(左起) 理大应用生物及化学科技学系客座教授刘耀南医生、澳科大医学院院长霍文逊教授、理大常务及学务副校长卫炳江教授、澳科大医学院张康教授介绍两校共同研发的人工智能系统，以快速精准地诊断新型冠状病毒肺炎。
研究团队用于新冠肺炎诊断和重症预测的人工智能模型框架
人工智能系统在肺病灶(病变区域)分割任务上与人工识别病灶之对比图
以胸部计算机断层扫描影像为基础的新型冠状病毒肺炎人工智能辅助诊断系统的主接口
新冠肺炎(COVID-19)影响遍及全球200多个国家和地区，面对大量个案，如何快速、准确地诊断及识别高危患者以进行早期治疗尤其重要。香港理工大学(理大)积极参与抗疫，并与各界伙伴合作，推展多项防控工作。理大今天宣布，与澳门科技大学(澳科大) 以及一些国内院校合作，成功开发一套用作快速诊断新型冠状病毒肺炎的人工智能(AI)系统，这项名为「人工智能辅助影像学对新冠肺炎进行精准诊断、定量测量和重症预测」(Clinically Applicable AI System for Accurate Diagnosis, Quantitative Measurements and Prognosis of COVID-19 Pneumonia Using Computed Tomography)的研究(文章连结)，经已在国际著名科研期刊《细胞》上发表。
这套崭新的人工智能辅助诊断系统通过胸部计算机断层扫描(Chest CT)，能有效地区分新冠肺炎和其他类型肺炎（其他病毒性和细菌性），并于20秒内预测严重程度，其准确率高达90％以上。它可以在医疗系统严重负荷的情况下发挥重要作用，协助放射治疗人员和医生进行快速诊断，加快诊断效率，节省时间。
该研究论文的第一作者澳门科技大学张康教授表示，研究团队使用来自3,777名病人的大型计算机扫描（CT）数据库进行深度学习和测试，以建立一个人工智能诊断模型用作区分新冠肺炎（NCP）和其他类型肺炎；该人工智能诊断系统能够提供准确的临床预测，协助临床医生作出诊断，及早安排合适的临床管理和资源分配，为一众医生的抗疫工作提供支持。 理大应用生物及化学科技学系客座教授刘耀南医生表示，人工智能团队使用深度学习，语义分割和多种神经网络架构等技术，创建一个包含文本分析、量化分析和诊断分类的人工智能诊断系统。此外，根据国际标准上有关肺部病变、肺及肝损害的相关研究和临床指标，开发了一个全面的综合评分系统，用以更准确地预测肺炎严重病变从而进行后续治疗。
理大与澳科大的科学家，亦继续就新冠肺炎进行不同范畴的研究合作，为诊断和治疗的发展奠定了重要的方向。其中一项有关新冠肺炎患者感染SARS-CoV-2 (COVID-19) 的血清研究，最近亦于另一知名科学期刊《自然医学》上发表，文章主题为「抗SARS-CoV-2的免疫球蛋白M和G抗体的血清反应研究」(Seroprevalence of immunoglobulin M and G antibodies against SARS-CoV-2 in China”) (文章连结)。
理大常务及学务副校长卫炳江教授表示：「理大一直运用自身的专业和网络，并透过与不同界别合作进行研究，为人类福祉而努力。疫情期间，我们开发了可检测新型冠状病毒的自动快速诊断系统，亦进行了各项抗疫相关的科研。我们与澳科大自2018年起合作，并联同多间粤港澳大湾区院校与美国合作伙伴组成联盟，共同构建生物科技和转化医学合作研究平台以进行多项高影响力科学研究。双方的长期合作关系，令我们在新冠肺炎疫情期间得以迅速反应，开发这项针对新冠肺炎的诊断和预测新技术。」
澳门科技大学医学院院长霍文逊教授亦指，此人工智能系统已在不同国家的多间医院中使用，现正与美国贝勒大学、美国纽约州立大学水牛城分校和史丹佛大学在内的几所著名大学合作以应用于当地。相信这个应用系统能够在香港、中国大陆不同地区以至全球采用。COVID-19是一种新的高度传染性病毒。截至6月10日，全球已有超过700万人受到感染。在这关键时刻，理大和澳科大的研究团队在合作伙伴的支持下，将继续进行针对新冠肺炎的研究，将科技应用于预防、诊断、治疗和管理等范畴，以对抗疫情。
