【星島綜合報導】 乳癌診斷往往令人措手不及，而手術帶來的身體變化，也可能為患者增添心理壓力。加拿大多倫多大學健康網絡（University Health Network，UHN）的研究人員正運用人工智能（AI）技術，將患者的腫瘤及身體解剖結構轉化為立體影像，打造患者專屬的「3D數位分身」，讓患者在手術前更清楚了解即將面對的治療過程，也協助外科醫生改善術前規劃。
Global News報道，9年前確診乳癌的阿迪娜・伊森伯格（Adina Isenberg）回憶，當初得知罹癌時，她感到難以置信。接受乳房腫瘤切除手術後，她醒來時面對的身體變化，又帶來另一波情緒衝擊。
她表示，手術前已經做好乳房留下疤痕的心理準備，但手術醒來後，才發現腋下也多了一道傷口。那是醫生為了取出所謂的「前哨淋巴結」（sentinel lymph node）而留下的切口。
前哨淋巴結是癌細胞可能最先擴散到的淋巴結之一，醫生有時會在乳癌手術中將其取出檢查，以評估癌細胞是否已經擴散。
這段經歷讓伊森伯格深刻體會到，患者不僅需要面對疾病本身，也需要理解手術可能帶來的身體變化。
如今，她加入UHN研究團隊，協助向患者及大眾說明這項新技術的意義。
她指出，醫療人員無法控制患者是否罹癌，也無法完全預知每個人的治療反應，但可以努力改善患者從診斷到治療過程中的整體經驗。
AI呈現腫瘤位置與切除後變化
目前，醫生通常透過磁振造影（MRI）、電腦斷層掃描（CT）等影像檢查，了解患者體內腫瘤的位置及周圍組織結構。不過，傳統影像多以二維平面呈現，患者不一定能直觀理解腫瘤位於身體何處，以及手術可能造成哪些改變。
UHN研究人員正運用AI技術，將相關影像轉化為可從不同角度觀看、操作的三維模型，並將其稱為患者解剖結構的「數位分身」（digital twin）。
UHN專職科學家、同時任教於多倫多大學的蘇扎（Wagner Souza）向Global News表示，這項技術不再只是螢幕上的平面影像，而是根據患者自身影像建立的立體模型。
他形容，這就像將患者以3D形式重現，醫療團隊可以從不同角度觀察腫瘤深度、病灶位置，以及腫瘤切除後可能呈現的樣貌。
伊森伯格認為，如果醫療人員能直接向患者展示模型，並清楚解釋即將進行的手術及可能出現的身體變化，就有機會降低患者在醫療過程中承受的不必要心理創傷，也有助作出自己更能接受的治療決定。
3D模型也有助外科醫生術前規劃
除了改善患者的理解與溝通，研究人員也看好這項技術在手術室內的應用潛力。
UHN內分泌外科及急症照護外科醫生馬達尼（Amin Madani）指出，外科醫生過去主要依賴MRI、CT等二維影像，在腦海中拼湊患者體內的立體結構，再據此規劃手術。
他表示，透過3D數位模型，醫生可以在手術前更完整地掌握患者的解剖結構，預先建立對手術情況的判斷，並據此調整手術策略。
這種做法有望幫助外科醫生更精準地規劃手術步驟，了解腫瘤與周圍組織的相對位置，並預先評估手術可能面對的挑戰。
馬達尼認為，未來若能進一步將機器學習、AI演算法與手術室中的即時資訊結合，讓系統協助辨識手術過程中的重要情況，將可能成為外科醫療發展的重要方向。
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