疫情︱中大研發AI分析CT影像 僅0.04秒辨別病灶位置 有助判斷出罕見病情

更新時間 (HKT): 2021.04.20 16:52
中大工程學院及醫學院組成聯合研究團隊,開發出人工智能系統,可自動檢測胸部電腦斷層掃描(CT)影像上的肺炎病灶,平均每次僅需0.04秒即能辨別病灶位置。本報記者攝

疫情下為病人「照肺」是其中一項找出確診者的重要方法,但解讀醫學影像需時,難免對臨床工作造成負擔。中大工程學院及醫學院組成聯合研究團隊,開發出人工智能(AI)系統,可自動檢測胸部電腦斷層掃描(CT)影像上的肺炎病灶,平均每次僅需0.04秒即能辨別病灶位置,並計算出佔全肺範圍比例,便利醫生分析及診斷。團隊預料,系統可大幅提高相關診斷的效率,協助監察病人病情變化,並減少人為失誤。

CT影像特徵易識別COVID-19病人 惟傳統閱片需時長

胸部電腦斷層掃描(CT)是用作檢測肺炎病灶的方法之一,透過儀器得出多張病人胸部橫切面CT影像,經放射科醫生分析後,便能診斷出是否有「肺花」等情況。

COVID-19病人的CT影像更有其特徵,病灶位置會分散在肺部不同位置,與其他病症產生的肺炎有較明顯的差異,因此CT可用作輔助找出潛在確診者。不過,傳統閱片過程中,放射科醫生約需5至10分鐘分析一份完整的CT影像,在疫情高峯時臨床負擔較大。

AI 0.04秒即可準確分析CT影像

中大工程學院計算機科學與工程學系、與中大醫學院影像及介入放射學系,組成跨學科研究團隊,開發出一套人工智能(AI)系統,可自動分析病人CT影像,判斷出COVID-19的感染病灶。

團隊採用威爾斯親王醫院、瑪嘉烈醫院及屯門醫院的數據庫,透過由去年1月24日至4月16的數據訓練AI,最後只需0.04秒即可準確分析一份CT影像,速度遠超傳統閱片。AI亦可計算出病灶佔全肺的比例,並比較新舊CT影像的不同,用作判斷病情及跟進病情變化。

讓AI直接於德國及內地數據庫受訓

由於CT影像並非一式一樣,基於不同地區、不同人種、不同儀器等因素,產生的影像都有些微差異,如解像度、影像角度等;因此如希望AI有更全面的分析能力,便需要其他地區的數據用作訓練,惟醫療數據屬敏感資料,涉及病人資料等,要取得外地的數據並非易事。

中大工程學院計算機科學與工程學系教授竇琪表示,團隊採用「新型聯邦學習技術」,直接讓AI於德國及內地的大學數據庫訓練,最後將各地訓練成果融合,過程不涉及直接取得數據,因此毋須簽訂複雜數據共享協議,減省大量時間,有助於在短時間爆發的疫情中建立全新AI。

減少人為失誤 有助判斷出罕見病情

中大醫學院影像及介入放射學系系主任余俊豪指出,AI有助於加快CT影像相關的診斷時間,騰出珍貴的醫生人手處理其他臨床工作,亦可減少人為的失誤、協助跟進病情變化等;AI亦可以學習大量數據及病例,「經驗」上可能勝於一個資深醫生,可判斷出罕見的病情。但他強調,AI現時仍只屬於工具,輔助醫生工作,因此得出分析結果後仍須由醫生覆核,未能完全取代醫生角色。

目前這套AI系統有原型在本港部份醫院參與分析影像,但由於本地疫情回穩,醫生人手未見緊張,系統參與程度仍然較低;是次研究亦已發表於Nature旗下綜合期刊npj Digital Medicine。

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