中大推算全港約2萬名新冠隱性染疫者 研究證復必泰科興均具保護作用

中大醫學院早前進行的新型冠狀病毒隱性感染研究，結果發現，本港未被發現的新冠患者最多有近2萬人，加上已確診的一萬多人推算出本港9成9以上人口必須透過接種疫苗方能得到保護。團隊另一項研究證實，已經接種兩劑新冠疫苗的人士體內均驗出中和抗體，證實本港提供的兩款疫苗都具保護作用。

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團隊於去年4月21日至今年4月18日期間共招募4,198名18歲以上成年人參與研究，進行抽血及問卷調查，以血清學測試識別參加者體內是否存有「免疫球蛋白G抗體（IgG）」，了解他們曾否感染病毒。結果當中6人被驗出有IgG抗體，比率為0.14%。經統計學調整，推算出本地新冠隱性感染患者約有2萬人，佔香港整體人口約0.3%。

中大推算全港約有2萬名新冠隱性染疫者，研究證復必泰科興均具保護作用。

中大醫學院微生物學系系主任陳基湘教授表示，研究結果顯示本港新冠病毒確診個案與未被發現的隱性個案比例為1：2，相比外國，香港出現隱性感染的機率是非常低，以瑞士日內瓦為例，當地的相關比例高達1：11.6。數據證明香港一直採取的防疫檢測、源頭追蹤及隔離措施均奏效，能有效阻止新冠病毒於社區擴散。

另外，中大醫學院也為111名已經接種兩劑疫苗的人抽血驗抗體，結果發現全部參加者的抗體測試都呈陽性，證實復必泰和科興疫苗都具保護作用。

中大醫學院推算本港約有2萬名新冠病毒隱性患者。

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中大醫學院賽馬會公共衛生及基層學院教授黃至生解釋指，按誤差值推算，預計有4439至19659人是尚未被發現的成人個案，再加上推算未成年的1756宗個案。本港的感染宗數預計約有18023至33238宗，按最高估算值，即19659名尚未發現的個案宗數推算，確診個案和未被發現個案的比率為1:2。

黃至生指出，「我們通常會用約兩萬人，即最高比率去推算隱形感染者的數字並作衡量指標。然而，『一比二』的比率其實屬好消息，反映我們暫時疫苗接種或社交距離政策上都得以見到成果。」

他補充指，按6名被驗出有抗體者的特性推算，未被找出的個案比例，有20%人屬隱性個案。他呼籲市民盡快接種疫苗，建立免疫屏障，減低感染風險。

陳基湘表示，本港感染率及疫苗接種率低，反映香港絕大部分人未有抗體保護，而香港鄰近地區疫情反覆，加上變種病毒肆虐，市民應盡早打針減低感染風險。

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。