(陳奕釗攝)
肺癌及乳腺癌分別為本港常見癌症第二及第三位，中文大學工程學院於5年前開發人工智能，判讀肺癌及乳腺癌的醫學影像，診斷病人是否患癌，結果顯示人工智能準確率高達約91%及99%，識別過程較醫生肉眼判斷快，中大計算機科學與工程學系教授王平安(圖左)指，技術可提升診斷效率及降低誤診率，協助醫生盡早識別癌症及為病人制定治療方案。
早期肺癌篩查關鍵是檢測肺小結節的存在，即肺部影像是否出現細小的團狀陰影。現時醫生主要通過胸腔CT圖像，產生數百張斷層掃描圖像，並靠肉眼去判斷肺小結節的存在，過程至少需時5分鐘，但透過人工智能判斷CT掃描圖像，只需30秒便能識別出肺小結節位置，且準確率達91%。
而乳腺癌為本港第3位最常見的癌症，現時檢測乳腺癌方法是切取淋巴結的活組織作樣本，醫生在顯微鏡下檢查淋巴結有否轉移，以及分別腫瘤是良性或是惡性。醫生處理活組織全切片圖像時，肉眼檢測往往需時15至30分鐘，但透過人工智能檢測，挑選出有淋巴結轉移的圖像，整個過程需時5至10分鐘，且準備度較醫生檢測高出2%。
王平安表示，人工智能更會自行深度學習，即在大量數據中學習，在數據識別出某種的模式，較以往需人為輸入定義到人工智能不同，深度學習可提升精準度，而且電腦可無間斷工作，整體成本較人手診斷低，亦能盡早診斷癌症，使病人可盡早接受治療。他透露團隊現與3間北京醫院提高及改善人工智能的診斷準確率及技術，預計技術可於未來兩年廣泛應用在本地醫學界。
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