中大研發AI系統以「眼底相」偵測阿茲海默症 準確度達84%

本港有一成70歲或以上長者罹患認知障礙症，當中超過一半，約7萬人屬阿茲海默症（腦退化症）。中大眼科及腦神經科團隊2018年起研發一套人工智能系統，使用者拍攝多張「眼底相」後，就可檢測阿茲海默症的風險，準確度達84%。中大醫學院認知障礙預防研究中心主任莫仲棠表示，新技術應用簡易，期望可以減少求診者等候門診的時間。團隊目標於1年後將人工智能及眼底相機併合，並投放至臨床使用。

新技術「眼底相」檢查可偵測阿茲海默症。

72歲的陳太兒子一家2019年準備移民，並因疫情減少社交活動，丈夫開始感到太太焦慮及健忘，開始經常重覆同一問題、語言表達有時候感到困難，忘記練習多年的太極招式。求診後以新技術拍攝「眼底相」檢查，並接受治療，現時重複說話的徵狀已有改善。

研究團隊研究近13,000張相關人士的眼底相。

陳太所做的「眼底相」檢查，源自中大醫學院眼科及腦神經科2018年一項研究，團隊成功研發一項人工智能系統，偵測阿茲海默症。中大醫學院眼科及視覺科學系副教授張艷蕾表示，人工智能系統以「卷積神經網絡」的技術，透過自我學習系統學習識別不同風險的患者。市民只需拍攝2至4張「眼底相」，就可以得到風險的評分。

陳太經「眼底相」檢查及治療，重複說話的徵狀已有改善。

研究團隊利用近13,000張來自648名阿茲海默症患者、和3,240名認知功能正常人士的眼底相，用於研發及測試新系統。經實驗驗證，新系統偵測阿茲海默症的準確度為84%，敏感度和特異性分別達93%和82%。

莫仲棠表示系統供輕度有病徵的患者用作檢查。

中大醫學院周佩芳認知障礙預防研究中心主任莫仲棠表示，系統就如大腸癌篩查一般，供輕度有病徵的患者用作檢查，如果「斷片」發生次數愈發頻密，則可前往求診。他表示，如按過往方法於政府門診檢查，需時可長達兩年，而現時偵測阿茲海默症的方法中，新技術應用簡易，減少輪候及轉介時間，可以及早識別患者並進行治療。

團隊指每張眼底相成本約需800元。

團隊指，現時正電子掃描的方式篩查約需20,000元，而拍攝眼底相的光學科技普及，現時每張眼底相成本約需800元。惟AI系統仍屬初步的發展階段，期望計畫1年後將人工智能及眼底相機併合，並於門診及醫院等地方試用。

中大研發以「眼底相」準確偵測阿茲海默症的人工智能系統。

本港每3名65歲以上長者便有1名糖尿病患者。中大醫學院進行大數據分析，發現老年糖尿病患者因心血管疾病等原因的死亡風險，較一般人高1.5至2倍。中大成功開發一套能預測嚴重低血糖風險的機器學習模型，精確率達85%，可及早揪出高風險病人，進行預防治療。

嚴重低血糖是糖尿病患者常見急性併發症，可增患者跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症及各種死亡風險。 研究團隊分析醫管局數據實驗室逾110萬名65歲或以上長者的數據，發現5年間，此組別長者整體死亡率下降8%，惟若罹患糖尿病，因心血管疾病或其他原因死亡的風險，仍較沒患糖尿病患者高1.5至2倍。

中大醫學院內科及藥物治療學系研究助理教授楊愛民表示，相關發現反映糖尿病增死亡風險，有必要發展助患者預防糖尿病併發症及改善病情自我管理的大型干預措施。

威院內科及藥物治療學系顧問醫生陳俊文指，本港逾80%因低血糖到急症室求診的長者需住院治療，也增患者跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症，及各種原因死亡風險。

團隊利用2013至2018年間來自逾36萬名老年糖尿病患者共約150萬份醫療紀錄，以機器學習演算法XGBoost作基礎，開發了一套能預測出現嚴重低血糖風險的機器學習模型，涵蓋258個不同的預測指標，包括人口統計數據、患者一年內入院、診斷、用藥和恆常實驗室化驗資料，用以預測患者未來一年因嚴重低血糖而需住院的機會，預測精確率達85%。

領導是次研究的中大醫學院內科及藥物治療學系副教授周怡君補充，模型有望能結合本地電子病歷系統，揪出高風險的嚴重低血糖病人，及早進行預防措施，如改用降血糖反應較輕微的糖尿病藥，或調整胰島素注射時間和劑量。相關研究已在國際期刊《PLOS Medicine》及《Diabetes Research and Clinical Practice》發表。

中大團隊利用醫管局大數據，開發一套能預測老年糖尿病患者於未來一年出現嚴重低血糖風險的機器學習模型。