30 秒发现九成肺癌乳腺癌,港中大人工智能识别系统问世

来源:中国小康网 / 作者: / 2017-09-14
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肺癌及乳腺癌是本港常见癌症,现时医生主要以肉眼看医学影像诊症。香港中文大学计算器科学与工程学系针对检测医学影像,开发人工智能影像识别系统,只需三十秒至十分钟,便可分析病变影像,准确率超过九成,减少人为错误。团队将与本地医院合作,希望一至两年内在医学界应用。

香港中大计算器科学与工程学系教授王平安

香港星岛日报报道,人工智能技术愈趋成熟,应用范畴更广泛。香港中大计算器科学与工程学系教授王平安及其研究团队,成功发明可检测医学影像的人工智能影像识别技术。他们利用人工智能系统,以深度学习 (Deep Learning) 不断“练习”判断医学影像。

团队开发的技术,针对判别本港两大高危疾病肺癌及乳腺癌的医学影像。王平安称,肺癌筛查相当重要,早期肺癌多以肺小结节 (Small pulmonary nodule) 的形式出现,即在肺部影像出现细小的团状阴影,医生主要通过胸腔 CT 图像检查是否存在肺小结节,不过,每次检查都可产生多达数百张断层扫描图像,单靠肉眼判断,耗时至少五分钟,准确度亦受人手判别而有差异。

检测乳腺癌亦有相近情况,医生须通过乳房 X 光造影或 MR 扫描,检测硬块位置:在检测淋巴结转移时,医生须切取一小块活组织为样本,以显微镜细看。医生单靠肉眼查看,往往要花十五至三十分钟。

研究团队近年参加国际大型学术会议,藉人工智能系统比并过程,扩大肺癌及乳腺癌数据库,收集约三千五百个、来自不同国家的病例资料。系统接触愈多不同病例,识别病变准绳度愈高。经过反复测试,判别肺癌及乳腺癌医学影像的准确度,分别达九成一及九成九。系统亦比人手检测省时,判读 CT 扫描图像仅需三十秒,可识别肺小结节的位置; 判别乳腺癌过程亦只需约五至十分钟。

未来应用方面,王平安称,团队将联同北京三所医院合作开发,优化识别肺结节病变的技术。他称会与本地公立医院合作,希望进一步提升准确度,获医学界认可后,目标一至两年后可作广泛应用。他又称,智能影像识别技术理论上可广泛应用于不同癌症,但个别罕有病,病人数据不多,影响系统准确性。

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