Skip to Content Facebook Feature Image

17個月小可仁患罕見心臟病再患癌 中大教授籲捐款救小生命

社會事

17個月小可仁患罕見心臟病再患癌 中大教授籲捐款救小生命
社會事

社會事

17個月小可仁患罕見心臟病再患癌 中大教授籲捐款救小生命

2018年11月22日 21:21 最後更新:11月23日 12:20

救救小可仁

17個月大男嬰張可仁出生至今歷盡波折。他出生第4天已確診罕見心臟病「主動脈狹窄」,最近更被確診患「第4期神經母腫瘤」,癌細胞擴散更已擴散到頭骨至腰椎和盆骨,脊髓神經線亦受癌細胞壓住,正轉移至骨髓。年幼的可仁已承受無比痛楚,而且有癱瘓危機。可仁目前已接受化療,其需要免疫療法,提高存活率,但由於免疫治療費用高達200萬港元,中大醫學院在facebook專頁緊急呼籲市民捐款,幫助可仁父親拯救兒子性命。

可仁的父親張俊傑是中大醫學院畢業生,亦是醫生,另一兒子則患有自閉症。中大醫學院facebook專頁

可仁的父親張俊傑是中大醫學院畢業生,亦是醫生,另一兒子則患有自閉症。中大醫學院facebook專頁

中大醫學院在facebook專頁發帖,指可仁目前在威爾斯親王醫院兒童癌症中心接受化療,極容易受感染,已開始接受化療。其治療方案將包括化療、手術、放射治療、骨髓移植、免疫治療,預計治療時間約一年至一年半。當完成化療、手術和放射治療後,可仁將進行骨髓移植,之後需要免疫療法,將有助提高存活率由20%升至50%。不過,免疫治療需由病人自費,所需費用高達200萬港元。

17個月大的可仁最近確診患上「第4期神經母腫瘤」。中大醫學院facebook專頁

17個月大的可仁最近確診患上「第4期神經母腫瘤」。中大醫學院facebook專頁

帖文提到,可仁的父親張俊傑本身亦是醫生,2000年畢業於中大醫學院。張俊傑另一兒子患有自閉症,太太已辭掉小學主任一職,全職照顧兩位小朋友,並要照顧父母親,故此經濟上未能承擔高昂的醫療費用。

年紀少少的可仁已承受無比痛楚,而且有癱瘓危機。中大醫學院facebook專頁

年紀少少的可仁已承受無比痛楚,而且有癱瘓危機。中大醫學院facebook專頁

中大醫學院遂發起緊急呼籲募捐,協助張俊傑拯救其17個月大的兒子可仁。而募捐行動暫已獲6名中大醫學院教授支持,包括副校長霍泰輝、前醫學院院長鍾尚志、助理院長(教育)古明達、助理院長(入學)莫仲棠、內科及藥物治療學系心臟科副教授李沛威、及精神科學系臨牀助理教授麥敦平。

【捐款方法】
1. 銀行轉賬
• 直接存入以下香港中文大學校友慈善基金銀行戶口
• 於收據副本背後註明「捐助張可仁小朋友」,連同捐款人資料,郵寄或電郵至香港中文大學校友慈善基金

中信銀行(國際)China Citic Bank International 
戶口名稱: CUHK Alumni Charity Foundation Limited
儲蓄戶口/Saving a/c number: 772-1-04297600

2. 劃線支票
• 抬頭 'CUHK Alumni Charity Foundation Limited'
• 於背後註明「捐助張可仁小朋友」,連同捐款人資料,郵寄至香港中文大學校友慈善基金

*按捐款人意願,可在收據副本或支票上標明「捐助張可仁(任何治療費或生活費,不限用途)」

【香港中文大學校友慈善基金】
地址:香港灣仔皇后大道東43-59號東美中心1802室
電郵:info@cuhkacf.org
查詢電話:2180 4316

往下看更多文章

中大團隊以大數據開發機器學習模型 預測老年糖尿病患者患嚴重低血糖風險

2024年04月18日 15:33 最後更新:15:33

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。

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。

你 或 有 興 趣 的 文 章