「良性」和「惡性」這兩個詞，在一句很短的句子裏承擔了很重的意思，而大部分人往往在最壞的時刻遇上它們：在一份報告上，沒有任何解釋，通常還要等一天才能找到人問。兩者的分別本身並不複雜。真正令人困惑的是另一件事：這兩個詞描述的是一種生物行為，而人們當時手上的檢查，通常是掃描和一組驗血，只能估計出現這種行為的可能性。本指南說明兩者真正的分別、介乎兩者之間的情況、醫生實際上怎樣作出判斷，以及為何第三個答案「未能確定」比任何人預期的都常見。
良性與惡性腫瘤最根本的分別是甚麼？
最根本的分別是細胞會否入侵周圍組織。撇除其他一切，區分良性與惡性的只有一個特性：細胞會否入侵。
良性腫瘤在原來的位置生長。它可以長得很大，可以壓迫鄰近結構，亦可因此造成真正的傷害，但它始終是一個有邊界的單一腫塊。完全切除後，通常不會復發。
惡性腫瘤則會長入周圍組織，而不是把組織推開；細胞亦可以脫離原處，經血液或淋巴流到身體其他部位，形成新的腫瘤。這種入侵和擴散的能力，正是「癌症」一詞所描述的。正如美國國家癌症研究所（NCI）所說，癌細胞在沒有生長訊號時仍會生長，無視通常叫細胞停止分裂或死亡的訊號，並會入侵附近組織及擴散到身體其他部位。
人們列出的其他「分別」，例如生長速度、形狀或在顯微鏡下的樣子，都只是指向或遠離這個特性的線索，而不是定義本身。
良性與惡性比較
| 特點 | 良性 | 惡性 |
|---|---|---|
| 入侵鄰近組織 | 不會，只會把組織推開 | 會，長入組織之中 |
| 擴散到遠處器官 | 不會 | 可以，經血液或淋巴 |
| 邊界 | 通常清晰，常有包膜 | 常不規則或模糊 |
| 細胞外觀 | 接近原來的正常組織 | 愈來愈異常及紊亂 |
| 生長 | 通常緩慢，有時多年不變 | 不一，通常較快 |
| 完全切除後復發 | 不常見 | 有可能，所以需要持續覆診 |
| 是否仍可危險 | 是，可壓迫重要結構 | 是，會入侵及擴散 |
最後一行比它在表中的位置更重要。一個壓迫腦部的良性腦膜瘤，或一個阻塞氣道或膽管的良性腫瘤，都是嚴重的醫療問題。良性代表不是癌症，不代表無害。
介乎兩者之間的灰色地帶
組織不會一下子由正常變成癌。兩者之間有一連串公認的變化，而這些名稱經常出現在報告上，值得認識。
| 名稱 | 描述甚麼 | 是否癌症？ |
|---|---|---|
| 增生（hyperplasia） | 細胞增生得比正常快，但外觀仍然正常 | 不是 |
| 異型增生（dysplasia） | 細胞外觀異常，組織失去原有排列 | 不是，但需要觀察 |
| 原位癌（carcinoma in situ） | 異常細胞尚未穿破進入鄰近組織 | 稱為第0期，屬非入侵性 |
大部分增生及輕度異型增生從不會惡化。之所以要報告及跟進這些發現，是因為這個過程有時的確會向前推進，而在入侵之前處理遠比之後容易。這也是某些良性生長一經發現便會切除的原因：例如大腸瘜肉，在大腸鏡檢查時便會切除，正因為其中少數最終會變成惡性。在香港，大腸癌篩查計劃正是以大便免疫化學測試配合大腸鏡，及早找出並切除這類瘜肉。
報告上寫「惡性」是甚麼意思？分級又代表甚麼？
如果報告寫着「惡性」（malignant），代表病理科醫生檢查細胞後，認為它們具有入侵性癌症的特徵。報告上通常還會出現另外兩個詞，而兩者經常被混淆。
分級（grade）描述細胞看起來有多異常。分化良好的細胞仍然像原來的組織，屬低級別；未分化的細胞已失去這種相似度，屬高級別。常用的分級由第1級（分化良好）至第4級（未分化）。分期（stage）則是完全不同的量度：它描述腫瘤有多大、擴散了多遠。分級關乎外觀及可能的侵略性，分期關乎範圍。一個腫瘤可以是高級別但屬早期，也可以相反。
醫生實際上怎樣判斷？
影像檢查能做到甚麼、不能做到甚麼
