電子皮膚－比醫生更了解你的乳房健康

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《乳癌治療便利性大進化！HER2雙標靶藥物皮下注射新劑型–早期、晚期都受惠，腫瘤專科醫師圖文懶人包》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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30 多歲的王小姐因為健檢而確診早期乳癌，後續接受手術治療，根據病理報告的結果，醫師建議術後進行HER2 雙標靶治療。

「醫師，如果做 HER2 雙標靶治療，是不是每次都需要兩、三個小時呀？」王小姐問，由於平時工作相當忙碌，讓她很擔心後續治療的安排。

「依照妳的狀況，HER2 雙標靶治療能夠降低復發風險。」醫師說，「因傳統 HER2 雙標靶治療是透過靜脈輸注給藥，的確需要比較長的時間；現在已經有皮下注射新劑型，每次只要幾分鐘，可大幅縮短治療時間，方便很多！」

根據腫瘤基因型態分類，約有 20% 屬於「HER2 陽性乳癌」。HER2 陽性乳癌因惡性度較高，過去被認為是預後較差的亞型，容易復發、轉移，但在 HER2 標靶藥物問世後，治療成效已大幅提升。亞東紀念醫院腫瘤科暨血液科蕭吉晃醫師表示，HER2 的中文全稱是『第二型人類上皮成長因子受體』，若腫瘤出現 HER2 過度表現時，代表癌細胞複製能力強、生長快速，也較容易產生抗藥性。

針對 HER2 陽性乳癌採用 HER2 標靶藥物對症下藥，已成為乳癌治療的準則。HER2 標靶治療的進展也由一開始的單標靶演進到目前的雙標靶，應用期別也由晚期逐步推進至早期。蕭吉晃醫師指出，在晚期乳癌治療，HER2 雙標靶治療比單標靶更有機會能延長整體存活期，並延緩疾病惡化；於早期乳癌治療，則是針對高風險的病患，在術前就建議採用 HER2 雙標靶治療，以提高治療反應，增加達到病理完全緩解（pCR）的機率，降低復發風險。「HER2 雙標靶治療可說對於早期和晚期的患者都扮演重要角色！」蕭吉晃醫師強調。

惟傳統 HER2 雙標靶治療採靜脈輸注，給藥時間長。蕭吉晃醫師解釋，為避免輸注或藥物過敏反應，首次給藥輸注時間會拉更長，每個藥物都需要約90分鐘，因此，光是雙標靶本身的給藥時間就需要約3小時，另外還要加上化療、等待、留院觀察時間等，患者每次治療幾乎都要半天起跳，對患者與家人的生活、工作造成影響。

所幸，目前已發展出 HER2 雙標靶藥物新的皮下注射劑型，治療效果與靜脈注射相當，但可大幅縮短治療時間，大幅提升便利性，節省患者時間。蕭吉晃醫師說，皮下注射劑型不用透過靜脈滴注給藥，每次透過皮下注射緩慢推入藥物即可，將時間所短到首次給藥只要 10 到 15 分鐘，後續隨著注射次數增加，若沒有過敏現象，注射時間更可以縮短至 5 至 8 分鐘！同時採用皮下注射也有機會不用用裝設人工血管，也不需要找血管打針，減少患者的心理壓力與不適。

蕭吉晃醫師進一步說明，皮下注射 HER2 雙標靶治療是經特殊設計的劑型，因此能夠確保藥物的分散和吸收，根據臨床試驗結果顯示，皮下注射 HER2 雙標靶藥物的療效與傳統靜脈注射相當，療效與安全性皆已獲得確認，患者可安心選擇。

