【專訪】科技大學同中國科學院等合作研發電腦軟件，加快閱讀電腦素描及Ｘ光圖片的時間，協助診斷新型冠狀病毒肺炎。

　在疫情爆發初期，澳科大醫學院張康教授和中國科學院、國家生物資訊中心、清華大學和中山大學孫逸仙紀念醫院，廣州再生醫學與健康廣東省實驗室等團隊啟動了應急科研攻關。張康教授團隊系統研發的「面向新冠肺炎的全診療流程的智慧篩查、診斷與預測系統」，可以對大量「疑似」肺炎病人進行快速篩查、輔助診斷和住院臨床分級預警，實現對COVID-19病人的全生命周期管理。目前該系統已在中國科學院國家生物資訊中心雲平台線上部署，本月十日已在抗疫前線武漢市金銀潭醫院落地實施，同時亦在中山大學孫逸仙紀念醫院和中山大學第三附屬醫院、武漢大學人民醫院、湖北宜昌市中心人民醫院、安徽醫科大學第一附屬醫院和新疆喀什地區第一人民醫院等測試部署中。接下來將在全國及世界範圍內推廣應用。

　同參與研發的科技大學醫學院教授張康介紹，該系統基於五十萬份臨床影像學大數據，運用深度學習、遷移學習、語義分割等多種人工智慧前沿技術，而開發的基於胸部CT和X-ray的新冠肺炎AI輔助診斷系統。至今軟件收集一千名新冠病毒病人的電腦素描圖片，結合細菌性和病毒性肺炎，以及健康正常人士素描，由人工智能在病人的肺部素描圖片中，找出有否出現新冠病毒的病變。

　張康稱，使用軟件閱讀素描圖片準確度達九成，需時約廿秒，比醫生人工閱讀平均需要約十五至廿分鐘的時間更快和準確，相當於一個省級三甲醫院影像學副教授的診斷水準。其次，該系統還具有病情嚴重程度分級和重症危重症預測功能，可對胸部CT圖像每一層面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動識別、標註及定量分析，可通過患者的吸氧頻率、血氧飽和度、酸鹼平衡、肝功能、凝血功能等，綜合預測病人發展為重症、危重症的概率和時間，有利醫生及時干預，降低患者死亡率。

　該系統還能夠協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥，包括對同一位患者用藥前後的CT圖像對比分析，通過定量計算病人在用藥前後的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。張康稱，軟件已在內地使用，包括武漢金銀潭醫院，本澳政府醫院現時未有使用，科大將向政府推薦。◇