港大AI診斷甲狀腺癌 全球首創模型 準確率達九成

【明報專訊】甲狀腺癌是本港十大癌症之一，惟診斷甲狀腺癌所採用的標準需醫護人手審查多項複雜病理特徵，耗費時間，更有可能延誤關鍵治療時機。港大醫學院研究團隊開發了全球首個甲狀腺癌診斷人工智能（AI）模型，準確率達九成，可將醫護診前準備時間縮短約一半，下一步會用大量真實病人數據評估該模型的表現，為應用在臨牀及醫院環境做準備。

診前準備時間減半

上述AI模型由港大醫學院、InnoHK醫衛大數據深析實驗室及倫敦衛生與熱帶醫學院組成的跨學科研究團隊開發，研究文章已發表於期刊npj Digital Medicine。

現時主要透過「美國癌症聯合委員會第八版分期系統（AJCC癌症分期）」預測甲狀腺癌患者的存活率，以及利用「美國甲狀腺協會風險評級系統（ATA風險評級）」分析腫瘤大小、擴散等特徵，判斷患者風險等級，兩者皆需醫護在冗長的臨牀紀錄提取資訊。

研究團隊指出，該AI模型運用大型語言模型技術，即如ChatGPT和DeepSeek，可分析人類語言、解構臨牀文件。團隊將美國癌症基因組圖譜（TCGA）公開資料庫中50宗甲狀腺癌患者的病理報告作為訓練數據集，然後以289宗TCGA患者病理報告及35宗由內分泌外科專家編撰的模擬病例進行模型驗證。

該AI模型在ATA風險評級的準確率介乎88.5%至100%；在AJCC癌症分期的準確率亦達92.9%至98.1%。團隊強調該模型採用了4種離線開源大型語言模型，而離線功能允許醫護在內部病人資料系統處理，毋須上傳或分享病人敏感資料，保障私隱。