生物相似性藥降低醫療負擔，乳癌標靶治療不再貴桑桑

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《晚期、轉移性乳癌治療對策，抗荷爾蒙治療與CDK46抑制劑口服標靶藥物解析（圖文懶人包）》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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乳癌是台灣女性發生率第一名的癌症，每年都有超過 10000 例新診斷的乳癌。不過，隨著醫學進步，乳癌的治療成效也不斷提升，讓許多患者可以獲得更好的預後與生活品質。由於乳癌可能在女性荷爾蒙的刺激下加速生長，因此，針對荷爾蒙受體的檢測與治療策略的制定，就顯得相當重要。

為了提升治療的精準度，醫療團隊通常會依據下列幾項指標來分型：荷爾蒙受體 ER（雌激素受體）、PR（黃體素受體）、癌症生長指數 Ki-67、以及 HER2（人類表皮生長因子受體 -2）。透過這些指標，可將乳癌分為幾種主要亞型，包括：管腔 A 型（Luminal A）、管腔 B1 型（Luminal B1）、管腔 B2 型（Luminal B2）、HER2 陽性型以及三陰性型。不同亞型的乳癌在治療反應及預後表現上都有差異，因此必須根據乳癌亞型擬定個人化治療策略。

「管腔 A 型（Luminal A）」具備 ER、PR 陽性以及 Ki-67 指數較低、HER2 陰性的特徵；這類病患的腫瘤通常成長速度較慢，對抗荷爾蒙治療也較敏感，預後相對較好。

「管腔 B1 型（Luminal B1）」同樣是 ER、PR 陽性，但 Ki-67 指數較高、HER2 陰性，意味著癌細胞增生速度偏快，但仍保有對抗荷爾蒙治療的反應。

「管腔 B2 型（Luminal B2）」則是 ER、PR 與 HER2 同時呈現陽性的狀態，這類病人除了可以考慮荷爾蒙治療外，針對 HER2 過度表現，也可能需要使用抗 HER2 的標靶藥物。

「HER2 陽性型」指 ER、PR 陰性但 HER2 陽性的患者；這一類患者過去預後較差，但現在因為針對 HER2 的標靶治療藥物相當進步，整體治療效果也比以往明顯提升。

「三陰性型」則是 ER、PR、HER2 三者皆為陰性，過往主要依賴化學治療，但是隨著新藥的發展，三陰性型乳癌的治療成效亦逐漸提升。

這幾種乳癌亞型中，最常見的是管腔 A 型與管腔 B1 型，兩者加起來約佔總病例的一半左右。它們的共同特點是 ER、PR 呈陽性、HER2 陰性，代表癌細胞對「抗荷爾蒙治療」通常有反應。抗荷爾蒙治療的原理在於阻斷女性荷爾蒙對乳癌細胞的刺激，減緩或中斷癌細胞的生長。

傳統上，如果病情需要，會視患者情況合併使用化學治療。近年來，CDK4/6 抑制劑口服標靶藥物的發展，讓患者有更好的治療選擇。不僅能更精準地抑制腫瘤生長，還能減少因化學治療帶來的不適、副作用，幫助患者在整體治療過程中保有較好的生活品質。

CDK4/6 抑制劑口服標靶藥物（例如 palbociclib、ribociclib、abemaciclib）是透過干擾細胞週期，阻斷癌細胞在分裂複製過程中的關鍵步驟。細胞週期素激酶（Cyclin-Dependent Kinases, CDK）是調控細胞分裂增殖的核心蛋白質，若這些蛋白質的活性被抑制，癌細胞就難以快速增殖，也能延後其對抗荷爾蒙治療產生抗藥性的時間。

透過抗荷爾蒙藥物與 CDK4/6 抑制劑的雙管齊下，可以顯著延長患者無疾病惡化存活期，並降低治療過程中常見副作用的強度。相較於副作用較強的化學治療，標靶治療相對温和，可維持較好的生活品質。此外這些 CDK4/6 抑制劑為口服藥物，患者不必頻繁到醫院接受點滴治療，相當便利，因而也能提升治療的順從度，確保療程順利進行。

CDK4/6 抑制劑口服標靶藥物適合用於符合條件的乳癌患者，包括（1）停經後的乳癌患者（包括自然停經、注射藥物導致的停經、或手術切除卵巢後形成的停經），（2）荷爾蒙受體陽性且 HER2 陰性的患者，以及（3）局部晚期或轉移性乳癌患者。由於部分患者年紀較輕，尚未自然停經，醫師也可能透過藥物或手術誘導停經，使其符合治療條件，進一步達到較佳的治療效果。

