【明報專訊】今時今日走入診症室，醫生診症不只靠聽筒和你的檢驗報告；隨科技發展，大數據及人工智能已加入組成最強的醫療「團隊」！
補人類分析不足 數據更全面
「以前醫生用紙本紀錄，現在全部都已電子化。有如此豐富的數據，可以好好運用，了解不同因素怎樣影響每一種病。」香港大學護理學院及公共衛生學院助理教授徐詩鈴運用港島西聯網30萬病人醫療數據，經電腦分析，找出逾百種心血管疾病風險因素，部分可能過去忽略了，或未知其重要程度，大數據可補足人類分析數據上的不足，「如果不是看這麼多數據，本身都不知道原來有這樣的現象」，自身患糖尿病和家族有糖尿病史的影響，就是其中一個例子。
她又舉例指，新藥、新疫苗推出市場前要做臨牀測試，最多只有幾百至幾萬人參與，數量始終有限。但早前港大透過大數據分析100萬人打疫苗的安全度，比對接種疫苗後出現不良事件的比例，發現注射疫苗後出現心肌炎的絕對風險很低。借助大數據，更全面、更有代表力的數據，幫助大眾明白新藥、新疫苗是否安全。
AI偵測「糖尿上眼」 更快更準
另外，當大數據配合人工智能技術，可以更準確診斷病人的病情，減少醫生「睇漏眼」。例如俗稱「糖尿上眼」的糖尿病視網膜病變，近年愈來愈普遍，嚴重可致失明，但病發初期往往不容易發現異樣。徐詩鈴說，英國有大學研發以人工智能方式偵測「糖尿上眼」，訓練機器分析上百萬張視網膜影像，當病人照眼球影像時，機器可透過比對和分析不同的影像，比起醫護人員以肉眼診斷，更快、更精準地找出糖尿上眼的徵兆，及早介入治療。
