COVID-19篩檢：陽性、陰性，還有CT值高低

在路上，偶爾會看到有人抽電子煙、加熱菸等新興菸品。或許，你曾聽說新興菸品對身體的危害較低，讓老菸槍的抽菸習慣改變；也有一些民眾擔心，這種方便又酷炫的抽煙／菸方式，可能會吸引更多人使用新興菸品。

目前，臺灣的《菸害防制法》修正草案正在進行中，打算將新興菸品併入法案列管。世界各國因應國情而有不同程度的管制：有些將新興菸品列為傳統菸品的替代物，有些則是鼓勵有抽菸習慣的使用者改用新興菸品。

現在，就讓我們來看看修正草案到底寫了些什麼，以及其他國家是依據什麼原則，來制定管理電子煙與加熱菸的相關法令吧！

修正草案的菸品分類

《菸害防制法》修正草案將菸分為「菸品」與「類菸品」兩類：「菸品」是指產品本身含有看得見的菸草或具有類似性質的天然植物，「類菸品」則是改變天然植物的物理型態，再製成可以模仿菸品使用的產品。

目前市面上的一般香菸，是直接燃燒菸草，修法後屬於「菸品」，而加熱菸是烤菸草，修法後同樣屬於「菸品」，與一般香菸同列納管。

電子煙是將菸草精油（可能不含尼古丁）霧化後吸入，屬於「類菸品」，而《菸害防制法》修正草案的規範之一，就是「禁止類菸品」。

上述產品都會對身體產生不良影響，關於各式菸品的差別，請參考：加熱式菸品？電子煙？傻傻分不清楚。

各國對新興菸品的規範

WHO 建議先確認各國管制架構與邏輯，再進行產品分類之法制作業。從 WHO 的定義來看，法規上將其歸類為傳統菸品，而不宜另創分類，且加熱菸管制模式應與傳統菸品相同^[1]。

美國食藥署 FDA 規定引入美國市場的新菸草產品，必須顯示出對公眾健康的淨收益。在考量這種公眾健康影響時，與可燃香菸相比，產品對使用者造成的風險必須較小。另外，如果一種產品引起更多人開始使用有害的菸草，或導致更少人停止吸菸，那麼該產品必須被拒之門外^[2]。

目前美國、英國、歐盟、紐西蘭、日本都將加熱菸列管。至於電子煙外型酷炫、煙油經過調味，恐讓更多青少年抽電子煙的擔憂呢？讓我們先來看看美國疾病管制暨預防中心（CDC）和歐盟的看法：

• 美國 CDC 的青少年危害健康行為調查（YRBSS）數據顯示，比起無調味電子煙，青少年較常抽調味電子煙。目前即使美國已核准多種電子煙上市，但仍禁止販售電子煙或煙彈給青少年。
• 歐盟衛生、環境與新興風險科學委員會（SCHEER）的資料顯示，電⼦煙正迅速成為歐盟青少年的新流行。2012 到 2017 年間，⽤⼾數量從 7.2% 增加到 14.6%，而青少年使⽤調味電⼦煙的⽐例更⾼，因為青少年認為經過調味的比較無害。

目前，各國的目標大都在於降低菸害，有的國家鼓勵以電子煙作為紙菸的替代：

• 2021 年，美國 FDA 通過了雷諾霧化器公司（RJR Vapor Company）提出的菸草產品上市前申請（PMTA）。該款電子煙能減少使用者接觸有害物質，可是 FDA 只核准有菸草味的煙油，調味煙油則因潛在的青少年濫用問題而遭到拒絕。
• 英國沒有禁止電子煙，只禁止電子煙的行銷廣告，並嚴格要求廠商回報使用情況。近年來，青少年使用電子煙的比例逐漸上升。
• 紐西蘭政府為推行 2025 年無菸行動計畫，鼓勵試圖戒菸的民眾改用電子煙，目標是在 2025 年將抽菸人數降到總人口的 5%。

