聆音大模型亮相TVB！CAIR携手香港中文大学及威尔斯亲王医院开展智能超声临床研究

Summary

内容

概要

香港公共医疗服务需求殷切

医护人员从诊症、照顾病人、操作仪器以至核对资料，每天工作繁重

为提升医务工作诊断效率与准确度

CAIR研发了医疗AI大模型……

从模型研发到医院里的超声检查，AI具体能够帮助医护人员完成哪些工作？目前，CAIR正与威尔斯亲王医院合作，测试超声切面识别及测量功能，探索减少检查中的手动操作工序。

这项合作关注的一个具体问题，是如何通过AI辅助床旁超声，为急性主动脉综合征的识别提供帮助。临床团队关心检查流程的效率，也关心能否更早获得有助于判断病情的信息。

香港中文大学医学院意外及急救医学教研部主任，威尔斯亲王医院荣誉顾问医生、急症科专科医生洪矶正教授在节目中谈到了急症室面临的压力。

“香港现在急症室有很多病人，每日有大概四至五百个病人，而困难之处就是因为我们病人多，但（病人的）等候时间我们都尽量不想太长。”

香港中文大学医学院外科学系教授、心胸外科主任，中大医院顾问医生、心胸外科专科医生黄鸿亮教授，则从主动脉疾病的诊疗需求出发，说明及早筛查的意义。

“急性主动脉撕裂的死亡机会非常之高，所以如果可以及早用一些方法去筛查，对于我们适时的治疗非常之有帮助。”

围绕这一临床需求，香港中文大学医学院研究意外及急救医学教研部团队探索引入AI辅助床旁超声。经黄鸿亮教授推荐，团队与CAIR展开合作，将急诊研究、胸主动脉疾病专科经验与中心的人工智能研发工作结合起来。

这也让模型研发有了具体的临床问题作为参照——超声检查中的哪些步骤需要辅助，AI的识别与测量功能如何配合医护人员操作，以及这些功能在医院环境中表现如何。

本次节目介绍的超声研究，聚焦切面识别、影像标注和主动脉尺寸测量等环节。中心希望通过模型对超声图像的分析，为医护人员提供辅助，并在与临床团队的合作中持续优化相关功能。

谈及医疗AI在超声检查中的应用，CAIR主任刘宏斌研究员介绍。

“比如像在做超声检查的时候，我们AI的模型就可以帮助医生更好的做出判断，判断哪个是他的病灶(发生病变的位置)、哪些是他的一些正常的器官组织，然后能够更快地进行一些测量，由AI自动的生成报告。”

在此次与香港临床团队开展的合作中，切面识别与尺寸测量是具体的测试内容。围绕这些功能，香港中文大学医学院意外及急救医学教研部博士研究生、注册护士李善彤介绍。

“AI演算法可以自动去分辨不同的超声波切面，在特定训练过的位置上进行自动的距离量度。即时检测到病人的大动脉情况，可以加快病人诊断的流程，透过AI可以令超声波检测更容易、更快、更准确。

从辨认切面到完成测量，这些具体步骤也是团队评估AI辅助价值的切入点。目前，相关算法已能识别不同心脏超声切面。团队正通过与威尔斯亲王医院的合作，测试识别及测量功能在超声检查中的表现，探索其减少手动操作的潜力。

对CAIR而言，与医院的合作贯穿技术研发、功能测试和后续优化。临床团队提出的实际需求，以及医护人员在测试中的反馈，为模型改进和下一步验证提供依据。

此次TVB节目让公众看到了中心在香港开展医工合作的具体进展。CAIR将继续结合一线医护人员的需求，推进模型优化与临床验证，为香港医疗服务探索更多可用的AI辅助工具。

END