哈佛AI預測348種疾病風險：預防醫學的新里程碑

發布日期：2026-09-22｜分類：國際新知評論

這則新聞在講什麼

前幾天我讀到哈佛醫學院官方新聞的一則報導，標題是《New AI Tool Predicts Risk of More Than 300 Diseases With Existing Patient Data》，讀完之後，我覺得很值得與華語讀者分享——不只因為它來自哈佛，更因為它觸及了一個我在臨床上反覆思考的核心問題：我們能不能在疾病真正發生之前，就看見它的蹤跡？

這項研究由哈佛醫學院旗下的達納法伯癌症研究所與麻省總醫院的研究人員共同完成，成果發表於2025年7月的《自然》（Nature）期刊。他們開發了一套機器學習演算法，只需要利用醫院例行蒐集的電子病歷資料，加上患者的遺傳疾病風險資訊，就能同時預測348種不同疾病的個人罹病風險。更特別的是，這個模型會隨著患者年齡增長而動態更新風險評估，預測準確度也會隨之提升。研究者指出，這是目前第一個能夠跨多種疾病、跨多個生理系統同時進行預測的工具。

這項研究為何重要

1. 改變了預測疾病的方式，從單一走向全面

過去的疾病風險預測工具，通常是針對單一疾病設計的——例如心血管風險計算器或癌症篩檢評估表。這項工具的突破在於，它能夠同時處理348種疾病，評估不同生理系統之間複雜的交互關係。原文說這個模型「assessing complex relationships across various biological systems and medical specialties」，這意味著它不是線性地看單一指標，而是嘗試捕捉身體作為一個整體系統的運作模式。

2. 利用既有資料，不需要額外的昂貴檢查

這項工具最務實的地方在於，它使用的是醫院已經在蒐集的電子病歷資料與遺傳風險資訊，不需要患者額外接受特殊或昂貴的檢測。這在公共衛生的層次上，代表一種相對低門檻的應用潛力。

3. 預防醫學的方向：讓醫師與患者有機會主動應對

研究者表示，這項工具「offers a path toward improving the prediction of future diseases, which could empower doctors and patients to take proactive measures to prevent illnesses such as heart disease and certain cancers」。這與現代預防醫學的核心精神是一致的——早知道、早準備、早介入。

4. 目前仍是研究階段，尚未進入臨床應用

這一點必須說清楚：這套工具目前只在歷史病歷資料上做過測試，尚未在真實臨床情境中驗證。原文明確指出，未來需要在臨床環境中進行驗證，也需要評估它作為研究工具與改善臨床試驗設計的可行性，才能考慮實際用於患者照護。換言之，這是一項令人振奮的研究成果，但距離真正走進診間，還有一段路要走。

從中西整合醫學的角度看

讀完這則報導，我腦海中第一個浮現的，是中醫最古老的一句話：「上醫治未病。」這句話出自《黃帝內經》，是中醫既有理論的核心之一，意思是最高明的醫者，不是在疾病發生後才去治療，而是在疾病尚未形成之前，就察覺徵兆、介入調整。

從中醫的理論框架來看，身體在進入「已病」狀態之前，往往會經歷一段「未病」或「欲病」的過渡期，此時氣血陰陽的失衡已經存在，但尚未演變成可被明確診斷的疾病。中醫診斷重視「整體觀」，透過望聞問切來感知這種失衡的早期訊號。這與AI工具試圖在疾病確診之前，從多系統資料中找出「驅動預測的特定訊號」（原文稱之為

原文出處：哈佛醫學院 Harvard Medical School News〈New AI Tool Predicts Risk of More Than 300 Diseases With Existing Patient Data（https://hms.harvard.edu/news/new-ai-tool-predicts-risk-more-300-diseases-existing-patient-data）〉，2026-08-17 發布 原文報導的是哈佛醫學院研究團隊所開發的一套機器學習演算法，該工具能利用電子病歷與遺傳風險資料預測348種疾病的個人風險，研究成果發表於《自然》期刊，目前仍處於研究驗證階段；本文從中西整合醫學的角度，解讀此技術對預防醫學的意義，並以中醫「治未病」理論與臨床觀察對照，釐清現階段對一般華語讀者的實際參考價值與合理期待。 本文為高堯楷醫師的個人評論與中西整合觀點，原文重點僅為摘述，完整研究內容請以原文為準。

原文網址（primary source）：https://www.drkao.org/sanctuary/harvard-ai-disease-risk-prediction

引用時請標註：高堯楷醫師（Dr. Yaokai Kao），drkao.org

本內容為一般性健康與醫學知識分享，不構成醫療診斷、治療建議或療效保證。