人工智能 – 明報健康網 - 必威进入 //www.afterroberto.com 明報健康網 Mon, 09 Dec 2019 09:28:53 +0000 en-US hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.6.2 //www.afterroberto.com/wp-content/uploads/2023/08/cropped-homelogo-1-32x32.png 人工智能 – 明報健康網 - 必威进入 //www.afterroberto.com 32 32 【了解肺癌】中大AI讀CT圖 30秒辨早期肺癌 準確率逾九成 冀兩年後港醫院應用 //www.afterroberto.com/%e4%b8%ad%e5%a4%a7ai%e8%ae%80ct%e5%9c%96-30%e7%a7%92%e8%be%a8%e6%97%a9%e6%9c%9f%e8%82%ba%e7%99%8c-%e6%ba%96%e7%a2%ba%e7%8e%87%e9%80%be%e4%b9%9d%e6%88%90-%e5%86%80%e5%85%a9%e5%b9%b4%e5%be%8c%e6%b8%af/ Thu, 07 Sep 2017 03:10:51 +0000 //www.afterroberto.com/?p=9494 【明報專訊】香港中文大學工程學院開發以人工智能（AI）深度學習系統，判讀電腦斷層掃描（CT）及病理組織切片等醫學影像，並針對肺癌及乳腺癌的影像做研究，結果發現利用人工智能判讀此兩種癌症的醫學影像，準確率分別達91%及99%，識別過程只需30秒至10分鐘，較傳統肉眼診斷省時。團隊指研發結果獲得醫學界正面回應，期望產品兩年後可應用於本港醫院。

深度學習系統似AlphaGo

中大計算機科學與工程學系教授王平安解釋，智能深度學習（Deep Learning）系統是指電腦模仿人類大腦，將所蒐集的數據，再根據操作員或醫生的指示和講解，將數據分析，從而按操作員的修改等動作再自行學習，改善程式內容，原理類似智能下棋程式AlphaGo，會自行依數據思考及分析。

【了解肺癌】中大AI讀CT圖 30秒辨早期肺癌 準確率逾九成 冀兩年後港醫院應用
中大計算機科學與工程學教授王平安（左）與博士研究生竇琪（右）的團隊，5年前開始研究將人工智能深度學習（Deep Learning）應用於醫學影像檢測，發現有效提升診斷肺癌及乳腺癌效率，測試效果已取得醫學界正面回應，期望兩年後本港醫院可使用。（馮凱鍵攝）

每次數百張CT圖 肉眼讀費時費神

王平安指，早期肺癌多以肺小結節的形式出現，即肺部出現陰影，現時醫生主要透過胸腔CT圖像做檢查，但每次檢查都會產生數百張圖像，需花長時間用肉眼逐張觀察，非常費神。其團隊採用深度學習技術判讀CT掃描影像，結果發現只需30秒，便可自動識別出肺部陰影位置，準確度達91%，而肉眼檢查約需5分鐘。

【了解肺癌】中大AI讀CT圖 30秒辨早期肺癌 準確率逾九成 冀兩年後港醫院應用
中大工程學院開發人工智能深度學習閱讀CT圖像，微小至肉眼難以見到的地方，智能技術也可以偵測到；如圖中在肺部上的白點雖然不太明顯，但智能技術可偵測出有可疑，並以0.992代表該位置屬腫瘤的機率。（受訪者提供）

王平安表示，一般乳腺癌要通過乳房X光造影或MR掃瞄檢測硬塊位置，醫生需切取活組織樣本，再用顯微鏡拍攝圖像，檢測淋巴結轉移，但每幅圖解像度極高，令檢測過程費時費力。團隊為此開發了一種新的深層疊卷積神經網絡，分階段處理乳腺癌切片圖像，先作較粗略但能保持高靈敏度的快速預測模型，重構出更精密而準確的預測結果，最後定位並挑選含淋巴結轉移的圖像。整個過程只需約5至10分鐘，準確度達98.75%，而靠肉眼則需15至30分鐘，準確度亦較前者低約兩個百分點。

【了解肺癌】中大AI讀CT圖 30秒辨早期肺癌 準確率逾九成 冀兩年後港醫院應用
中大團隊發現，採用深度學習技術判讀CT掃描圖像，僅需30秒就能自動識別出可能出現肺小結節（早期肺癌徵兆）的位置，準確度達九成，當中的P代表其概率值，以0至1代表，若P等於1，即代表該位置懷疑是腫瘤的機率極高。（受訪者提供）

與3北京醫院合作開發產品

中大計算機科學與工程學系博士研究生竇琪稱，智能深度學習可協助醫生觀看掃描圖像，當發現可疑圖像時，系統便會通知醫生。團隊5年前展開相關實驗，年花約300萬元，並多次就有關實驗參與國際學術比賽。今次肺癌和乳腺癌的研發數據來自多個國家、共逾3500名病人，研發結果亦在國際學術比賽中名列前茅，獲醫學界正面回應，現聯同3間北京的醫院合作開發相關產品，為癌症早期診斷和治療提供可靠數據，亦開始與本港公立醫院洽商，期望兩年後技術可在本港醫院應用。

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