AI輔助實時篩出腫瘤性息肉
及早篩查及切除大腸息肉，有助減低演變成大腸癌的風險。現時醫生以內窺鏡檢查大腸有否息肉，若息肉較為扁平及體積細小，單憑肉眼有機會遺漏。中文大學研發一套人工智能（AI）輔助診斷系統，可實時從大腸鏡影像圈出息肉位置，以及分析息肉屬腫瘤還是非腫瘤性，助醫生即時判斷是否需要切除。相比現時需要抽取息肉組織作病理化驗，可節省約一至兩周時間，及減低病人「白捱一刀」的機會。
扁平類息肉 難檢測易遺漏
做大腸癌篩查，醫生可用內窺鏡檢視病人腸壁，找出息肉位置，依賴醫生的經驗及技術。帶領是次研究的中大外科學系助理教授潘頌欣表示，部分息肉種類例如「無蒂鋸齒狀息肉（SSA）」較易遺漏，「息肉較扁平，加上內窺鏡反光，可能較難看到。」約一成至一成半息肉屬SSA，可能有更多未能檢測出來。她說，當醫生見到息肉，但不確定是否腫瘤，或先抽取組織送往病理化驗，一般需一至兩周始有結果；若最終證實屬腫瘤，病人要再到醫院切除，相當不便。
研究團隊運用網上及其他途徑收集的大數據，「教導」人工智能分辨不同息肉。系統進行「深度學習」及「遷移學習」，分析每一幀大腸鏡圖像有沒有息肉，以及息肉是否屬腫瘤性。醫護人員將腸鏡接駁至電腦系統，系統可以實時框出息肉位置，及標示病理屬腫瘤性或非腫瘤性，減低遺漏的機會，以及節省送組織化驗時間。
分辨率達97% 「比醫生好眼」
團隊收集威爾斯親王醫院三百名病人資料，醫生為他們切除共三百零一顆大腸息肉。利用該套系統事後分析這批病人大腸鏡檢查的視頻，系統檢出二百九十一顆息肉，分辨率為九成七。潘頌欣解釋，雖然系統遺漏了十顆息肉，但成效「比一般醫生好眼」，系統更額外識別出數十顆疑似息肉。
另外，醫生切除的組織中，有三十二顆經化驗發現並非息肉，只是一般大腸組織；而系統測試中，成功分辨當中六至八顆並不屬息肉，毋須切除。
冀兩年後推出市場 普及技術
研究團隊已成立初創公司，計劃將新技術轉化為商業使用，期望一至兩年後正式推出市場。潘頌欣表示，安裝此系統的花費為「五位數字」，希望日後再降低成本，令技術更普及。