社會事
糞便檢測首階段將以兒童及嬰孩為目標。
中大醫學院表示，昨日起為機場抵港人士提供免費糞便化驗服務，以找出有機會已感染新型冠狀病毒的「隱形個案」，防範這種已造成全球大流行的病毒於本港社區擴散。此糞便檢測首階段將以兒童及嬰孩為目標。
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中大醫學院又指，嬰孩及兒童較難採集深喉唾液樣本。假如採集樣本的方法不正確，深喉唾液測試呈假陰性的機會超過40%，有機會令已感染新型冠狀病毒的兒童及嬰孩成為社區內的「隱形個案」。相較之下，兒童及嬰孩的糞便樣本採集相對較易且非入侵性，檢測效果亦會較為準確。因此糞便檢測是為兒童及嬰孩檢測新型冠狀病毒較理想的工具。
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院方又指，是次病毒檢測及化驗程序由中大醫學院轄下的化驗室負責，可於收集糞便樣本翌日向衞生署提交結果。如病毒檢測為陽性，衞生署將聯絡有關人士作進一步跟進。中大醫學院期望有關糞便檢測服務可進一步加強本港測試新型冠狀病毒能力。
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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。
