胰臟癌為現有惡性腫瘤當中最嚴重、最具侵襲性且預後不佳的高度惡性疾病，五年存活率僅為 6%。至今，早期干預為最好的癌症治療方法。不幸的是，胰臟深藏於腹部，極難透過早期檢測發現癌變。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室 (CSAIL) 與貝斯以色列代肯尼斯醫學中心 (BIDMC) 輻射腫瘤學系合作，開發了兩個模型：PrismNN 和 PrismLR。藉由分析個人電子健康紀錄 (Electronic Health Records, EHRs)，偵測胰臟癌風險。相同的狀況下，新方法能檢測出 35% 的胰臟癌病變；傳統檢測僅能檢測出 10%。此篇研究運用大數據和人工智慧演算法，優化了人類識別癌症風險的新方法，具有早期干預的潛力。

本篇研究受 MIT CSAIL、美國國防部高級研究計劃局、波音、美國國家科學基金會、Aarno 實驗室、TriNetX 以及預防癌症基金會支持，期望透過此項技術幫助所有人擁有長壽、健康的生活。

撰寫：阮懿慈 (2023 經理人 – 國立陽明交通大學生物科技學系)

指導：黃柏勳 (2015 Epoch School 校友)