當癌症患者經多次化療仍然效果有限，失望之情難以言喻。澳門大學健康科學學院副教授潘全威表示，常規治療無法滿足個人需求時，借助機器學習與大數據分析的精準醫學能提供新的治療方向。
分析多元健康數據
「精準醫學」是較為新興的臨床和研究領域。潘教授說，開展精準醫學診療時，醫生除了進行常規檢查，也會分析患者的基因，了解基因多態性／變異如何影響疾病的形成，也可能進一步分析患者體內如蛋白質分子、代謝物等各類能反映病情的「生物標誌物」。透過整合這些數據，醫生能更準確地識別病症的亞型，選擇合適療程。
潘教授指出：「機器學習與大數據分析在精準醫學中扮演重要角色，尤其能相當精確地協助識別生物標誌物，有助我們更深入地了解癌症、糖尿病等複雜疾病。」他的研究包括利用人工智能發現疾病標記物、區分患者亞型和監測疾病狀況，以及開發多種高通化驗技術，從而大規模和快速地分析血液和身體組織樣本。
精準醫學需求日增
隨著大眾對個人化醫療的需求日增，加上澳門近年積極發展健康產業，學術界、醫療機構、藥廠及生物技術開發行業需要愈來愈多精準醫學人才，不少學生修讀澳大的理學碩士學位（數據科學）課程中的「精準醫學」專業範疇。該專業範疇由澳大協同創新研究院與健康科學學院合辦。
身為該專業範疇的課程統籌人，潘教授說：「該專業範疇涵蓋從數據分析、機器學習到生物醫學等方面的廣泛知識，包括以不同疾病為例，探討基礎生物學和人工智能在醫療環境中的應用，以備學生應對各種醫療保健挑戰，達致精準醫療。」該專業範疇的學生畢業前須完成一個研究項目，將數據科學與生物醫學相結合，探討生物醫學、醫學或醫療方面的實際問題。
潘教授指出，該專業範疇的學生以來自學界、醫院和業界的大型數據集開展研究。近年的研究項目涉及眾多主題，從解決與生命相關的基本生物學問題、建立疾病模型、對發病機制的理解、藥物開發，以至人工智能在醫學中的應用等均有涉獵。「憑藉數據科學與生物醫學方面的專長，我們的畢業生能為社會帶來更個人化的醫療服務。」
來源：《澳大新語》第28期
潘全威教授