肺癌和乳腺癌均是本港兩大殺手,及早確診有助減低死亡率。中大工程學院近年開發以人工智能透過深度學習,學懂判讀電腦斷層掃描(CT)及病理切片,診斷肺癌及乳腺癌的準確率分別高達91%及99%,有效大大縮減診斷時間。
領導研究團隊的中大計算機科學與工程學系教授王平安指,人工智能透過收集大量病理數據,由醫生標記出癌細胞和正常細胞的特徵,令人工智能重複學習,直至能分辨出癌細胞和正常細胞。
收集數據 「學習」分辨癌腫
早期肺癌多以肺小結節的形式出現,使用深度學習技術在CT掃描圖像中識別出肺小結節,需時僅30秒,而醫生用肉眼觀察則需3至5分鐘。處理乳腺癌的切片圖像時,此項自動化技術只需5至10分鐘,就可挑選出有淋巴結轉移的部分,比醫生用肉眼查看需要的15至30分鐘快,準確率亦較高。
團隊以此技術參加了幾個國際學術會議的比賽,結果診斷癌症的準確率極高,在去年一項比賽中,診斷乳腺癌的準確率達98.75%,僅次於麻省理工學院及哈佛醫學院團隊的99.35%,比人類檢測的96.6%還高。
王平安指,此技術每年開發成本約300萬。團隊正與北京及本港公營醫院洽商,預計未來一兩年可將此技術在醫療界廣泛應用。
記者:黃詠雯
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中大研發AI 診斷肺癌乳癌9成準
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肺癌和乳腺癌均是本港兩大殺手,及早確診有助減低死亡率。中大工程學院近年開發以人工智能透過深度學習,學懂判讀電腦斷層掃描(CT)及病理切片,診斷肺癌及乳腺癌的準確率分別高達91%及99%,有效大大縮減診
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