澳科大人工智慧診斷新冠肺炎再獲突破

【特訊】自2019年末，新冠肺炎疫情爆發以來，澳門科技大學醫學院和科大醫院積極投身疫情攻關研究。於2020年4月基於50萬張胸部CT影像成功研發出人工智慧影像學輔助診斷新冠肺炎系統，精准度高達90%以上，在國際上多個單位部署使用，且受到各界的高度評價與肯定，為全球抗疫做出了突出貢獻。然而，胸部CT掃描並不是一個臨床一線工具，它需要更多的時間進行且費用較貴，並且在偏遠地區不容易獲得，因此限制了它的應用範圍。而通過X-光胸片（CXR）診斷作為一種臨床一線工具，是世界範圍內篩查、分診和診斷各種肺炎(包括細菌性、病毒性和其他類型的肺炎)的最常用手段。國際上常見的肺部疾病更多是通過CXR進行診斷，因為它周轉時間更快，在重症監護環境下使用更方便。

4月15日，澳門科技大學醫學院張康講座教授作為主要通訊作者，參與並聯合多個單位在人工智慧診斷新冠肺炎研究上再創佳績，在國際頂級期刊《Nature Biomedical Engineering》發文“A deep-learning pipeline for the diagnosis and discrimination of viral non-viral and COVID-19 pneumonia from chest X-ray images”（通過CXR影像診斷和鑒別病毒性、非病毒性和新冠肺炎的深度學習系統）。

該自動化深度學習系統可用於肺炎和常見肺部疾病評估，可作為急症室、偏遠地區或發展中國家的一線診斷工具，促進早期干預，並為臨床決策提供重要的支援。由於該系統可迅速部署到醫療中心，提供第一線評估，快速周轉時間，解決公共衛生問題至關重要。該項技術為進一步推進精准醫療和智慧醫療，為全球抗疫工作做出重要貢獻。本研究的大量CXR影像資料和代碼為抗疫向全球開放，由中國國家生物信息中心大灣區節點向世界發佈。