黃金6小時搶救中風

大血管栓塞中風是急性缺血性中風最嚴重一類，佔一成三，病人發病後三十日內死亡率高達四成。港大醫學院臨床神經科學教授梁嘉傑指，此類中風難以用普通電腦掃描診斷，「只有機會顯示有一點光咗、白色，可能是血塊，但唔肯定係乜嘢」。現時醫生根據臨床判斷病人需否作進一步檢查血管造影，如發現血塊，必須於出現病徵首六小時內以微創導管將血塊取出，死亡率可減兩至三成，故須分秒必爭。

篩查成功率95% 助分流病人

港大從六千九百名急性缺血性中風公立病人，隨機抽出三百名病人進行研究，當中有一百三十人有大血管栓塞，測試結果發現電腦人工智能正確篩出當中九成五患大血管栓塞中風病人。港大統計及精算學系副教授楊良河表示，未來人工智能應用臨床診症，可以廿秒極速計算出病人大血管栓塞風險「分數」，但他強調人工智能不會取代到醫生專業角色，只負責提供參數，按緩緊輕重分流病人，幫忙找出最危急病人優先接受治理。

醫院管理局總行政經理（統計及人力規劃）徐麗卿表示，每年公立醫院經急症室接受七千宗檢查廿四小時電腦掃描，當中九百一十多人患大血管栓塞，料日後可受惠於研究結果。

醫管局每年平均接到廿二宗大學研究申請，索取經銷毀個人資料的病歷進行研究。是次研究屬首個與大學展開的大數據計劃，為未來大數據分析大趨勢定下合作模式。

研究團隊冀政府撥款支持

團隊下階段的研究將擴至其餘共六千多名病人，驗證效用。楊良河說，研究難度之一是將不同非結構性數據進行數碼化，例如放射影像、手寫血壓紀錄等，相當耗時。研究團隊在第一階段研究因未能趕及申請港大撥款，只能用公餘時間進行研究。他期望下一階段研究可獲港大或政府撥款支持，加快研究進度，及早將技術推至臨床應用。