AI識別髖關節骨折準確度達96%

（星島日報報道）在講求大數據的年代，若能加以運用，能更有效率地協助醫生診症。醫管局數據實驗室成立於二○一九年，與八大院校合作，提供大數據，讓研究人員利用數據庫的數據進行科研項目。早前有醫療團隊利用當中的病人數據，研發了一套自動識別髖關節骨折的人工智能AI系統，協助醫生診斷病人的骨折情況。醫管局表示，由於冬季流感高峰期會有較多長者因跌倒而入院，將於冬季在新界西及港島西聯網的急症室試行。
  　醫管局高級醫療信息經理陳嘉賢介紹，醫管局數據實驗室集合了醫管局二十五年來合共五十億條數據，當中包括病人的診斷、化驗報告及X光影像等。八大院校的研究人員在進行研究計畫時，可以申請使用數據實驗室的數據作研究之用，為期一年。陳嘉賢續指，以往數據實驗室未成立時，研究人員需要逐所醫院拜訪，申請領取數據，非常耗時，數據實驗室成立後，則令研究省時方便。而目前已有四十二個項目進行中，其中十六個已經完成。

借大數據助醫生診斷

髖骨骨折在長者身上十分常見，醫生利用X光斷症時存在不少挑戰，例如骨折的移位較微小，若利用人工智能則可提升診斷的準確率。伊利沙伯放射診斷部顧問醫生趙允恒及其團隊借助數據實驗室中十八萬名病人、約一百萬張X光片，開發了自動識別髖關節骨折的人工智能AI系統。趙允恒表示，以往需要逐所醫院拜訪以獲取資料，但現時有數據在手，令研究更加便捷。

趙允恒解釋，該人工智能的運作原理是，當病人跌倒入院拍了X光片後，該X光片會在上述的人工智能模型中進行運算，判斷病人是否出現骨折。若智能系統運算後發現有異樣，醫生可以即時打開X光片再作檢查，並對照病人臨病徵是否與檢查結果合，並安排適當的治療方案，準確度達百分之九十六。

陳嘉賢表示，在冬季流感高峰期，長者會因為穿衣太多，令活動能力下降而跌倒，該智能系統會率先在新界西及港島西聯網的急症室試行，若成效明顯將會廣泛應用到其他公立醫院的急症室。