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| 中大研究團隊開發新一代AI系統，自動分析新冠肺炎CT影像。(大公報) |
中評社香港4月21日電／大公報報道，如何判斷一名發熱病征者是否感染新冠肺炎？CT影像診斷是關鍵一步。疫情肆虐時，醫生在枯燥的靜態圖像中尋找蛛絲馬跡，面對大量數據，人機都超負荷運轉，極易出現誤診。中文大學研發新一代AI系統，以每張0.04秒的速度分析CT影像，準確率最高達96%。該研究展示了數據驅動的智慧醫療，在重大流行病爆發時的實用性和潛在效能。
準確率高達96%
此AI系統由中大工程學院和醫學院跨學科合作，以聯盟式學習（Federated Learning）算法技術實現。參與研究的七所醫院及大學（香港三間，內地三間，慕尼黑一間），在確保病人私隱的前提下，分別透過內部臨床影像對AI模型進行訓練（學習），再把結果送給中央伺服器（雲端）交換整合，隨後把學習模型公開共享，以改進AI準確度。此技術有助醫生快速評估患者臨床情況，相關成果上月在知名科學雜誌《自然》的合作期刊《npj Digital Medicine》發表。
中大醫學院影像及介入放射學系助理教授蘇宛彤介紹，在新冠肺炎臨床診斷中，放射科醫生根據患者CT結果，肉眼讀片找出肺部感染病灶，定量評估感染的嚴重程度，以及觀察病情進展和恢復情況。
她續稱，去年本港疫情發生之初，醫管局指定接收醫院和診所都在超負荷運轉，放射科醫生面臨前所未有的工作強度，“資深醫生閱片加診斷，過程都需要10分鐘。若工作量激增，極易因疲倦而出錯。運用AI僅需40毫秒（0.04秒）可評估整個三維CT影像，具有明顯的速度優勢。”因此AI對患者的有效診斷和管理有很大的輔助作用。
中大醫學院影像及介入放射學系系主任餘俊豪指，此新一代AI系統，另可應用在腫瘤的診斷及追蹤治療狀況，有助減少醫學影像分析所需人手。
惟目前該系統尚有改進空間，計算機科學與工程學系助理教授竇琪闡述，AI要準確運算，需要“餵”大量數據給它學習，當前AI仍需更多數據完善。還須考量全球不同機構採用的CT成像掃描設備不同，不同膚色人種和性別的影響，她舉例此次研究中，慕尼黑工業大學的樣本涉多元人種，故其準確率約88%。 |