電子煙是否有害？

對電子煙是否比香菸還要更不好的看法分歧，衛福部國民健康署在 2022 年 9 月新聞稿中表示，美國一個成年人的大型研究發現，未使用紙菸但使用電子煙的人比都沒有使用紙菸及電子煙的人，高出 4.36 倍罹患肺部疾病的風險，而有使用紙菸且使用電子煙的雙重使用者，比有使用紙菸但未使用電子煙的人高出 1.47 倍罹患肺部疾病的風險，顯示使用電子煙和香菸一樣是與肺部疾病相關的危險因子。

此外，使用電子煙會增加室內環境空氣中顆粒物和尼古丁濃度。電子煙對尼古丁的暴露變化很大，並且取決於產品特性(包括設備和電子煙油特性)，以及設備操作方式。除了尼古丁外，大多數電子煙產品還會包含並釋放出潛在有毒物質。
另一派的看法，例如英國衛生部 PHE 對電子煙看法聲明，用替代性尼古丁傳送設備如尼古丁電子煙，可在減輕吸菸造成的巨大健康負擔上發揮關鍵作用。

而食品、消費品與環境中化學毒性委員會 (the Committee on Toxicity of Chemicals in Food, Consumer Products and the Environment, COT) 的一項安全審查指出，電子煙對健康造成負面影響的風險遠低於紙菸。審查發現，暴露於顆粒物和尼古丁可能也會與負面健康影響有關，但對吸入調味成分的影響尚不確定。

加熱菸品是否有害？

無論電子煙還是加熱菸，在美國 FDA 的說明中，都會再三強調「減少有害物質產生」，且會註明「所有菸草製品都是有害的」，這到底是怎麼回事呢？

我們先看研究：在一項隨機對照研究中，研究團隊將 301 位受試者分為「持續吸菸組」、「戒菸組」、「改用 glo 加熱菸組」、「從不吸菸組」，進行為期 360 日的研究。結果顯示，加熱菸 glo 產生的有害物質比一般菸品來得少，且抽菸者體內的有害物質量，也在改抽加熱菸後顯著下降，因此研究者認為，glo 對身體的危害少於一般香菸。

上述是菸商進行的研究，我們來看美國 FDA 如何解讀另一項加熱菸研究數據。關於相關研究的詮釋，我們可以參考 FDA 審核加熱菸 IQOS 的過程。2018 年， IQOS 以相似的研究與論述，向 FDA 提出菸草產品上市前申請（PMTA）。然而，菸草製品科學諮詢委員會（TPSAC）駁回了申請 ，理由如下：

1. 從實驗數據來看，IQOS 確實能顯著減少身體接觸有害化學物質，但不代表能顯著降低發病率與死亡率。
2. 實驗數據不支持「IQOS 能降低菸草相關疾病風險」的說法。
3. 實驗數據不支持「改用 IQOS 會比吸一般菸帶來的傷害更小」的說法。

2019 年， IQOS 再次提出上市前申請。這次，FDA 以「能減少有害物質暴露（reduced exposure）」為由通過申請，並限制在「不能修改風險訊息」的情況下販售。為此，IQOS 進一步提出菸草產品風險修改（MRTP）的申請，並在2020年通過，能夠在產品說明中加上「能減少有害物質暴露」的字樣。FDA 認為有充分的證據說明該產品能減少有害物質的產生、減少身體接觸有害物質的機會。

至於 IQOS 是否能「減少對人體的風險（reduced risk）」，則還在持續評估中。

不過，直到 2022 年，新一代的 IQOS3 問世後，也還沒有足夠的證據讓 FDA 認為加熱菸能減少對人體的風險。從這個角度來看，WHO 與 FDA 的看法大致上相同，那就是：新興菸品釋出的有害物質確實較紙菸少，但對於人體的影響，或者說是否能「減害」，則需要更多實驗數據支持。

總結

綜合來說，各國為了達到菸草減害（tobacco harm reduction），紛紛透過各種方式鼓勵人們不要抽香菸。有研究指出和原本的香菸燃燒所釋放出的有害物質相比，加熱菸和電子煙的確比較少，但是否還有其他有毒物質，及其所造成的傷害降低或更安全，還需要長期觀察、研究。

