30 秒发现九成肺癌乳腺癌，港中大人工智能识别系统问世
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。
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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