香港中文大學6日宣布，該校研究團隊利用人工智慧影像識別技術判讀肺癌及乳腺癌的醫學影像，準確率分別達91%及99%，識別過程只需30秒至10分鐘。研究人員稱，此項技術可大幅提升臨床診斷效率，並降低誤診率。

香港中文大學工程學院開發以人工智能（AI）深度學習系統，判讀電腦斷層掃描（CT）及病理組織切片等醫學影像，並針對肺癌及乳腺癌的影像做研究，結果發現利用人工智能判讀此兩種癌症的醫學影像，準確率分別達91%及99%，識別過程只需30秒至10分鐘，較傳統肉眼診斷省時。團隊指研發結果獲得醫學界正面回應，期望產品兩年後可應用於本港醫院。

中文大學工程學院近年開發以人工智能進行深度學習，學習判讀電腦斷層掃瞄（CT）及病理組織切片等醫學影像，判讀出肺癌及乳腺癌的準確率高達91%及99%，識別過程所花時間更大大縮短，預計在未來一至兩年，這種自動化檢測技術將可於本地醫療界廣泛應用。

診斷腫瘤和癌症，需要醫生仔細檢視掃描影像。中文大學研發把人工智能應用於診斷早期肺癌和乳腺癌，以「深度學習」系統，從同一病人大量掃描影像中，揪出異常部分，供醫生集中檢視，縮減醫生肉眼觀察的時間，準確度高達九成一至九成九，減少診斷過程中因個別醫生經驗和狀態的差異而影響病人診治

中大工程學系成功應用人工智能影像識別技術，通過深度學習系統判讀電腦斷層掃描（CT）及病理切片等醫學影像，把診斷肺癌及乳腺癌的準確度推高至九成一及九成九，只需三十秒內完成檢測。

中文大学工程学院团队成功研究，利用人工智能（AI）更快更准确地识别电脑断层扫描（CT）及病理组织切片，诊断出早期肺癌和乳腺癌。

肺癌及乳腺癌為本港常見的高危頑疾，為提升臨床診斷效率，中文大學工程學院研究團隊運用人工智能影像識別技術，通過深度學習系統判讀電腦斷層掃描及病理組織切片等醫學影像，以研究該兩類癌症。結果顯示，利用該技術判讀的癌症醫學影像，準確率分別高達91%及99%，識別過程亦加快至30秒至5分鐘，更降低了誤診率。團隊將與本地公營醫院合作，期望技術最快可在未來一兩年後廣泛應用。

肺癌和乳腺癌均是本港兩大殺手，及早確診有助減低死亡率。中大工程學院近年開發以人工智能透過深度學習，學懂判讀電腦斷層掃描（CT）及病理切片，診斷肺癌及乳腺癌的準確率分別高達91％及99％，有效大大縮減診斷時間。

肺癌及乳腺癌分別為本港常見癌症第二及第三位，中文大學工程學院於5年前開發人工智能，判讀肺癌及乳腺癌的醫學影像，診斷病人是否患癌，結果顯示人工智能準確率高達約91%及99%，識別過程較醫生肉眼判斷快，中大計算機科學與工程學系教授王平安(圖左)指，技術可提升診斷效率及降低誤診率，協助醫生盡早識別癌症及為病人制定治療方案。

肺癌及乳腺癌是本港常見癌症，現時醫生主要以肉眼看醫學影像診症。中文大學計算機科學與工程學系針對檢測醫學影像，開發人工智能影像識別系統，只需三十秒至十分鐘，便可分析病變影像，準確率超過九成，減少人為錯誤。團隊將與本地醫院合作，希望一至兩年內在醫學界應用。