香港訊 由香港中文大學（中大）工程學院計算器科學與工程學系竇琪教授與王平安教授，和醫(yī)學院影像及介入放射學系蘇宛彤醫(yī)生與余俊豪教授所帶領(lǐng)的跨學科研究團隊，聯(lián)合開發(fā)了一個人工智能（AI）系統(tǒng)，可快速及準確地自動檢測胸部計算機斷層掃瞄（Computed Tomography Scan，簡稱CT）影像上的新冠肺炎（COVID-19）感染病灶。

該研究采用新型聯(lián)邦學習技術(shù)，通過香港多家醫(yī)院的臨床影像數(shù)據(jù)對AI模型進行訓練，無需將數(shù)據(jù)集中在一處，藉以保護病人私隱。計算器科學與工程學系竇琪教授表示，團隊利用內(nèi)地和歐洲多個獨立及不可見的外部數(shù)據(jù)集對訓練后的AI系統(tǒng)進行驗證，展現(xiàn)了在COVID-19的全球爆發(fā)中，快速開發(fā)高效可靠的AI模型以建立大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)集的可行性和巨大潛力，同時保護病人私隱。該研究近期已發(fā)表在Nature旗下綜合期刊npj Digital Medicine。

智能醫(yī)學影像分析技術(shù)實現(xiàn)精準新冠肺炎CT病變檢測

在COVID-19的臨床診斷中，放射科醫(yī)生可透過醫(yī)學影像有效定量評估疾病的嚴重程度和觀察病情進展及恢復情況。然而，激增的醫(yī)學影像檢查使放射科醫(yī)生面臨前所未有的挑戰(zhàn)。因此，AI診斷系統(tǒng)對COVID-19病人的有效診斷和管理有很大的輔助作用。中大研究團隊揉合工程和醫(yī)學的跨學科優(yōu)勢，開發(fā)了新一代AI系統(tǒng)，可以準確迅速地從CT影像中自動檢測COVID-19病變，從而為臨床醫(yī)生提供實時可靠的診斷結(jié)果。計算器科學與工程學系王平安教授表示：「與以往的智能醫(yī)學影像分析技術(shù)不同，該新型AI系統(tǒng)利用聯(lián)邦學習技術(shù)，可在保護病人私隱的情況下有效聯(lián)合香港多個臨床中心的數(shù)據(jù)來進行模型開發(fā)。鑒于醫(yī)學影像往往存在不同成像設(shè)備導致的數(shù)據(jù)異質(zhì)性問題，這種多中心協(xié)作訓練的學習模式對于偵測各種數(shù)據(jù)分布的差異、提高模型可靠性，進而在復雜的實際臨床應(yīng)用中充分發(fā)揮AI的效能至關(guān)重要。」

國內(nèi)外多中心數(shù)據(jù)驗證AI模型魯棒性和泛化性

中大研究團隊建立的AI模型已在內(nèi)地和德國多個數(shù)據(jù)中心進行了獨立的外部驗證。結(jié)果顯示，該AI模型在香港本地及其他地區(qū)患者的CT影像上都具有優(yōu)異的病變檢測性能，充分體現(xiàn)了聯(lián)邦深度學習技術(shù)在綜合利用多中心數(shù)據(jù)，推進智能醫(yī)學圖像分析在真實臨床場景中廣泛應(yīng)用的巨大潛力。中大醫(yī)學院影像及介入放射學系助理教授蘇宛彤醫(yī)生指出：「AI系統(tǒng)還具有明顯的速度優(yōu)勢。傳統(tǒng)的臨床閱片流程，醫(yī)生檢查一個CT通常需要5至10分鐘，而AI僅在40毫秒（即百分之四秒）內(nèi)即可準確評估整個三維CT影像，一旦應(yīng)用可大幅度提高臨床診斷效率?！?/p>

這項最新研究展示了AI驅(qū)動的數(shù)字醫(yī)療技術(shù)在全球疾病爆發(fā)中的實用途徑和潛在效能。在COVID-19迅速發(fā)展的大流行中，顯然沒有足夠時間在醫(yī)院甚至國家之間建立復雜的數(shù)據(jù)共享協(xié)議。中大醫(yī)學院影像及介入放射學系系主任余俊豪教授補充：「在這種情況下，建基于病人私隱保護的機器學習是能夠讓數(shù)字醫(yī)療技術(shù)迅速迎戰(zhàn)全球公共衛(wèi)生危機的重要推動力和加速器。是次研究以COVID-19為研究目標，表明了跨學科融合多地域合作是AI克服復雜真實場景解決實際臨床需求的關(guān)鍵所在。我們相信安全可靠通用的醫(yī)學圖像智能分析技術(shù)，是實現(xiàn)智慧醫(yī)院的重要一環(huán)，將會為香港以至全球革新醫(yī)療服務(wù)，增強衛(wèi)生危機應(yīng)對能力提供保障。」（《中國基建報》記者 韓雨 香港報道）