掃描描述腫塊的形狀、大小、密度、邊界及注射顯影劑後的表現。放射科醫生根據這些特徵估計惡性的可能性，通常以標準化的報告分類表達，而不是一個簡單的詞。這個估計確實有用，但不是診斷。通常代表良性的特徵，也會出現在部分癌症中；看似令人擔心的特徵，最後證實是良性的情況亦相當常見，因此單憑影像便做手術，現在被視為過度治療的成因，而不是謹慎的做法。
為甚麼腫瘤指標不能作出這個判斷？
這一點值得直接說明，因為這是人們自己閱讀化驗結果時最常見的誤解。沒有任何血液腫瘤指標能分辨良性和惡性腫瘤。這些指標是健康組織也會製造的蛋白質，在發炎、感染、良性增生、懷孕、吸煙及多種普通情況下都會上升。衞生署癌症網上資源中心亦提醒，每項血液檢查都有其局限性，可能出現假陽性或假陰性；診斷癌症通常需要結合臨床、病理及影像檢查的結果。我們的PSA驗血指南解釋為何PSA偏高最常反映的是良性的前列腺問題；CA 125驗血指南介紹一個會因子宮內膜異位及月經而上升的指標；而CEA驗血指南則描述一個單是吸煙便會升高的指標。腫瘤指標用於監察已確診的癌症，有時用作輔助評估，但它們不能解答本文的問題。
活組織檢查，以及為何「良性」結果的說服力較「惡性」弱
最後的判斷取決於組織。以針或手術取出的樣本會交給病理科醫生，由他檢查細胞，並愈來愈多地檢測特定的分子變化。這是衡量其他一切檢查的參考標準。
活組織檢查有一個特點值得了解，因為它解釋了很多看似過度謹慎的臨床做法：它提供的證據是不對稱的。樣本顯示癌症時，就是癌症，假陽性很少見。樣本沒有顯示癌症時，可能代表病變是良性的，也可能代表針沒有抽中。這就是為何一個可疑病變的活組織檢查結果為良性後，醫生往往會安排重複影像檢查而不是直接讓你出院，亦是為何在樣本結果令人安心之後，醫生仍可能建議切除。
第三個答案：未能確定
「未能確定」是指現有資料不足以判斷良性或惡性，在困難個案中十分常見。人們預期答案只有兩個，卻對困難個案中最常見的真實結果毫無準備：結果介乎兩者之間。各專科的標準化報告系統，都為這種情況預留了類別。甲狀腺活組織檢查可以得出「細胞足夠判讀，但無法定為良性或惡性」的結果，我們的甲狀腺結節驗血指南逐一介紹這些類別。肺癌篩查計劃在陽性和陰性之外，正式定義了「未能確定」的結果。腎臟影像經常發現無法分類的腫塊，而其中相當一部分是良性的，詳見我們的腎癌指南。
「未能確定」並不是檢查或判讀者的失敗，而是誠實地表示現有資料未能解答問題，而且它有自己的處理方法：隔一段時間重複影像檢查看看有否生長、為樣本做分子檢測、改用另一種影像方法，或再做一次活組織檢查。被告知結果未能確定令人沮喪，但總好過一個充滿信心、最後卻在任何一方面出錯的答案。
令人擔心的常見良性腫瘤
良性腫瘤極之常見，大部分人身上至少有一個而不自知。最常見的是脂肪瘤，即皮下柔軟的脂肪腫塊。其他包括腺體組織的腺瘤、子宮肌瘤、由血管組成的血管瘤、腦部及脊髓周圍的腦膜瘤、骨骼的骨瘤，以及一長串皮膚增生，例如脂溢性角化病、皮贅及櫻桃狀血管瘤。甲狀腺結節、腎囊腫及肝血管瘤在為其他原因做的掃描中十分常見，往往被視為背景發現，而不是問題。
甚麼情況下良性腫瘤仍需治療？
- 壓迫重要結構，例如腦部、脊髓、氣道、神經或血管
- 阻塞通道，例如膽管或腸道
- 製造激素，部分良性內分泌腫瘤會這樣
- 出血、引起疼痛或持續生長
- 屬於已知有惡變風險的類型，例如某些大腸瘜肉
- 無法有把握地與惡性病變區分，而且不適合只作監察
最新科學進展
過去三年的研究幾乎全部集中在灰色地帶，而這正是更好的工具能真正改變病人經歷的部分。以下發現來自經同行評審的研究及指引，已為一般讀者簡化；沒有醫生的意見，這些發現都不應改變個人的做法。
