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”。