港大開發AI深度學習法預測疾病

病人之福~

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香港大學研究團隊成功研發人工智能（AI）深度學習方法來預測與疾病相關的金屬結合位點突變，成為全球首個用於預測金屬蛋白中與疾病相關的金屬相關位點突變的深度學習方法。

該人工智能深度學習法由香港大學化學系教授孫紅哲領導的研究團隊，與美國亞利桑那州梅奧醫院教授王俊文合作究，研究結果刊於國際權威學術期刊《自然——機器智能》。

研究團隊（左起）港大化學系王海波、Mohamad Koohi-Moghadam、孫紅哲和李洪艷。

孫紅哲指，機器學習和人工智能在當前的生物和化學科學中發揮重要作用，研究團隊使用整合組學的方法，包括金屬組學和金屬蛋白組學，研究生物學和醫學領域中的金屬離子並且已從體內、體外的實驗中獲得大量有價值數據，從而發現疾病背後的秘密並與之抗爭。他相信新研發的深度學習方法可用於正在進行的其他項目。

加拿大62歲婦巴隆（Dianne Balon）靠AI技術超前診斷出患上致命癌症，挽回了自己的生命。

加拿大62歲婦巴隆聽取新血液檢測方法

據《每日郵報》報導，加拿大62歲婦巴隆在2017年的一次健康會議上遇到了一種新的血液檢測方法。當時，她以加拿大一家健康保險公司副總裁的身份參加了這次會議。這種方法可以分析250多種生物標記物，而這些生物標記物通常是大多數醫院無法檢測到的複雜指標。

血液檢測使用經訓練人工智能程式  尋找免疫標記物和發炎等微小變化

這項血液檢測方法使用了經過訓練的人工智能程式，在資料庫中運行檢測結果，尋找免疫標記物和發炎等微小變化。巴隆對自己的健康狀況感到好奇，於是決定試一試。在2018年至2022年期間，她每年都進行這項血液檢查。

2022年發現體內發炎率「非常高」 活檢結果發現胰臟出現癌性病變

到了2022年，檢測結果顯示她體內的發炎率「非常高」，並且代謝物和蛋白質也發生了變化。儘管當時巴隆身材苗條，沒有症狀，飲食健康，但她將結果告訴了她的醫生。醫生使用傳統的方法對她進行了血液檢查，結果顯示「正常」。然而，巴隆還是說服她的醫生進行了活檢和掃描，結果發現她的胰臟真的出現了癌性病變。

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這項檢測結果提供了關鍵的證據。根據巴隆的外科醫生所言，現年62歲的她接受了手術，移除了可能發展成「全面胰臟癌」的病變。

巴隆：AI救了我的命

巴隆表示「我非常感激。AI絕對救了我的命，我就像中了彩票一樣。「巴隆意識到，她提前多年發現了自己的病情。而對於大多數胰臟癌患者來說，發現疾病時已經太晚了。

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