图：理大研发的膝骨关节炎人工智能预警及监测系统，令预诊不限于专科医生，可纾缓医院压力。

　　至少一成香港市民受膝骨关节炎（KOA）困扰，不仅承受疼痛、影响活动能力，还增加患上心脏病及中风的风险。

　　香港理工大学研发KOA人工智能（AI）预警及监测系统，可为30岁以上人士提供早期诊断，预测恶化风险及分流患者，准确度可高达九成；系统还可大大帮忙骨科专科医生，节省90%诊断时间，预计五年内可推展至临床。是项研究于去年一个商业网上峰会获得“全球创新奖”。\大公报记者　解雪薇（文、图）

　　现时膝骨关节炎缺乏可靠的预诊工具，患者出院后亦难以自我管理病情。生物医学工程学系哲学硕士陈乐晋介绍，预警系统透过输入患者基本资料及相关疾病纪录等，预测其恶化风险，咨询家庭医生后，低风险病例可在医生监督下使用自我管理系统，高风险者则会被转介至医院或专科诊所及早进行治疗。

　　五年内推展至临床

　　至于临床治疗，会在上述所需资料的基础上，加入膝关节的医学图像如超声波及X光图像自动化分析后，将危险因子分析可视化为KOA恶化风险结果，咨询骨科医生后，分流出病情稳定、恶化缓慢或迅速的病人。

　　理大生物医学工程学系副教授温春毅介绍，系统包含的23条题目中多为“Yes or No”问题，当中六至七条为医生填写，“填写的医生不限于专科医生，普通科医生、护士、物理治疗师都可以”，从而令病情监测不拘于专科医生。

　　传统医生问诊需时约15分钟，温春毅提到，在系统辅助下可大大提高效率，“可节省至少90%的时间，准确度较单纯医生判断高出10%”，从而可将节省的问诊时间用于医生进行进一步详尽的交谈及分析。他续指，现时该系统透过社区中心推介病人或长者进行测试，未来会在政府支援下扩大范围。

　　可改善慢性病管理

　　生物医学工程学系哲学硕士李浩轩指，系统可通过加强社区医疗及临床医疗间的协作，改善慢性病管理，预计每年可减少14亿元的健康成本。研究团队已将该研究成果转化为创业意念，并于去年八月成立公司，是项研究于“2020 TechConnect商业网上峰会暨展览”（TechConnect）获得“全球创新奖”。