港大統計及精算學系利用人工智能技術分析CT電腦掃描檢測,研發出一個網上診斷系統,可對新冠肺炎疑似病人進行篩查,估計他們染病機率。系統只需胸部CT電腦掃描圖像,立刻顯示結果,準確率高達88%,盼可減輕核酸檢測負擔。
港大的新冠肺炎網上診斷系統,由港大統計及精算學系系主任尹國聖和港大博士後研究員劉斌率領研發。尹表示,新冠疾病的核酸檢測精準度低和耗時長,且要多次檢測才能得出最終結果,但假陰性率較高。
以AI篩選胸部CT圖 即知結果
港大團隊研發的系統以CT掃描診斷爲篩選工具,結合AI技術,進行胸部CT掃描圖像作篩選。網上診斷系統只需上傳胸部CT電腦掃描圖像便立刻顯示結果,準確率達88%、靈敏度達86%、特異度達90%,操作簡易。
尹解釋, CT掃描圖對早期無症狀的新冠肺炎病人有很好的篩查效果,因為病毒在進入人體會首先攻擊肺部,產生病變,惟沒有公開的CT數據集,團隊早期需收集大量樣本數據,並對樣本進行標記。
研發團隊後來從文獻中得出針對新冠肺炎的五種病徵,並設計出一個基於CT圖像的Lesion-Attention深度神經網絡模型,可同時學習圖像中可以區分新冠病人和非新冠病人的特徵,及學習多標籤病徵。尹表示,未來前綫抗疫的醫務人員可使用診斷系統,並分享數據、開展合作研究,以減輕核酸檢測的負擔。
撰文:李卓成
責任編輯:梁偉澄
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