2024年發表的一篇系統性綜述，量化了上文所述活組織檢查證據的不對稱。在81項有關影像導引肺部病變活組織檢查的研究中，幾乎所有研究的特異度及陽性預測值都是1.00，即陽性結果基本上總是正確；敏感度則因技術不同而介乎0.35至0.97，即陰性結果遠沒有那麼可靠。電腦掃描導引活組織檢查的準確度中位數最高（0.91），但併發症比率亦最高（30%），而經支氣管鏡超聲波的方法則為3%。作者亦主張，計算準確度時應把「未能確定」的結果當作假陰性，原則是檢查的目的就是得出診斷。
肺癌篩查已把「未能確定」正式列為一個類別，而不是試圖消除它。歐洲胸腔影像學會2025年的結節處理建議，明確定義了陽性、未能確定及陰性的篩查結果，以體積量度軟件追蹤生長作為評估實性結節的主要方法，並以減少覆查次數、同時避免漏掉惡化及過度治療為目標。把不確定性當作一個可管理的類別，而不是必須立即解決的問題，正是各專科的發展方向。
研究亦在發展專門用來在不做手術的情況下分辨良性與惡性的分子及影像工具。2025年多個核醫學學會聯合發表的程序標準，提出以兩種互補的示蹤劑處理未能確定的腎臟腫塊：一種以抗體為基礎，會與透明細胞腎癌上的蛋白質結合，但一般不會與其他腎臟腫瘤結合；另一種是線粒體示蹤劑，會積聚在嗜酸細胞瘤等良性或惰性病變中，而不會積聚在透明細胞癌中。兩者一併使用時，一個陽性、一個陰性指向相反方向，比單用其中一種更有參考價值。另外，2025年一項涵蓋4項研究、534名參加者的薈萃分析發現，量度胸腔積液中兩個基因的甲基化，分辨惡性與良性積液的合併敏感度為85%、特異度為92%，優於細胞學檢查；不過研究數目少，目前仍屬有潛力而非已確立的方法。
人工智能亦正被用來測試同一問題，結果令人鼓舞但未有定論。2024年一篇綜合51項研究、以機器學習分析腦腫瘤影像的系統性綜述及薈萃分析，報告分辨良性與惡性腫瘤的合併敏感度為0.90、特異度為0.93。2025年一篇系統性綜述檢視人工智能應用於甲狀腺「未能確定」細胞學的數碼化切片，涵蓋13項研究、494個這類個案，發現這種方法有望減少判讀者之間的主觀差異，但缺乏標準化是應用於臨床的主要障礙。兩者都屬回顧性研究：這些工具被定位為輔助病理科或放射科醫生，而不是取而代之，目前欠缺的是前瞻性驗證。
詞彙表
| 詞彙 | 意思 |
|---|---|
| 腫瘤 | 任何異常的細胞腫塊，可以是良性或惡性。 |
| 腫瘤（neoplasm） | 腫瘤的醫學用語，意思是「新的生長」。 |
| 病變（lesion） | 一個刻意中性的詞，指任何異常組織的區域。 |
| 轉移 | 由原發癌症游離出來的細胞所形成的腫瘤。 |
| 分級 | 細胞看起來有多異常，由分化良好至分化差。 |
| 分期 | 腫瘤有多大、擴散了多遠。 |
| 異型增生 | 外觀異常但尚未變成癌症的細胞。 |
| 原位癌 | 局限於起始位置的異常細胞，稱為第0期。 |
| 未能確定 | 無法分類為良性或惡性的結果。 |
常見問題
「惡性」是甚麼意思？
惡性代表細胞能夠入侵附近組織，並擴散到身體其他部位，這是定義癌症的特性。良性則代表腫塊留在原來的位置，不會擴散，但仍可能因壓迫重要結構而造成傷害。
良性腫瘤會變成惡性嗎？
大部分不會，絕大多數良性腫瘤終身保持良性。某些類型有已知的轉變風險，這就是為何某些大腸瘜肉一經發現便會切除，亦是為何部分病變需要監察而不是置之不理。如果醫生建議切除或觀察某個良性腫塊，原因通常就是這種已知風險。
掃描能否分辨腫瘤是良性還是惡性？
不能確定地分辨。影像檢查根據大小、形狀、邊界及注射顯影劑後的表現估計可能性，而且做得足夠好，可以指導下一步。良性病變可以看起來令人擔心，癌症亦可以看起來令人安心。最終要靠病理科醫生檢查組織來解答。
驗血能否分辨良性與惡性？
不能。腫瘤指標在很多良性情況下都會上升，而相當一部分癌症的指標卻是正常的，所以它們不能作出這種區分。腫瘤指標主要用於監察已確診的癌症，有時亦為評估提供背景資料。
我的結果寫着「未能確定」，接下來會怎樣？
