根據世界衞生組織的數據顯示，皮膚癌是全球第五常見的癌症，主要分為兩大類，當中比較「惡」的黑色素瘤皮膚癌，死亡率逾五成。本港有醫生指出，不同種族人士腫瘤會出現在不同身體部份，亞洲人患者常見於腳板底、手掌和甲床等較難察覺的位置，他又提醒，防曬習慣應該從小開始，也不應曬太陽燈，以免增加患癌風險。
記者︰吳希雯 盧淑欣
皮膚是身體最大的器官，可分為最外層的表皮、深層的真皮和皮下組織三層，而皮膚癌可分為兩大類，分別是非黑色素瘤皮膚癌及黑色素瘤皮膚癌，前者的死亡率約為2.3%，而後者的死亡率約為54%，即有超過一半風險會致命。
香港防癌會癌症預防、早期探測小組委員會主席應志浩指出，兩種皮膚癌的病徵、治療方法也不同，非黑色素瘤皮膚癌的病徵似是潰爛的狀況，「皮膚有一點損了，有一個傷口，這個傷口不會隨時間癒合，反而潰爛的範圍擴大」，癌細胞會往下方或附近侵蝕，不會大規模擴散。
而黑色素瘤皮膚癌病發於表皮的黑色素細胞，例如一顆完整的痣，出現不規則或顏色上的改變，之後慢慢增大，應志浩指，黑色素瘤皮膚癌特別危險，「如遲了發現，便很容易轉移、走散，可以是淋巴轉移、甚至是遠程轉移，如擴散到去肝、骨、腦等等，所以死亡率高。」
不同種族人士常見的皮膚癌類型都有不同，有六成非黑色素、基層細胞癌的華人患者，腫瘤顏色都是黑色的，「他們身上有黑色腫瘤出現潰爛，則可以是黑色的基層細胞癌，也可能是更加惡的黑色素皮膚癌，必須小心判斷。」應志浩指出，此與西方白人患者的數據有很大分別。另外，不同種族人士腫瘤的位置也有明顯不同，白種人的黑色素瘤皮膚癌患者，多數會病發在腿部或身軀，而亞洲人則常見於足底、手掌、甲床或黏膜等較隱蔽的位置，應志浩表示目前仍未清楚為何不同種族患者會有這個區別。
應志浩強調，分辨兩種皮膚癌非常重要，針對非黑色素皮膚癌的治療，主要是手術及放射治療；而針對黑色素皮膚癌，則主要靠手術治療。但近年醫學界積極發展免疫治療，以靜脈注射的方式，用藥物重啓病人自身的免疫功能，讓體內的免疫系統細胞可偵察並對抗癌細胞，為不少病人帶來曙光。「大概五年前，免疫治療開始面世、批准用於人類治療腫瘤時，第一個項目就是用於黑色素皮膚癌。」
所以現時醫學界已逐漸開始使用此方法，治療中後期、已轉移的黑色素皮膚癌，「大概30%的病人用藥後，腫瘤有機會縮細，另外大概有20%的病人腫瘤沒有縮細，但能夠維持穩定、沒有增大，但也對50%病人的腫瘤沒有幫助」，應志浩指出，即使只達到大約半成效用，免疫治療相對的副作用較少，在某程度上是比起化療為佳的選項。上年的諾貝爾醫學獎得主，正正是研究利用免疫治療，醫治皮膚癌的學者。他們是分別來自美國和日本的免疫學家艾利森（James P. Allison）和本庶佑。
至於預防方法方面，醫學界的數據指，只要連續暴曬3次並形成水泡，日後出現可致命黑色素瘤皮膚癌的相對風險為3.8倍，做足防曬措施，可減低8成患皮膚癌的風險。應志浩又提醒，研究指有80%由陽光導致的皮膚損傷在18歲前已形成，因此防曬的習慣應從小開始，一歲以下嬰兒更不應直接曝露在陽光之下。
醫生準確辨認出皮膚癌十分重要，有研究嘗試用人工智能（AI）系統檢測皮膚癌，發現準確度相當高，令人鼓舞，醫學界雖然認為目前的AI技術仍未成熟，仍需要更多研究才可實際應用，但相信日後可以輔助皮膚科醫生，成為醫生的好幫手。
醫學界對於AI檢測皮膚癌的功效有不同意見，去年底在《腫瘤學年鑑》（Annals of Oncology）發表的一項研究指，AI的表現比幾名擁有不同經驗水平的皮膚科醫生更加優異。加拿大滑鐵盧大學（University of Waterloo）的研究人員發現，一個AI學習軟件能夠在最早期就檢測出黑色素瘤皮膚癌，指出這個方法可以用於臨床決策，而且是「非常強大」的支援工具。
不過，今年3月在華盛頓舉行的美國皮膚病學會年會中，紐約大學蘭貢醫療中心（NYU Langone Health）助理教授何醫生（Roger S. Ho）就對AI技術仍有保留，他發聲明指：「用於檢測皮膚癌的AI系統仍處於初期階段，目前不是百分之百明確。」
要以AI檢測皮膚癌，研究員先收集數以百計照片，當中包括確診為良性及惡性的皮膚病變，再讓AI學習及辨認皮膚癌。何醫生指AI技術仍然有很多局限，例如系統所學習的照片，全部都是在最佳環境下拍攝的，「僅因為電腦以接近100%的準確度讀取這些經過驗證的數據，並不代表它們可以讀取任何圖像，每個人都用不同的手機、有不同的光線和背景」。
德州奧斯汀戴爾醫學院（UT Austin Dell Medical School）皮膚科助理教授亞當森（Adewole Adamson）亦指出AI檢測法另一個缺點，就是照片樣本幾乎只用了淺膚色的病人，在種族和年齡層方面都不夠廣泛，而且照片中亦未包括手部和腳部的病變組織。亞當森和何醫生都認為AI不能取代醫生，因為合資格的皮膚科醫生有多年訓練和經驗，判斷勝於任何一種演算法，而且醫生不似AI只會專注在一粒痣，而是會全面審視其他因素，包括病人身上其他痣、皮膚上任何可疑的變化、病史及防曬習慣等等。
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