ASCO年會：AI助癌症照護，可靠路徑比華麗模型更關鍵

2026年美國臨床腫瘤學會年會上，人工智慧在癌症照護中的應用成為重要焦點。專家指出，未來腫瘤學AI的成功關鍵，不只是開發更先進的模型，而是建立能真正落地、可追蹤、可負責的實踐路徑。

根據相關會議討論與《Medscape》報導，癌症醫療目前面臨「轉譯鴻溝」挑戰，也就是醫學知識快速進步，但病患實際獲得照護的速度與品質仍存在落差。若AI只是被放進既有破碎流程中，可能只是把問題數位化，未必能真正改善照護。因此，AI在腫瘤照護中的價值，不應只看準確率，更要看是否能被醫療現場安全部署。(medscape.com⁠)

專家指出，AI導入醫療場域時，必須同步考量人力配置、教育訓練、品質控管、治理制度、費用報銷、公平性監測、系統停機備案，以及各環節責任歸屬。換言之，醫療AI不只是科技產品，而是一套必須嵌入臨床流程的照護系統。

會議也提到「人類在迴圈中」的重要性。AI在癌症照護中的目標，並非取代醫師、護理師或個案管理師，而是協助醫護人員更早發現高風險病患、縮短等待時間，並將有限人力集中在最需要介入的地方。工作流程中必須清楚定義，何時由AI提出警示，何時由人員確認，誰負責後續行動，並如何追蹤結果。

為提升照護可近性，專家也討論類似Project ECHO的輻射狀模式，由專家中心將知識、工具與決策支援傳遞給各地社區醫療團隊。這種模式的核心，不是讓所有病患集中到大型醫學中心，而是讓知識流向地方，強化社區提供癌症照護的能力。

在實務推動上，專家提出「90天閉環挑戰」概念，鼓勵醫療機構先從可執行的小規模流程開始，包括繪製照護路徑、分配負責人、訓練團隊、測試工作流程、啟動閉環紀錄，並定期審查結果。重點在於每一次有意義的AI警示，都能轉化為具體行動；每個行動都有負責人；每位病患都能在照護循環結束前獲得追蹤。

此外，AI癌症照護的儀表板也被視為重要工具。理想的儀表板不只是呈現數據，而是協助醫療團隊及早發現問題，追蹤照護可近性、品質、及時性、病患結果、AI安全性與公平性。對偏遠地區、語言不通、資源不足或對醫療系統缺乏信任的病患而言，這些指標將成為衡量AI是否真正改善癌症照護的重要標準。

整體來看，ASCO 2026傳遞出的訊號相當明確：癌症AI的下一階段，不再只是比誰的模型更聰明，而是比誰能建立更可靠、更公平、更能負責的照護流程。未來AI若要在腫瘤醫療中發揮真正價值，必須從單點工具走向臨床基礎建設，讓科技成為提升照護品質與縮小醫療落差的力量。