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中大团队开发新一代人工智能系统

 
  皇家国际报道,香港中文大学工程学院计算机科学与工程学系教授窦琪与王平安,和医学院影像及介入放射学系助理教授苏宛彤与系主任余俊豪所带领的跨学科研究团队,联合开发了一个人工智能系统,可快速和准确地自动检测胸部CT影像上的新冠肺炎感染病灶。
  计算机科学与工程学系教授窦琪表示,研究团队利用内地和欧洲多个外部数据集对训练后的人工智能系统进行验证,研究并展现在新冠肺炎全球爆发中,快速开发高效可靠的人工智能模型以建立大规模医疗数据集的潜力,还保护了病人私隐。
  计算机科学与工程学系教授王平安指,新型人工智能系统利用联邦学习技术,可在保护病人私隐情况下有效联合香港多个临床中心的数据来进行模型开发,而这种多中心协作训练的学习模式对于侦测各种数据分布之差异、提高模型可靠性,进而在複杂实际临床应用中充分发挥人工智能效能至关重要。
  医学院影像及介入放射学系助理教授苏宛彤提到,人工智能系统具有速度优势,因医生检查一个胸部电脑断层扫描通常需要5至10分钟,而人工智能仅在百分之四秒内即可准确评估整个三维胸部电脑断层扫描影像,故人工智能一旦应用可大幅度提高临床诊断效率。
  医学院影像及介入放射学系系主任余俊豪指,建基于病人私隐保护的机器学习是让数字医疗技术迅速迎战全球公共衞生危机的重要推动力,而是次研究以新冠肺炎为研究目标,表明跨学科融合多地域合作是人工智能克服複杂真实场景解决实际临床需求之关键所在;研究团队相信安全可靠通用的医学图像智能分析技术是实现智慧医院的重要一环,它将为香港以至全球革新医疗服务,增强衞生危机应对能力提供保障。
  团队表示,放射科医生在新冠肺炎临床诊断中可透过医学影像有效定量评估疾病严重程度和观察病情进展及恢复情况,但激增之医学影像检查使放射科医生面临挑战,故人工智能诊断系统对新冠肺炎病人的诊断和管理有很大辅助作用,它可准确迅速地从胸部电脑断层扫描影像中自动检测新冠肺炎病变,为临床医生提供即时可靠诊断结果。研究团队建立的人工智能模型已在内地和德国多个数据中心进行独立外部验证,结果显示人工智能模型在香港及其他地区新冠肺炎患者的胸部电脑断层扫描影像上都具有优异病变检测性能。
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