理大研AI判斷膝關節炎風險,準確度達8成
2021-08-09

關鍵字:

  • 關節/骨質/筋肌
  • 系統會分析膝關節炎惡化風險,助醫生判斷如何跟進及轉介

    膝關節炎造成痛楚,削患者活動能力,宜及早識別,惟公營醫療系統人滿為患,需輪候經年才可診斷。理大團隊研發人工智能系統,憑個人資料與醫療紀錄,助判斷患者病情惡化風險、識別高危人士接受治療,數據顯示準確率達8成,料可減少數以億計的醫療資源,紓緩公院壓力,目標5年內正式應用。

    以往研究曾推算,現時本港有約1成人、即至少70萬人患膝關節炎,但現時未有可靠預診工具,社區家庭醫生較難診斷,按醫管局資料,骨科專科門診新症輪候時間漫長,如新界東穩定新症最長要等逾2年,令患者往往要到情況惡化才可就醫,會診時間平均亦只有數分鐘。

    理大團隊研發膝關節炎人工智能預警及監察系統,患者在醫護協助下輸入資料,如病徵、生活習慣及疾病紀錄等,系統會分析膝關節炎惡化風險,助醫生判斷如何跟進,轉介高風險者接受專科治療,於社區層面提早識別患者,及至專科門診,系統亦可預測助醫生快速判斷治療方案。

    此系統使用美國數據庫,包含逾萬膝關節炎患者資料,實現逾80%的預測精準度,團隊正申請使用本港醫管局數據庫,有逾10萬名本地病人資料,提供病歷及醫學圖像,望提高對本地患者預測準確度至9成,現與中大及醫管局等機構合作,正收集約2,300名患者資料作分析及跟進。

    理大生物醫學工程學系副教授溫春毅表示,團隊過往接觸過公院專科部門,醫生透露新症過多分身不暇,而新系統可助社區醫療中心提供早期診斷,減輕公院壓力,助醫生作客觀而準確預測,提供個人化治療。團隊分析,系統可減少患者惡化及引伸的開支,每年可節省達14億元的直接和間接健康成本,將向政府申請資助,望開展大規模臨床試驗。

    《晴報》

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