医管局资料实验室研发识别髋关节骨折AI系统　今年冬季两联网试用

为便利八大院校研究人员进行生物科技研究及医疗资料分析，医管局于2019年成立资料实验室，并提供三项资料研究平台。实验室资料库内有医管局25年来收集的50亿项资料，包括病人临床诊断、化验报告、X光影像等资料。平台至今已为研究人员协助展开42个研究项目，其中16个项目已经完成。

伊利沙伯医院放射诊断部顾问医生赵允恒及团队使用资料实验室平台，在一年内研发识别髋关节骨折的人工智能系统，用人工智能系统在X光片识别病人是否骨折，准确度达到96％，系统将会在今年冬季在新界西及港岛西联网急症室试用。

以往研究人员需要收集医疗资料进行研究，需要逐一到医院、院校寻找资料，或要花费数月收集，因此医管局成立资料实验室，集中大量资料。实验室提供三项资料研究平台，包括资料探究工作坊、自助资料平台及资料协作项目。

其中自助资料平台亦包含遥距服务，研究人员毋需亲身到实验室，可经校内设施及加密平台取得资料。目前港大、中大及科大已使用遥距服务，并签订保安协议，以防资料外泄。医管局高阶医疗讯息经理陈嘉贤强调，所有资料已进行去识别化，研究人员的数码足迹亦会被记录，确保资料的安全性。

资料实验室至今已运作三年，预计每年可增加数以十万项资料，现时资料资料更新至2020年。此外，透过资料研究平台参与的研究项目持续上升，至今已展开42个项目，当中有16个项目已经完成，涉及400名研究人员参与。赵允恒团队成功透过平台在一年内研发24小时运作的识别髋关节骨折人工智能系统，协助医生在X光片上识别骨盆、股骨颈等部位、分析病人体内是否有外科植入物，借以分析病人骨折与否。

赵允恒表示，研究运用100万张X光片及18万病人的资料研发成人工智能系统，再用6,000张非资料库的X光片对照系统，发现系统准确度达到96％。他指，假设长者跌倒入院求诊，医生会先问症检查，病人照X光后，系统会对X光片进行运算，系统会显示病人哪一个部位有问题。之后医生会再以X光片比对病人临床症状与系统结果是否吻合，再安排病人接受后续治疗。

陈嘉贤强调，病人跌倒有不少原因，形容“AI系借多对眼望一次X光”，作为辅助形式，主要由医生判断病因。识别髋关节骨折人工智能系统将于今年冬季流感高峰期，在新界西及港岛西联网急症室试用，如试行成功将广泛应用在其他急症室。她表示，由于冬季流感高峰期为长者骨质疏松的高发期，加上长者穿着较多衣服，导致感知能力下降，容易跌倒骨折，因此希望借此加快公立医院病人的骨折诊断，分流病人接受手术及康复疗程。