【大數據分析】港大醫管局合作研究 加快診治急性中風病人

撰文:陳芷昕
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特首林鄭月娥去年首份施政報告多次提及大數據,醫管局將於今年底推出大數據分析平台,促進醫療相關研究。香港大學醫學院臨床神經科學教授梁嘉傑今日(8日)在醫管局研討大會中講解其中一個先導計劃,冀以大數據分析急性中風病人患大血管栓塞的可能性,令醫護人員可針對性為他們進行血管造影掃描,加快治療。

港大與醫管局合作研究大數據,讓醫護人員提早知道病人狀況。(陳芷昕攝)

醫管局將就大數據分析平台推出多個先導計劃,其中一個針對有治療黃金期的急性中風,計劃和香港大學合作,醫管局提供300個有急性中風徵狀的病人數據作分析,以大數據分析該名病人患大血管栓塞的可能性,讓醫生可優先在黃金6小時內為病人以微創導管取走腦內血塊,把死亡率由4成減至2至3成,並增加病人術後回復正常生活的機會。

大數據分析主要分為三個,首階段會分析病人的年齡、性別,以及中風徵兆「談笑用兵」中的談、笑、用,即表達或說話有困難、笑的表情不對稱及腳不能發力;而第二個階段則分析病人的臨床徵狀;第三則分析病人的腦部電腦掃描,分析腦血管是否有出現黑點。

香港大學統計及精算學系副教授楊良河表示,港大所製的人工智能模型,只需20秒便可得出病人患大血管栓塞的機會。(陳芷昕攝)

香港大學統計及精算學系副教授楊良河表示,以上的分析只需20秒便可得出病人患大血管栓塞的機會,醫院各個部門亦可得知數據,從而及早準備,而醫生亦可按此決定診治的優先次序。梁嘉傑認為人工智能有助醫生在黃金6小時內,提早為病人進行血管造影掃描及進一步的治療。
 

香港大學醫學院教授(臨床神經科學)梁嘉傑表示,數據有助醫護人員審視醫治的優先次序。(陳芷昕攝)

香港每年7000個急性中風個案中,有900宗個案為大血管栓塞,大血管栓塞患者30天內的死亡率達4成。以上為首階段研究,醫管局總行政經理(統計及人力規劃)徐麗卿指,第二個階段將以7,000多個急性中風徵狀患者作研究,希望各類數據日後電子化,有助大數據更準確分析出病人情況。梁嘉傑指第一階段並沒有充足時間申請資金,預計第二個階段需花費8位數的金錢展開研究。