醫管局數據實驗室研發識別髖關節骨折AI系統　今年冬季兩聯網試用

為便利八大院校研究人員進行生物科技研究及醫療數據分析，醫管局於2019年成立數據實驗室，並提供三項數據研究平台。實驗室數據庫內有醫管局25年來收集的50億項數據，包括病人臨床診斷、化驗報告、X光影像等資料。平台至今已為研究人員協助展開42個研究項目，其中16個項目已經完成。

伊利沙伯醫院放射診斷部顧問醫生趙允恒及團隊使用數據實驗室平台，在一年內研發識別髖關節骨折的人工智能系統，用人工智能系統在X光片識別病人是否骨折，準確度達到96％，系統將會在今年冬季在新界西及港島西聯網急症室試用。

以往研究人員需要收集醫療數據進行研究，需要逐一到醫院、院校尋找數據，或要花費數月收集，因此醫管局成立數據實驗室，集中大量數據。實驗室提供三項數據研究平台，包括數據探究工作坊、自助數據平台及數據協作項目。

其中自助數據平台亦包含遙距服務，研究人員毋需親身到實驗室，可經校內設施及加密平台取得數據。目前港大、中大及科大已使用遙距服務，並簽訂保安協議，以防資料外洩。醫管局高級醫療信息經理陳嘉賢強調，所有數據已進行去識別化，研究人員的數碼足跡亦會被記錄，確保資料的安全性。

數據實驗室至今已運作三年，預計每年可增加數以十萬項數據，現時數據資料更新至2020年。此外，透過數據研究平台參與的研究項目持續上升，至今已展開42個項目，當中有16個項目已經完成，涉及400名研究人員參與。趙允恒團隊成功透過平台在一年內研發24小時運作的識別髖關節骨折人工智能系統，協助醫生在X光片上識別骨盆、股骨頸等部位、分析病人體內是否有外科植入物，藉以分析病人骨折與否。

趙允恒表示，研究運用100萬張X光片及18萬病人的資料研發成人工智能系統，再用6,000張非數據庫的X光片對照系統，發現系統準確度達到96％。他指，假設長者跌倒入院求診，醫生會先問症檢查，病人照X光後，系統會對X光片進行運算，系統會顯示病人哪一個部位有問題。之後醫生會再以X光片比對病人臨床症狀與系統結果是否吻合，再安排病人接受後續治療。

陳嘉賢強調，病人跌倒有不少原因，形容「AI係借多對眼望一次X光」，作為輔助形式，主要由醫生判斷病因。識別髖關節骨折人工智能系統將於今年冬季流感高峰期，在新界西及港島西聯網急症室試用，如試行成功將廣泛應用在其他急症室。她表示，由於冬季流感高峰期為長者骨質疏鬆的高發期，加上長者穿著較多衣服，導致感知能力下降，容易跌倒骨折，因此希望藉此加快公立醫院病人的骨折診斷，分流病人接受手術及康復療程。