HER2 雙標靶治療筆記重點整理

• HER2 陽性乳癌惡性度較高，過去被認為是預後較差的亞型，容易復發、轉移，不過在 HER2 標靶藥物問世後，治療成效已大幅提升。
• HER2 雙標靶治療對於早期和晚期的患者都扮演重要角色：在晚期乳癌治療，HER2 雙標靶治療比單標靶更有機會能延長整體存活期，並延緩疾病惡化；於早期乳癌治療，則是針對高風險的病患，在術前就建議採用 HER2 雙標靶治療，以提高治療反應，增加達到病理完全緩解（pCR）的機率，降低復發風險。
• 相較傳統 HER2 雙標靶治療採靜脈輸注，患者每次治療需耗費數個小時；新劑型採皮下注射，將每次治療時間縮短到僅 5-8 分鐘，患者有機會於一小內完成治療，大幅提升治療便利性。
• 採用皮下注射 HER2 雙標靶治療，有機會不用裝設人工血管，也不需要找血管打針，減少患者的心理壓力與不適。
• 皮下注射 HER2 雙標靶藥物的療效與傳統靜脈注射相當，療效與安全性皆已獲得確認，患者可安心選擇。

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我們的皮膚內分布了許多感覺受器，能讓我們以最快的速度「感受」到東西，但不是所有人的皮膚都能正常行使功能，如截肢患者或機器人。而皮膚底下藏著我們重要的器官與組織，目前大部分還是需要儀器才能進行檢測，但重病患者或是需要隨時監控健康狀態的人可能耐受不住天天跑醫院了。對此，科學家發明了一種電子皮膚，用來感知外部和監測內部，且為了使它更加貼近人類皮膚，目前的技術已經可以使它透明化且具延展性，甚至開始發展超乎皮膚的功能如記錄對話、癒合傷口和自行產生電力。而現在，電子皮膚可望取代儀器變身成為你的「專屬醫生」，連癌症它都不放過。

內布拉斯加大學（University of Nebraska）奈米科技與材料中心的研究人員，研發出了用奈米粒子做成的電子皮膚（Electronic Skin）原型，他們宣稱這項研發可以為乳癌提供早期的偵測方法。

電子皮膚具有更高的偵測靈敏度，可以發現比目前技術更深入的疾病徵兆，提早發現並提高病患的存活機率。《ACS應用材料與界面期刊》（journal ACS Applied Materials & Interfaces）所刊登的一份研究指出，像電子皮膚這樣的薄膜式觸覺裝置，可藉由接觸壓力使觸覺裝置的薄膜局部變形，描繪出接觸物體的形狀。

研究團隊將聚合物和 10 奈米（nm）的金奈米粒子沉積物，結合後旋轉塗覆，建立一層接著一層的觸覺裝置，金奈米粒子一般會和 3 奈米的硫化鎘奈米粒子結合，並用於癌症偵測和治療技術中。而這個多層次的結構的組成，是由 9 層的聚合物將 3 層的金奈米粒子和 2 層的硫化鎘奈米粒子分離，再將這所有的一切都推積在由銦錫氧化物（ITO）玻璃基材上，而當鋁箔用作於頂部電極時，ITO 可作為底部電極。

這個觸覺裝置和臨床醫生執行乳房檢查相比，偵測結果有何不同呢？研究人員將模擬腫塊植入一片矽樹脂，然後將觸覺裝置壓在矽樹脂上，施以乳房檢查中臨床醫生使用的相同壓力。結果顯示觸覺裝置足以偵測到矽樹脂中 20 毫米深、5毫米寬的人工腫塊，偵測結果比臨床乳房檢查更為顯著。醫療人員通常無法發現小於 21 毫米寬的腫塊。如果醫生能夠偵測到這些過往檢查容易遺漏的不規則小型腫塊，病患的存活機率至少能提昇至 94% 以上。

這項測試也成為其他的偵測技術的替代方案，如花費昂貴的磁共振成像（magnetic resonance imaging ，簡稱MRI），和不適用於年輕女性和乳房組織較為緻密的女性的乳腺攝影術（mammography）。而研究人員也注意到了此技術可以用於掃描和發現黑色素細胞瘤（melanoma）和其他癌症病患的早期徵兆，相信在未來偵測各種病症可以更加方便與詳細。

（本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫－智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿）

責任編輯：鄭國威｜元智大學資訊社會研究所
審校：陳妤寧

本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊，也有臉書喔！

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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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