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腫瘤分級grade的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦EricTopol寫的 AI 醫療 DEEP MEDICINE 可以從中找到所需的評價。
另外網站你該懂得病理報告關鍵訊息 - 台灣癌症基金會也說明：Grading : 分級，腫瘤形態上的惡性程度，各種癌症分級規則皆不同。若以數字呈現分級，數字越大通常惡性度越高。若以文字呈現，則常以分化好壞描述，分化壞表示惡性度高 ...
高雄醫學大學 醫學研究所碩士班 黃俊雄所指導 林鴻裕的 南台灣移形細胞癌p53腫瘤抑制基因的突變 （2003），提出腫瘤分級grade關鍵因素是什麼，來自於移形細胞癌、腫瘤抑制基因。
最後網站105年癌症診療指引 - 高雄市立小港醫院則補充：蛋白：≧400ng/ml，腫瘤≧1cm，但同時有其他癌症或急性 ... 肝癌分級影像學檢查：原腹部超音波，有腹部電腦斷層 ... Child-Pugh Score Performane Status.
AI 醫療 DEEP MEDICINE
為了解決腫瘤分級grade 的問題，作者EricTopol 這樣論述：
AI 醫療不是未來式，而是現在進行式！讓世界級名醫帶你進入 AI 醫療現場。 本書深入發掘 AI 醫療應用亮點： 【 AI 觀察掃描影像的威力】 ★ AI 能觀察出醫療掃描影像中潛藏的細微資訊，看到許多人眼無法觀察到的紋理特徵，例如預測出在某些腦癌中的染色體 1p/19q 聯合缺失之基因組異常，或是找出病患是否有與大腸癌密切關聯的 KRAS 基因突變，做到真正個別化的監測！一年甚至能夠判讀數十億張醫療掃描影像，數量驚人！ ★ 東京大學研究團隊開發了一套 6 層卷積神經網路，對來自 460 名病患的肝臟腫塊電腦斷層進行分類，所得結
果與真實值相比，整體準確性高達 84%！ ★ 荷蘭拉德堡德大學 (Radboud University) 發現深度神經網路在經過 1,400 多張乳房 X 光影像的訓練後，能夠判讀出與 23 位放射科醫師相同的結果！ ★ 使用 AI 就能從視網膜圖像準確診斷出各種眼疾：在分析及診斷青光眼、糖尿病視網膜病變、老年黃斑部病變等 50 多種眼科疾病、進行緊急轉診方面，深度學習演算法協助自動化光學同調斷層掃描判讀的準確率，已達到專業視網膜專科醫師的判斷水平。從視網膜影像還能預測病患的年齡、性別、血壓、吸菸狀況、糖尿病控制及重大心血管疾病的風險。也可協助診斷「早產兒視網膜
病變」與「先天性白內 障」，改善兒童視力！ 【 AI 辨識病理切片的潛力】 ★ 史丹佛大學的研究小組利用全切片影像開發了一款機器學習演算法來預測肺癌病患的存活率 (survival rate)，準確率優於目前病理學實務上所使用的腫瘤分級 (grade) 與分期 (stage)。 ★ 紐約大學研究人員對病理學切片進行的研究則顯示，演算法在診斷肺癌亞型 (subtype) 時，可得到非常優異的準確率 (AUC = 0.97)，這項研究證明了機器演算法有能力看出人類不易辨別的模式。 【企業界爭相切入 AI 醫療應用】 ★
許多公司也都已著手發展醫學影像的深度學習，包括Arterys 專攻心臟 MRI 影像分析、Viz.ai 利用頭部電腦斷層深度學習診斷中風症狀，還會即時發訊息通知臨床醫師、Imagen 以機器分析骨骼影像的技術等。Enlitic 的自動檢測處理則不僅能夠精確診斷骨折，當骨折的範圍只佔了 X 光影像中的 0.01% 時，還能夠明確點出微骨折的位置！ ★ Arterys 公司有一套已獲美國FDA批准的演算法稱為 Deep Ventricle，可快速分析心臟血流，將原本需花費一個小時抽血並手動測量的工作，縮短成一次只需要花費15秒的掃描。 【 AI 提升醫院急診室、手
