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AI分析CT圖速驗新冠肺炎 中大研發新系統 0.04秒完成評估

By on April 21, 2021

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室

余俊豪教授(右二)強調,醫生日後用AI輔助診斷,須簽署相關文件承擔醫療責任;旁為竇琪(左二)。(朱美俞攝)

余俊豪教授(右二)強調,醫生日後用AI輔助診斷,須簽署相關文件承擔醫療責任;旁為竇琪(左二)。(朱美俞攝)

由香港中文大學工程學院及醫學院組成的跨學科團隊,研發一款新型人工智能(AI)系統,可針對胸部電腦斷層掃描(CT)影像,快速檢測是否感染新冠肺炎,只需0.04秒內即完成分析,其準確度更高達96%。該研究成果已發表於Nature旗下綜合期刊npj Digital Medicine上。

中大醫學院影像及介入放射學系系主任余俊豪教授指出,坊間對新冠肺炎的早期檢測一般採用核酸測試或CT影像核酸測試靈敏度大約為70.6%至97.5%,惟本地曾經有人的測試結果呈陰性,後來卻成為隱形患者。

至於CT影像方面,準確度高達96%。惟醫生每檢查一個CT影像,需時5至10分鐘,診斷過程耗時且容易出錯;AI系統僅在0.04秒內即可準確評估整個三維CT影像,有望輔助醫生應付日常重複的診斷工作,提高臨床診斷效率。

竇琪指出,團隊以聯邦學習技術訓練AI,0.04秒內評估整個三維CT影像,準確度高達96%。(YouTube影片擷圖)

竇琪指出,團隊以聯邦學習技術訓練AI,0.04秒內評估整個三維CT影像,準確度高達96%。(YouTube影片擷圖)

200患者數據訓練模型

中大團隊在去年1月至4月採集來自本地及海外醫院的CT數據,當中包括本港威爾斯親王醫院、瑪嘉烈醫院、屯門醫院,以至北京大學深圳醫院、德國慕尼黑工業大學的醫院數據;通過新型聯邦學習技術,為其AI模型進行訓練。

中大工程學院計算機科學與工程學系助理教授竇琪解釋,醫院數據涉及患者私隱,以往較難在機構之間共享。然而,團隊利用聯邦學習技術,通過雲端系統,以模型參數代替醫院數據交換,藉此提高AI的準確度。

在保護病人私隱的前提下,團隊成功採集約200名來自不同醫院的患者數據;另通過域特定特徵歸一化(Domain-specific feature normalization),成功克服各醫院數據異質性的問題,包括不同機構的成像掃描儀、成像協議,以及患者種族差異等。

在保護病人私隱的前提下,團隊成功採集約200名來自不同醫院的患者數據。(YouTube影片擷圖)

在保護病人私隱的前提下,團隊成功採集約200名來自不同醫院的患者數據。(YouTube影片擷圖)

問及AI系統使用的數據有否涉及新冠肺炎變異病毒,余俊豪接受本報訪問時直言,由於病毒變異屬較近期個案,團隊所掌握的本地數據不多。不過,日後如有變異確診個案,團隊將分析有關數據。

助追蹤腫瘤放射診療

除了應用於新冠肺炎CT影像檢測,AI系統亦可輔助放射科醫生,為腫瘤科等需大量數據分析的病症進行斷症及追蹤治療等工作。

余俊豪強調,AI技術不會取代醫生,它僅為優秀的輔助工具,減輕醫護人員的工作負擔;日後AI輔助診斷時,醫生須確認並簽署相關文件,承擔醫療責任。

系統有望輔助醫生應付日常重複的診斷工作,提高臨床診斷效率。(YouTube影片擷圖)

系統有望輔助醫生應付日常重複的診斷工作,提高臨床診斷效率。(YouTube影片擷圖)

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