上图：蔡璟与研究团队合力开发LungRT Pro，技术已开始落地应用。下图：理大医疗科技及资讯学系系主任蔡璟教授介绍LungRT Pro，该系统能减低传统造影辐射风险。\大公报记者林良坚摄

　　AI生成图片相信大家已不陌生，但AI若能在短时间内生成验身时的功能扫描影像，比传统扫描还能大幅减少辐射危害，你会否乐意尝试？

　　香港理工大学医疗科技及资讯学系系主任蔡璟教授及其团队，收集逾百名肺癌患者的电脑扫描影像以训练人工智能模型，开发“人工智能肺部放射治疗辅助系统”（LungRT Pro），可以自动分析电脑扫描影像，毋须用上含辐射的造影剂即可生成肺部通气及灌注功能影像，准确分辨肺部不同区域功能；在进行放射治疗时，较传统方式更能精确保护肺部高功能区域，降低放射性肺损伤风险。目前该技术已落地，并与多家医院展开合作。\大公报记者 邱梓茵、汤嘉平

　　肺部核心功能主要有二──通气与灌注，即空气在肺部的分布情况，以及血液供应状态。蔡璟解释，传统检查如吹气式肺活量测试，仅能反映肺部整体功能，无法显示功能分布及具体受损部位。因此，需专门的肺功能影像技术（SPECT）作进一步评估。

　　SPECT虽精确度高，但在具体执行上存在诸多麻烦。蔡璟指出，此类检查费用高昂，在香港一次收费介乎5000至15000元；且需吸入或注射含放射性同位素的标记物，会产生额外辐射风险，检查时间亦颇长。对于需接受放射治疗的癌症患者而言，这项检查难成为常规项目。

　　更精确保护肺部高功能区域

　　为弥补现有技术的缺陷，蔡璟团队研发LungRT Pro影像技术，于2019年收集了玛丽医院73例患者的资料，通过搭建三维注意力残差神经网络，从普通CT图像中提取肺组织疏密、明暗变化等纹理特征，并重构肺功能影像。团队之后通过模型预训练和微调阶段选取84个样本用于学习与交叉验证，剩余62个样本用于测试，以评估模型效能。实验证明，该技术与传统基于显影剂的核子医学肺部造影有逾80%相似性。

　　与传统肺功能影像技术相比，蔡璟表示，AI肺功能影像技术具有三大优势：其一成本效益高，仅需常规CT数据即可生成，大幅节省检查开支；其二安全性佳，毋须额外使用造影剂，避免额外辐射，对患者更友好；其三效率突出，完全基于计算生成，毋须单独安排扫描，大幅提升检查时效。

　　除了肺功能影像生成，LungRT Pro还能延伸应用于肿瘤放疗。他举例，放射疗法中，理想情况是将肺部高功能区域的剂量尽可能地降低，对这些区域进行保护，不影响病人术后正常生活。“英国一位患脑癌的小提琴家，为在手术中保护自己演奏功能区域，在治疗期间持续拉琴，启动脑部相关功能区──这恰恰反映现时治疗需求的变化。”蔡璟表示，在许多癌种的生存率已经很高的情况下，现时许多癌症治疗关注已从“保生存率”转为“保护身体功能”。

　　技术缩小地区医疗资源差异

　　问及技术发展进度，蔡璟透露，目前LungRT Pro的临床合作正按部就班推进；其中，肺功能影像的合作已开展至少两三年，因该环节不影响患者治疗流程，技术落地相对顺利，已与多家医院“搭好桥梁”。至于放射治疗计划的临床试验则属新启动项目，现阶段刚刚展开，为初起步项目。

　　“AI加入医疗行业是势不可挡的。我认为一方面AI可以帮助提升医护效率，一方面能帮助缩小地区之间医疗资源的差异。”谈及研究AI医疗的课题，蔡璟说：“AI改革影像诊断行业，这些事已经逐步将构思变成现实，我的感觉就是我们现在要做好准备，对未来的医生做好培训。事实上，我了解到我们现在很多的医学院已经在做这件事情了。”