AI助力及早篩檢
過去數十年，HIV（人類免疫缺乏病毒）感染依然是全球公共衛生的重大挑戰。根據UNAIDS 2023年報告，全球約有3840萬人生活在HIV感染之中，每年約有150萬例新感染，希望透過早期篩檢與治療降低病毒傳播與死亡率。然而，傳統的篩檢往往受限於資源分配不均、社會污名與檢測意願不足等因素，導致相當比例的高風險族群未能及時發現感染。本段將從流行病學角度，說明落後診斷對公共衛生與個體健康的雙重影響。
現行篩檢與挑戰
現行HIV篩檢多仰賴社區健康中心與醫院臨床服務，但在偏遠地區或社會邊緣族群，醫療可近性與自願參與度皆偏低。再者，醫療資訊分散於不同電子病歷系統，難以有效整合，延誤高危族群的識別。根據《NEJM》2022年一項研究，僅約60%的高風險個案完成年度篩檢，未檢出者仍有潛在傳播風險。此外，接觸史調查與社群宣導所需人力龐大，亦造成公衛單位負荷過重。
AI風險評估機制
為彌補傳統篩檢不足，研究者開始將機器學習模型應用於電子病歷（EHR）和公共衛生資料庫，建構HIV感染風險預測。常見算法如XGBoost、隨機森林與圖譜神經網路（GNN），可從性行為記錄、共病史、就診模式等多元特徵擷取高危指標。此外，自然語言處理（NLP）技術能解析社群媒體或匿名問卷文字內容，偵測潛在高危言論或症狀描述。這些模型經交叉驗證後，對新感染個案的預測AUC可達0.85以上，顯著優於傳統問卷調查。
社區醫療中心應用
美國某非營利社區醫療中心採用AI風險評估系統，於2023年進行試點。在整合過去三年約2萬名成人門診資料後，模型篩選出約1200名高風險對象，並於社區志願者協助下邀請其接受免費篩檢。結果顯示，該中心HIV篩檢量提升了30%，新診斷率較試點前提高18%，PrEP（暴露前預防）開立率則提升20%。同時，透過數位健康平台推送教育訊息，個案對篩檢流程的理解度與參與意願顯著提高，社區回饋正向。
未來展望與思考
AI在HIV防治上展現可觀成效，但同時面臨資料隱私、演算法偏差及法規監管等挑戰。未來工作需加強跨機構資料共享標準、優化模型透明度，並邀請多元族群參與驗證，以降低偏誤風險。此外，如何將AI模型結果與臨床工作流程深度結合，形成閉環式決策支持，也是落地關鍵。當我們站在今日技術十字路口，AI可否真正推動HIV零感染的遠景？期待更多多中心、大規模的臨床與公衛研究，回答此一開放性問題。
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