科大研AI模型助辨乳癌瘤 稱省時三四成

科大研發的AI模型「MOME」（圖）分析乳腺癌病人的磁力共振（MRI）影像，快速區分腫瘤屬良性或惡性，協助醫生診斷。（科大提供）

科大研發四大人工智能（AI）醫學模型，團隊昨日舉行發布會介紹。左起為南方醫科大學基礎醫學院病理系教授梁莉（視像與會）、科大首席副校長郭毅可、計算機科學及工程學系助理教授陳浩及暨南大學第二臨�H醫學院深圳市人民醫院放射科主任醫師吳明祥。（楊晨攝）

【明報專訊】近年人工智能(AI)愈加廣泛應用於醫療領域。科大昨日公布4個AI醫學大模型，包括利用AI分析磁力共振(MRI)影像做乳癌診斷的「MOME」。科大計算機科學及工程學系助理教授陳浩稱，MOME可協助放射科醫生快速判斷腫瘤屬良性或惡性，準確度90%，可節省30%至40%診斷時間，醫生可將精力放在更關鍵的治療環節。

偕內地醫院合作 蒐逾萬病人MRI影像

陳浩稱MOME屬首個以「大模型」方式分析多參數MRI影像的AI模型，科大與內地5間醫院合作，收集逾萬名乳腺癌病人的MRI影像。陳介紹，MOME可準確識別病灶部位、判斷腫瘤分期、評估治療風險等，盡量避免病人做不必要的穿刺化驗，亦有助制訂合適治療方案。

團隊將MOME檢測惡性腫瘤的結果與6名不同年資的放射科醫生對比，發現系統準確度達九成，可媲美5年或以上經驗的放射科醫生。陳提到，每個患者的MRI影像有多個序列，每一序列又包含數百張二維圖像，放射科醫生逐張檢視耗時長，由MOME代為分析可助節省三四成診斷時間，醫生可集中精力於治療的關鍵環節。

「MOME」未臨�H試驗 與港醫院商合作

陳浩冀半年至一年內合作醫院增至10間，正與本港醫院商討合作，另亦正研發肺癌診斷AI模型。不過MOME尚未進入臨�H試驗階段，陳明言仍需蒐集更高質素的數據，提到內地近年已逐漸完善針對AI醫療系統的審批監管，有利實現臨�H應用，他亦了解本港正推動有關規管。

科大其餘3個醫學AI模型包括病理輔助工具「mSTAR」，可助病理學家執行多達40項診斷等，節省病理分析時間；被團隊形容為「醫學界GPT」的多模態語言模型「MedDr」及AI框架「XAIM」，剖析各個AI醫學系統如何決策，以助提升醫療人員對AI模型的信任。

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