或穩定者，若突然出現新發糖尿病，須特別警惕胰臟癌的可能。
III. 多器官系統癌症篩檢
胸腔
結合腫瘤標記與影像學檢查，針對高風險族群（吸菸史、職業暴露、家族史）進行分層篩檢。甲狀腺超音波與細胞學檢查在健康檢查中已廣泛應用，早期偵測效益顯著。
攝護腺
PSA 篩檢結合年齡、家族史與種族因素，提供個人化風險評估。AI 模型整合多重生物標誌物，有效減少不必要的穿刺活檢，同時提升早期診斷的準確性。
女性
子宮頸癌、卵巢癌、子宮內膜癌的綜合風險評估，結合荷爾蒙、代謝指標與影像學檢查，提供量身定制的女性健康篩檢策略，強調生命各階段的連續性管理。
泌尿
美國心臟協會的 CKM 綜合症分期系統與腎細胞癌 RCC 風險密切相關。縱向研究顯示，系統性發炎與代謝功能障礙是高階 CKM 階段的特徵，亦是泌尿系統癌症的重要風險因子。
影像
整合 CT、MRI、PET 等先進影像技術與內視鏡檢查，結合 AI 輔助判讀，提升腫瘤偵測的靈敏度。針對高風險族群建立個人化影像監測計畫，實現從篩檢到診斷的無縫銜接。
生活
肥胖、糖尿病、慢性炎症等代謝疾病與多種癌症風險密切相關。AI®Med 整合代謝風險評估與癌症風險模型，提供全面的預防策略，從生活型態介入到早期臨床干預。