目前臨床上已核准三種 CDK4/6 抑制劑口服標靶藥物，包括：愛乳適（Ibrance, palbociclib）、擊癌利（Kisqali, ribociclib）與捷癌寧（Verzenio, abemaciclib）。這三款藥物均可應用於晚期乳癌的第一線或在經過其他治療後的第二線乃至後線治療，為許多已經擴散或無法單靠傳統治療控制的病患，提供了新的選擇。

值得關注的是，根據近期一項名為「P-Verify」的大規模真實世界研究[1]，研究團隊針對 HR+ / HER2- 轉移性乳癌患者，在接受 palbociclib、ribociclib 或 abemaciclib 加上芳香化酶抑制劑（AI）作為第一線治療時，觀察這些病人的整體存活期（OS）。該研究納入 9146 名患者，分析來自 280 個美國研究中心的數據，結果顯示，三種 CDK4/6 抑制劑在整體存活期方面並無顯著差異，與先前的隨機對照臨床試驗結論相符。林敬翰醫師指出由於回溯性研究無法隨機分配患者，可能存在選擇偏誤。因此，P-Verify 研究使用治療權重倒數機率（Stabilized inverse probability of treatment weighted, sIPTW）的校正方法，降低各個變數之間不平衡的狀態，幫助提升研究結果的可信度，而這樣大型的回溯性研究結果與實際臨床自身經驗相似，在使用 CDK4/6 抑制劑療效上並無顯著差別，主要差異於副作用處理，需要與主治醫師進行全方面的治療討論才能選擇適合的 CDK4/6 抑制劑。

根據國際乳癌治療指引，針對荷爾蒙受體陽性、HER2陰性的局部晚期或轉移性乳癌，抗荷爾蒙治療搭配使用 CDK4/6 抑制劑口服標靶藥物是一線標準治療。只要符合健保給付條件，醫師都會協助向健保申請使用，幫助延緩疾病的惡化，延後化學治療的介入時機，讓患者維持較佳的生活品質。

筆記重點整理

• 乳癌是台灣女性發生率第一名的癌症，醫療團隊會根據乳癌亞型擬定個人化治療策略，其中以管腔 A 型與管腔 B1 型是最為常見，它們的共同特點是 ER、PR 呈陽性、HER2 陰性，代表癌細胞對「抗荷爾蒙治療」通常有反應。
• 抗荷爾蒙治療的原理在於阻斷女性荷爾蒙對乳癌細胞的刺激，減緩或中斷癌細胞的生長。CDK4/6 抑制劑口服標靶藥物是透過干擾細胞週期，阻斷癌細胞在分裂複製過程中的關鍵步驟。讓癌細胞難以快速增殖，也能延後其對抗荷爾蒙治療產生抗藥性的時間。
• 透過抗荷爾蒙藥物與 CDK4/6 抑制劑的雙管齊下，可以顯著延長患者無疾病惡化存活期，並降低治療過程中常見副作用的強度。相較於副作用較強的化學治療，標靶治療相對温和，可維持較好的生活品質。此外這些 CDK4/6 抑制劑為口服藥物，患者不必頻繁到醫院接受點滴治療，相當便利，因而也能提升治療的順從度，確保療程順利進行。
• 根據近期一項名為「P-Verify」的大規模真實世界研究，研究團隊針對 HR+ / HER2- 轉移性乳癌患者，在接受 palbociclib、ribociclib 或 abemaciclib 加上芳香化酶抑制劑（AI）作為第一線治療時，觀察這些病人的整體存活期（OS）。結果顯示，三種 CDK4/6 抑制劑在整體存活期方面並無顯著差異，與先前的隨機對照臨床試驗結論相符。

• [1] Rugo HS, Layman RM, Lynce F, Liu X, Li B, McRoy L, Cohen AB, Estevez M, Curigliano G, Brufsky A. Comparative overall survival of CDK4/6 inhibitors plus an aromatase inhibitor in HR+/HER2- metastatic breast cancer in the US real-world setting. ESMO Open. 2025 Jan;10(1):104103. doi: 10.1016/j.esmoop.2024.104103. Epub 2025 Jan 3. PMID: 39754979; PMCID: PMC11758200.