術室及加護病房的運作效率】 ★ 利用近16萬名病患的電子健康紀錄訓練完18層的深度神經網路之後，能針對4萬份病歷預測出死亡時間，而且準確率相當高。此外，深度神經網路還能預測：住院日數、緊急臨時再入院（unexpected hospital readmission）以及最終的出院診斷。 ★ 史丹佛大學利用深度學習和機器視覺量化醫師的手部衛生狀況以杜絕院內感染，準確率超過95％。 ★ 加護病房也能倚靠機器視覺幫助使用機械式呼吸輔助（mechanical ventilation）的病患脫離呼吸器：透過病患的監控影像，便能協助確定目前移除病患的呼吸器是否
有風險，也能掌握其他生命徵象未列入的參數，藉此減輕護理師檢測的負擔。 ★ 在美國許多醫院已有機器人護理師助手 Tug 幫忙分送食物和藥物，減輕護理師的工作負擔，空出護理師的時間與雙手真正去照護病人、關心病人。 【 AI 打破迷思、顛覆傳統】 ★ 許多資訊都隱藏在所謂的正常範圍裡：以一名在過去 5 年內血紅素從 15.9 g/dl 穩定下降到 13.2 g/dl 的男性病患為例，其血紅素數量變化的起點和終點都落在正常範圍裡，因此這個變化絕對不會被檢驗報告標記出來，但是血紅素減少情形有可能是病患身上某種疾病的早期徵兆，比如隱性出血或癌症。在資料解讀上
，AI 能掌握更多豐富、細緻且連續的資料及解讀方式。這就是深度學習的重要性！ ★ 健康飲食金字塔的唯一標準其實並不符合每個人，AI 將能根據你的腸胃道菌種量身打造專屬個人的飲食建議！ ★ 癌症資訊最近還擴展到了活癌細胞分析，用微流控技術 (microfluidics) 從乳癌或攝護腺癌病患身上分離出活的癌細胞，接著用 AI 機器視覺進行評估，以預測術後風險，不同於以往的癌症檢驗依賴固定在福馬林中的死亡組織塊。 【 AI 結合無負擔的穿戴式裝置】 ★ 戴上智慧手錶，免抽血就能偵測血鉀濃度的變化，避免因心律不整而猝死！
★ AI 能偵測出人類所感覺不到的細微變化，只要貼上類似 OK 繃的裝置，就可以偵測出「無症狀」心房震顫的病人，預防可能引發的中風！ 美國著名心臟科權威醫師 Eric Topol 以自身就醫的經歷揭開序幕，帶我們一窺原來「即使身為醫師也未必能得到最佳的醫療診治！」直擊醫療現場的真實缺口，揭露出為何醫療場域迫切需要導入 AI？ AI 醫療並非未來式，而是現在進行式！ AI 更不是冷冰冰的機器，而是重塑醫病關係的新契機！ 本書特色 ★ 為什麼你/妳需要讀這本書？ 【如果你是醫師、醫療從業人員……】 為什麼醫療領域需要發展 AI？
AI 真的有那麼神嗎？醫療領域發展 AI 又會遇到哪些瓶頸？ AI 醫療的最終願景將會帶給醫師及醫療相關從業人員哪些好處？ 這些 AI 醫療變革都將影響整體醫療系統、醫療資源的支配運用，身為第一線從業人員的你/妳不可不知！ 【如果你是「 AI 工程師」或「研發人員」……】 醫療資料暗藏什麼結構性問題？有哪些陷阱？ 何時該篩選數據，何時又不該篩選？！ 如果 AI 工程師能早一步知道，就能少走很多冤枉路！ 【如果你是「醫療」或「資訊科技」相關科系教授與學生……】 最新的一門跨領域整合性學科「AI 醫療資訊專業」
融合了 AI 科技與醫療知識， 隨著 AI 在醫療領域的崛起，「優秀醫生」的定義也將翻轉，醫學界訓練醫生的方式將發生哪些轉變？ 醫學生若想掌握 AI 工具，首先應從哪些學科切入？ 資訊科系學生若想進軍醫療工程領域，更該明白醫學資料獨有的特性！提早佈局自己的競爭力藍圖！ 此外，本書旁徵博引近 700 篇參考文獻，歸納整理出 AI 醫療的相關研究內容重點。包含 AI 在全球各地醫療領域的實務應用，以及理論與實務究竟差距有多大，都將在書中具體呈現。 名人推薦 AI 先驅 - 李開復、李飛飛 強力推薦！ “人工智慧與人類
醫師結合的最佳展現將是一場醫師與病人互利的雙贏局面。Eric Topol 是一位對醫療保健和 AI 都有深刻瞭解的醫學權威。我強烈推薦這本書，並希望它能串聯起醫療從業者和 AI 研究員，幫助他們明白唯有同心協力、共同努力，我們才能實現健康長壽的共同夢想。”──李開復 “人工智慧應奠定在深厚的人性化基礎之上，而它的影響在工業和日常生活中只會不斷增加，不會減少。 這是一本有見地的讀物，用「以人為本」的嶄新視角出發，使人深刻地瞭解人工智慧結合醫學的驚人潛力。──李飛飛，ImageNet 創辦人，史丹佛大學電腦科學系教授， 曾任職史丹佛大學人工智慧實驗室、Google Cloud 首席