目前，世界各國因應國情有不同程度的管制，從保守地列為傳統菸品的替代品，到鼓勵使用者轉換都有。看完這些說明，你認為臺灣適合站在管制光譜的哪一點上呢？

註解

• 註 1：新興菸品健康危害研議。P165。
• 註 2：新興菸品健康危害研議。P155。

1. Friedman, A. S. (2021). A difference-in-differences analysis of youth smoking and a ban on sales of flavored tobacco products in San Francisco, California. JAMA pediatrics, 175(8), 863-865.
2. Final Opinion on electronic cigarettes
3. Goldenson, N. I., Leventhal, A. M., Simpson, K. A., & Barrington-Trimis, J. L. (2019). A review of the use and appeal of flavored electronic cigarettes. Current addiction reports, 6(2), 98-113.
4. Zare, S., Nemati, M., & Zheng, Y. (2018). A systematic review of consumer preference for e-cigarette attributes: flavor, nicotine strength, and type. PloS one, 13(3), e0194145.
5. FDA Permits Marketing of E-Cigarette Products, Marking First Authorization of Its Kind by the Agency
6. Part 4: Electronic cigarette use (vaping) – NHS Digital
7. Smoking, Drinking and Drug Use among Young People in England, 2021 – NHS Digital
8. The facts of vaping
9. History of Smokefree Aotearoa 2025 | Ministry of Health NZ
10. Learn about vaping | Health Promotion Agency Smokefree
11. Gale, N., McEwan, M., Hardie, G., Proctor, C. J., & Murphy, J. (2022). Changes in biomarkers of exposure and biomarkers of potential harm after 360 days in smokers who either continue to smoke, switch to a tobacco heating product or quit smoking. Internal and emergency medicine, 17(7), 2017-2030.
12. Mallock, N., Pieper, E., Hutzler, C., Henkler-Stephani, F., & Luch, A. (2019). Heated tobacco products: a review of current knowledge and initial assessments. Frontiers in Public Health, 7, 287.
13. FDA’s Tobacco Panel Rejects Reduced-Risk Claims for Philip Morris’ iQOS | Convenience Store News
14. Philip Morris Products S.A. Modified Risk Tobacco Product (MRTP) Applications | FDA
15. Heated tobacco products: information sheet – 2nd edition

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《提升高風險早期HER2乳癌治癒率：ADC治療藥物助降低復發及死亡風險！ 健保給付條件　專科醫師五大QA解析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「30 多歲的陳女士意外發現乳房內有 3 公分腫瘤並已轉移至淋巴結，確診為早期 HER2 陽性乳癌。」三軍總醫院癌症中心主任戴明燊醫師建議標準治療方式應先接受化療加 HER2 標靶藥物的術前輔助治療，再進行手術切除。

手術後，雖然患者乳房的腫瘤完全消失，但在淋巴結中仍發現兩顆殘存癌細胞。戴明燊醫師強調：「對這位患者來說，術後輔助治療至關重要，這也是她唯一的治癒機會。必須採取更積極的治療策略來清除殘存的癌細胞，防止復發，避免病情惡化至乳癌晚期。」經與患者充分討論後，術後選擇了抗體藥物複合體（ADC）進行全身性治療。目前已三年過去，患者的乳癌未復發，並持續進行追蹤。

破解早期 HER2 乳癌治癒關鍵，戴明燊醫師深入解答。

Q1. 早期 HER2 乳癌治療該如何選擇先手術還是先用藥？復發風險高嗎？

乳癌是台灣女性中最常見的癌症，其中約四分之一為 HER2 陽性乳癌。當 HER 2基因過度表現時，乳癌細胞會迅速增長，大幅提升復發和轉移的風險。戴明燊醫師指出，以往治療 HER2 陽性乳癌的方式多為先進行手術切除腫瘤，隨後再進行全身性術後輔助治療。然而，隨著治療技術和藥物的持續進步，治療目標逐漸前移，致力於提高早期乳癌治癒率，並達到終身控制病情、不復發、不轉移的目標。戴明燊醫師進一步強調：「如果首次治療未能徹底根除腫瘤，復發的機率將大幅上升。」

