中大AI系統0.04秒診斷新冠
2021年04月21日11:57
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。\大公報記者黃璇攝
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。\大公報記者黃璇攝

( 轉載自《大公報》)

如何判斷一名發熱病徵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余俊豪指,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%。

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