科學家 “以敏銳洞察的眼光看待科技在醫學中所扮演的角色以及能發揮的作用……提出有力的論點說明醫學將在科技技術的輔助下走向更人性化與更關懷人的醫學，而非被科技凌駕之上。”──美國 Kirkus 書評
南台灣移形細胞癌p53腫瘤抑制基因的突變
為了解決腫瘤分級grade 的問題，作者林鴻裕 這樣論述：
p53腫瘤抑制基因的突變一直廣泛地被報導盛行於人類的許多腫瘤中，由其與泌尿道腫瘤之間的關係。早期偵測抗癌基因p53的突變可提供我們在臨床上處理泌尿道腫瘤一項有用的資料，為了確認p53基因在泌尿道移形細胞癌的角色，我們設計了這個實驗。 我們利用聚合脢連鎖反應(polymerase chain reaction, PCR)，單股序列型態多形性(single-strand conformation polymorphism, SSCP)和序列分析(sequencing analysis)分析南台灣地區泌尿道腫瘤組織中抗癌基因p53的突變情形。我們利用DNeasyTM Tissue Kit萃取腫瘤
組織樣本中的去氧核醣核酸(DNA)，並設計引子(primer)分別針對第4，5，6，7和8的位置之表現基因(exon)進行基因放大。利用電泳產生單位(Genephor Electrophoresis Unit)做單股序列型態多形性的分析，並經由銀染色而看出。在所有的病人中，序列分析是根據原始p53基因聚合脢連鎖反應的產物。統計分析採取商業電腦軟體SPSS 10.0. 卡方檢定(Chi-square test)和t檢定(t-test)方法來描述p53基因突變和腫瘤分期(stage)，腫瘤分級(grade)，性別和年齡之間的關係。 P≤ 0.05認為有統計上的意義。 從1992年3月至2003年
7月，在高雄醫學大學附設醫院，共取得94個手術檢體，最後有75位病人檢體加入本實驗。男性病人有54位，女性病人有21位。平均年齡是66.85歲。膀胱癌的病人有58位，輸尿管癌的病人有8位，腎盂癌的病人則有9位。在病理的診斷上，低分級(low grade)的腫瘤有37例，高分級(high grade)的腫瘤有38例。關於腫瘤分期(stage)，≤pT1分期有29位，≥pT2分期有46位。75位病人中，47位病人佔62.7%有p53基因的突變。更進一步來說，46個侵犯性的腫瘤(invasive tumor)中，有33位病人佔71.7%基因有突變的情形。統計分析指出，分級、年齡和性別並不是p53基因
突變重要的危險因子(P≥0.05)。相反地，侵犯性的腫瘤則和p53基因突變在統計上有顯著的意義。表現基因4 (exon 4)是exon 4-8中最常見的突變基因，75位病人中有20位病人有基因突變的情形(26.7%)，且呈現出多個突變位置。 另外，表現基因5有5位病人(6.7%)；表現基因6有12位病人(16%)；表現基因7有17位病人(22.7%)；和表現基因8有9位病人(12%)有基因突變的情形，這些表現基因亦皆呈現出多個變化位置。同時，75位病人中有14位病人有超過一個exon以上的突變。關於p53基因exon 4的突變，20例侵犯性的腫瘤有15位佔75 %，表淺性的腫瘤只有5位佔25%
；高分級的腫瘤有9位佔45%，低分級的腫瘤有11位佔55%。這20位exon 4 的基因突變中，有6位病人合併有codon 72的異常，有14位則未與codon72的異常有關。密碼子(codon)72位置產生異常有20例，雖然這是正常的多型性現象(polymorphism)，但是其中有6位病人合併有exon 4 其他codon 的突變，有14位病人則是單獨存在。同時這20位codon 72異常的病人中，有16位是侵犯性的腫瘤佔80%，14位是高分級的腫瘤佔70%，且兩者皆達到統計學上的意義。 總結，我們發現移形細胞癌的病人中，有62.7%有p53基因的突變。侵犯性的腫瘤較容易產生p53基因的
突變，同時p53基因突變似乎可以作為移形細胞癌的標幟物(marker)。目前看來，利用聚合脢連鎖反應和單股序列型態多形性來做p53基因的簡單分析，對於偵測移形細胞癌p53基因的異常是適合的。另外，在p53基因上的表現基因exon 4-8皆有許多個突變位置，exon 4的突變率是最高且codon 72多型性現象比例也很高，與腫瘤之間的關係，需要進一步加以研究。