這代表現有資料不足以解答問題，這很常見，也不是錯誤。常見的下一步是隔一段時間重複影像檢查，看看有沒有變化；為現有樣本做分子檢測；改做另一種掃描；或再做一次活組織檢查。適用哪一種，視乎器官及發現有多可疑。
良性腫瘤危險嗎？
可以危險，所以良性不等於無害。壓迫腦部、阻塞氣道或膽管、出血或製造激素的良性腫瘤都需要治療。良性的真正意思是：它不會入侵周圍組織，也不會擴散到其他地方。
分級和分期有甚麼分別？
分級描述細胞在顯微鏡下看起來有多異常，由第1級（分化良好）至第4級（未分化）。分期描述腫瘤有多大、擴散了多遠。兩者互相獨立，一個腫瘤可以是高級別但及早發現。
資料來源
- What Is Cancer? — National Cancer Institute, National Institutes of Health
- Tumor Grade — National Cancer Institute, National Institutes of Health
- Benign Tumors — MedlinePlus, National Library of Medicine
- Benign Tumor: Definition, Types and Symptoms — Cleveland Clinic
- 血液測試／癌指標分析 — 衞生署癌症網上資源中心
- 大腸癌篩查計劃 — 衞生署
- Magnini A. et al. Diagnostic accuracy of imaging-guided biopsy of peripheral pulmonary lesions: a systematic review — Acta Radiologica，2024（PubMed收錄）
- Snoeckx A. et al. Lung cancer screening with low-dose CT: definition of positive, indeterminate, and negative screen results — European Radiology，2025（PubMed收錄）
- Rowe S.P. et al. SNMMI/EANM/ACNM Procedure Standard on the Use of Molecular Imaging for Renal Mass Characterization — Journal of Nuclear Medicine，2025（PubMed收錄）
- Aissani M.S. et al. Diagnostic performance of SHOX2 and RASSF1A gene methylation assays in malignant pleural effusion: a systematic review and meta-analysis — Cancer Cytopathology，2025（PubMed收錄）
- Silva Santana L. et al. Application of Machine Learning for Classification of Brain Tumors: A Systematic Review and Meta-Analysis — World Neurosurgery，2024（PubMed收錄）
- Poursina O. et al. Artificial Intelligence and Whole Slide Imaging Assist in Thyroid Indeterminate Cytology: A Systematic Review — Acta Cytologica，2025（PubMed收錄）
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