人工智慧（AI）在癌症診斷和治療領域的應用日益廣泛，然而，一項新的研究指出，許多AI癌症診斷工具容易陷入「捷徑學習」（Shortcut Learning）的陷阱，而非真正理解並識別潛在的生物訊號。這意味著AI可能基於數據集中存在的偏差或偽相關性做出判斷，而非基於真實的生物學機制，進而導致誤判，對精準醫療的發展構成潛在威脅。

什麼是「捷徑學習」？

「捷徑學習」指的是AI模型在訓練過程中，並非學習到數據背後的真實規律，而是找到一些表面上的、容易辨識的特徵或模式，以此來快速達成目標。例如，在圖像識別中，AI可能不是識別貓的形狀和特徵，而是學習到貓經常出現在草地上的背景，從而將所有有草地的圖片都判斷為貓。

在癌症診斷領域，這種「捷徑學習」可能導致AI模型基於一些與癌症本身無關的因素，例如圖像的掃描儀類型、實驗室的處理流程等，來判斷樣本是否患有癌症。這將嚴重影響診斷的準確性，並可能導致錯誤的治療決策。

研究揭示 AI 診斷工具的潛在風險

多項研究已證實AI癌症診斷工具存在「捷徑學習」的風險。例如，一項發表在頂尖醫學期刊上的研究發現，一個用於識別肺癌的AI模型，實際上是基於CT掃描儀的品牌來做出判斷，而非基於腫瘤的實際特徵。當研究人員使用不同品牌的掃描儀生成的圖像進行測試時，模型的準確性大幅下降。

另一項研究則發現，AI模型在判斷乳腺癌細胞的組織病理學圖像時，可能會受到圖像染色方式的影響。如果訓練數據集中，某種染色方式的圖像與癌症相關，AI模型可能會將染色方式本身誤認為是癌症的標誌。

這些研究表明，AI模型在癌症診斷中的應用，需要謹慎評估其是否真正理解了生物學機制，還是僅僅學會了利用數據集中的偏差。

「捷徑學習」對精準醫療的影響

精準醫療旨在根據個體患者的基因、生活方式和環境等因素，量身定制治療方案。AI在精準醫療中扮演著重要角色，例如，可以利用AI分析基因組數據，預測患者對不同藥物的反應。

然而，如果AI模型存在「捷徑學習」的問題，其預測結果可能會受到數據集偏差的影響，導致錯誤的治療建議。例如，如果AI模型僅僅學會了基於患者的種族來預測藥物反應，而非基於其基因組特徵，那麼其預測結果將是不準確的，甚至可能對患者造成傷害。

如何避免 AI 診斷工具的「捷徑學習」？

為了避免AI癌症診斷工具陷入「捷徑學習」的陷阱，研究人員和開發者需要採取一系列措施：

使用多樣化的數據集：

訓練數據集應包含來自不同來源、不同種族、不同掃描儀類型和不同實驗室流程的數據，以減少數據集中的偏差。

加強數據預處理：

對數據進行仔細的預處理，例如去除圖像中的水印、調整圖像的亮度和對比度等，以減少數據中的噪聲和偽相關性。

使用可解釋的 AI 模型：

選擇那些可以解釋其決策過程的AI模型，例如基於規則的模型或基於注意力機制的模型，以便研究人員可以理解模型是如何做出判斷的。

進行嚴格的驗證：

在不同數據集上對AI模型進行嚴格的驗證，以確保其在不同環境下都能保持良好的性能。

加強跨學科合作：

鼓勵生物學家、醫生和計算機科學家之間的合作，共同開發和評估AI癌症診斷工具。

總結與研判

AI在癌症診斷和治療領域具有巨大的潛力，但「捷徑學習」的風險不容忽視。為了充分發揮AI在精準醫療中的作用，我們需要採取積極措施，避免AI模型陷入「捷徑學習」的陷阱，確保其能夠真正理解並識別潛在的生物訊號。這需要研究人員、開發者和監管機構共同努力，建立一套完善的AI模型開發和評估體系，以確保AI癌症診斷工具的安全性和有效性。只有這樣，我們才能真正利用AI的力量，改善癌症患者的預後，實現精準醫療的目標。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 2, 2026