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「那是一位 60 歲 HER2 乳癌患者，在接受 HER2 雙標靶藥物治療後，病情獲得控制。」高雄長庚醫院乳房外科吳世重醫師表示，「但由於患者體態較豐腴、脂肪層較厚，每次打針都是挑戰；加上靜脈輸注兩種 HER2 標靶藥物，每次都需要 2、3 個小時，容易讓患者感到不便與不適。」

後來，患者的家屬聽說 HER2 雙標靶藥物有新的皮下注射劑型，主動提出詢問。吳世重醫師說，改採 HER2 雙標靶皮下注射劑型後，每次給藥時間大幅縮短，僅 5 至 8 分鐘即可完成，終於讓患者如釋重負。

改寫 HER2 乳癌治療預後—HER2 標靶藥物對早期、晚期病友都重要！

乳癌治療目前已十分進步，確診後醫師會根據癌細胞特性，判斷患者乳癌亞型，判斷因子包括荷爾蒙受體（ER、PR）、「第2型人類表皮生長因子受體」（HER2）等。其中，HER2 陽性乳癌約佔所有乳癌的 25%，因其惡性度較高，在標靶藥物問世前，屬於預後較差的乳癌。吳世重醫師說， HER2 標靶藥物的出現，大幅改善 HER2 乳癌的存活率，後續又發展成 HER2 雙標靶治療，更進一步提升治療成效。

HER2 雙標靶治療對早期與晚期 HER2 乳癌患者都相當重要。吳世重醫師說，早期 HER2 乳癌在接受手術治療外，搭配使用 HER2 雙標靶治療可顯著提高治療成效，降低復發機率。對晚期 HER2 乳癌來說，在國際治療指引中 HER2 雙標靶治療更已成為推薦的第一線選擇，可有效延緩腫瘤進展，提升患者存活時間與生活品質。

過往 HER2 雙標給藥時間長 病友不適狀況多 新皮下劑型問世後有解！

HER2 雙標靶雖對 HER2 乳癌治療來說不可或缺，但傳統 HER2 雙標靶治療需透過靜脈輸注給藥，單個藥物都需要耗費約 1 至 1.5 小時，兩種標靶必須分開注射，因此總給藥時間長達約 3 小時，每 3 週就要施打一次。吳世重醫師說，早期乳癌患者通常建議連續施打 1 年，而晚期乳癌患者則需持續接受治療，直到腫瘤對藥物產生抗藥性或患者無法耐受副作用為止。每次治療皆須到院接受 3 個小時的給藥，再加上前後一定處置與等待時間，長期下來對患者的生活、工作都會造成不小困擾。

此外，採用靜脈輸注時，若患者的血管不明顯，護理人員可能需多次嘗試穿刺，造成疼痛與不適；即使成功建立靜脈管路，也有因針頭滑脫而導致藥物滲漏的風險。長期或頻繁的靜脈輸注亦可能引發靜脈炎，導致局部紅、腫、熱、痛。如果想要使用人工血管，便需要接受手術，但也仍有發生感染、血栓等風險。

部分患者可能因給藥時間過長或靜脈注射之不適而對治療產生排斥，影響治療遵從性，因此如何縮短給藥時間、減輕不適，成為臨床上期望改善的目標。在劑型研發的進步下，目前已有 HER2 雙標靶皮下注射劑型問世，其療效和安全性皆與靜脈注射劑型相當，但給藥時只需以皮下注射方式緩慢推入藥物，因此可大幅縮短給藥時間。吳世重醫師說，首次給藥只要 10 到 15 分鐘，隨著注射次數增加，若沒有過敏現象，後續注射時間更可以逐漸縮短成 5 至 8 分鐘。

採用皮下注射新劑型的另一項優點，就是不再需要反覆尋找靜脈，也不用擔心出現滲漏或靜脈炎的狀況，讓病人可以更輕鬆地接受治療，免除因長時間靜脈輸注，而造成的疼痛或心理壓力。

113 年 12 月起皮下 HER2 雙標靶獲健保！助病友減輕負擔 達成自我實現

HER2 雙標靶藥物皮下注射新劑型目前也迎來納入健保給付的好消息！早期及轉移性 HER2 乳癌都納入給付，幫助病友大幅減輕經濟壓力。

目前的給付規定（113年12月1日起）如下：

【早期乳癌】

外科手術前後以本藥品及化學療法（術前輔助治療或輔助治療）併用作為輔助性治療用藥，用於具HER2過度表現（IHC3+ 或 FISH+），且具腋下淋巴結轉移但無遠處臟器轉移之早期乳癌病人，若使用於外科手術後，須達病理上緩解（pCR）。

【轉移性乳癌】

與 docetaxel 併用於治療轉移後未曾以抗 HER2 或化學療法治療之 HER2 過度表現（IHC3+ 或 FISH+）轉移性乳癌病人。

須經事前審查核准後使用，核准後每 18 週須檢附療效評估資料再次申請，若疾病有惡化情形即不應再行申請。

HER2 雙標靶藥物皮下注射新劑型能夠降低給藥時的不適與不便，有助提升生活品質，讓乳癌病友能避免長時間留院，擁有更多自我實現的時間。

「乳癌治療持續在進步，如果罹患乳癌，千萬不要迷信偏方。」吳世重醫師提醒，「請與醫師密切配合，才能達到較佳的預後！」

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