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主題3:互聯相依的當代世界

科大研AI模型助辨乳癌瘤 稱省時三四成

01-11-2024

科大研發四大人工智能(AI)醫學模型,團隊昨日舉行發布會介紹。左起為南方醫科大學基礎醫學院病理系教授梁莉(視像與會)、科大首席副校長郭毅可、計算機科學及工程學系助理教授陳浩及暨南大學第二臨牀醫學院深圳市人民醫院放射科主任醫師吳明祥。(楊晨攝)

科大研發的AI模型「MOME」(圖)分析乳腺癌病人的磁力共振(MRI)影像,快速區分腫瘤屬良性或惡性,協助醫生診斷。(科大提供)

【明報專訊】近年人工智能(AI)愈加廣泛應用於醫療領域。科大昨日公布4個AI醫學大模型,包括利用AI分析磁力共振(MRI)影像做乳癌診斷的「MOME」。科大計算機科學及工程學系助理教授陳浩稱,MOME可協助放射科醫生快速判斷腫瘤屬良性或惡性,準確度90%,可節省30%至40%診斷時間,醫生可將精力放在更關鍵的治療環節。

偕內地醫院合作 蒐逾萬病人MRI影像

陳浩稱MOME屬首個以「大模型」方式分析多參數MRI影像的AI模型,科大與內地5間醫院合作,收集逾萬名乳腺癌病人的MRI影像。陳介紹,MOME可準確識別病灶部位、判斷腫瘤分期、評估治療風險等,盡量避免病人做不必要的穿刺化驗,亦有助制訂合適治療方案。

團隊將MOME檢測惡性腫瘤的結果與6名不同年資的放射科醫生對比,發現系統準確度達九成,可媲美5年或以上經驗的放射科醫生。陳提到,每個患者的MRI影像有多個序列,每一序列又包含數百張二維圖像,放射科醫生逐張檢視耗時長,由MOME代為分析可助節省三四成診斷時間,醫生可集中精力於治療的關鍵環節。

「MOME」未臨牀試驗 與港醫院商合作

陳浩冀半年至一年內合作醫院增至10間,正與本港醫院商討合作,另亦正研發肺癌診斷AI模型。不過MOME尚未進入臨牀試驗階段,陳明言仍需蒐集更高質素的數據,提到內地近年已逐漸完善針對AI醫療系統的審批監管,有利實現臨牀應用,他亦了解本港正推動有關規管。

科大其餘3個醫學AI模型包括病理輔助工具「mSTAR」,可助病理學家執行多達40項診斷等,節省病理分析時間;被團隊形容為「醫學界GPT」的多模態語言模型「MedDr」及AI框架「XAIM」,剖析各個AI醫學系統如何決策,以助提升醫療人員對AI模型的信任。