# Introduction（引言）

乳癌治療領域進展極快，從 HER2 低表現的新藥（如 trastuzumab deruxtecan）、CDK4/6 抑制劑於早期治療的角色，到免疫治療與抗體藥物複合體（ADC）的試驗結果，每週都有可能改變臨床實務的訊息。然而臨床醫師難以每週手動瀏覽所有來源並整理趨勢。本專案以自動化方式定期蒐集 OpenEvidence、OncDaily、OncLive 與 ESMO 等可信來源的乳癌治療新訊，產出可被快速消化的趨勢報告。

# Methods（方法）

系統以 Python 為主，於每週固定時間執行排程任務：依關鍵字與日期過濾從各來源擷取最近一週的乳癌相關內容，並以 LLM 進行摘要、分類與重要性判定。輸出採用結構化 Markdown，包含「重要試驗」、「指引更新」、「FDA／EMA 動態」、「會議摘要」等固定欄位，使讀者能在固定模板下快速比較不同週次。

設計重點在於來源透明：每筆摘要皆附原始連結與發布日期；任何由 LLM 生成的詮釋皆與原文嚴格區分。執行紀錄留存於版本控制中，使後續可回溯任一週的原始素材。

# Results（結果）

每週報告構成一份個人化乳癌治療趨勢電子報，可由作者本人優先閱讀，亦可作為與住院醫師或 fellow 教學討論的素材。對於非專責乳癌但需偶爾接觸該疾病的內科醫師，此報告提供低成本的「跟上腳步」方式。長期累積的報告亦能作為文獻檢索的補充索引。

# Discussion（討論）

本專案實踐了「以自動化補足注意力有限」的概念：當資訊過量時，重點不在於讀更多，而在於有結構地讀少而對。限制方面，自動摘要可能漏掉超出關鍵字過濾範圍的重要訊息；LLM 對某些臨床細節的詮釋仍需人工把關。未來可加入個人化偏好（例如更關注 HER2 低表現或 BRCA 突變子群），並結合 RSS 訂閱整合至既有閱讀流程。

# 連結

• GitHub：htlin222/breast-cancer-uptodate
• 主要語言：Python
• 最後更新：2026-04-19