戴醫師說明：「對於腫瘤大於 2 公分或已有淋巴結轉移的患者，術前應優先考慮進行化療合併 HER2 雙標靶藥物治療。」這樣能顯著提升術後達到病理完全緩解（pCR）的機率，也就是體內沒有殘留癌細胞。術後繼續完成為期一年的輔助治療，這種治療策略能大幅降低復發和死亡風險，治癒率可高達九成，並有望實現終生不復發的目標。

Q2. 早期 HER2 乳癌術前輔助治療與術後輔助治療藥物有哪些選擇？

早期 HER2 乳癌的術前輔助治療藥物可選擇單標靶或雙標靶，並需合併化療藥物。戴明燊醫師指出，「研究顯示，術前接受 6 個療程的單標靶合併化療，約有 4-6 成的病友能達到 pCR。若使用雙標靶合併化療，pCR 的比率可提升至7成。」進一步研究表明，這些達到 pCR 的病友若術後接受一年的雙標靶輔助治療，其復發風險可降低超過兩成。

Q3. pCR 對於高風險早期 HER2 乳癌的預後重要嗎？

即使接受了術前 HER2 雙標靶合併化療，仍有約兩至三成的患者無法達到病理完全緩解（non-pCR），這對預後有著重大影響。戴明燊醫師強調：「pCR 是評估術前 HER2 標靶治療效果的關鍵指標，同時也是術後輔助治療藥物選擇的重要依據。」若術後仍有殘留病灶，表示乳癌細胞對 HER2 標靶治療反應不佳，甚至可能已經產生抗藥性。戴明燊醫師進一步說明，研究顯示，相較於達到 pCR 的患者，non-pCR 患者的復發風險增加兩倍以上。因此，對 non-pCR 患者而言，術後輔助治療猶如扭轉戰局的關鍵時刻。若改採 ADC 藥物治療，不僅能顯著延長存活期，還能大幅提高治癒的機會。

Q4. non-pCR 的高風險早期 HER2 乳癌術後該轉換 ADC 藥物治療嗎？

ADC 藥物被稱為「精準導彈」，因其結合了針對 HER2 的單株抗體與有效化療藥物，能精確打擊癌細胞。這種藥物通過 HER2 受體進入癌細胞，釋放毒素，直接摧毀乳癌細胞。與傳統化療相比，ADC 藥物顯著降低副作用，且具備更強的精準毒殺能力。

戴明燊醫師指出，大型臨床試驗顯示，對於 non-pCR 的高風險患者，術後接受 14 個療程的 ADC 藥物治療，可將復發風險降低超過四成五，並將死亡風險減少近三成五。這一突破性成果證實了 ADC 藥物在改善存活率上的顯著效果，為 non-pCR 患者提供了更大機會達到治癒。

Q5. 我有符合 ADC 藥物健保有給付的條件嗎？

自民國 113 年 8 月 1 日起，我國健保署擴大給付精準導彈 ADC 藥物，為術後 non-pCR 的早期 HER2 陽性乳癌患者爭取提高治癒率的機會。符合條件的患者可在醫師指導下，申請最多 14 個療程的 ADC 藥物治療。

戴明燊醫師強調：「早期 HER2 陽性乳癌患者應抓住術後這唯一的治癒機會，為自己爭取最佳治療效果。」隨著治療藥物的進展，即使術後未達 pCR 的患者，仍有機會實現治癒的目標。也呼籲乳癌的早期篩檢，及早發現有助於在治療中取得理想效果，並有效降低乳癌的威脅。定期檢查是守護健康的第一步，別讓乳癌影響你的人生。

• 本文轉載自 Care Online 照護線上《提升高風險早期HER2乳癌治癒率：ADC治療藥物助降低復發及死亡風險！ 健保給付條件　專科醫師五大QA解析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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