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　香港大學李嘉誠醫(yī)學院（港大醫(yī)學院）、InnoHK醫(yī)衞大數(shù)據(jù)深析實驗室（InnoHK D24H）及倫敦衛(wèi)生與熱帶醫(yī)學院的跨學科研究團隊，成功開發(fā)全球首個能同時進行甲狀腺癌分期及風險評級的人工智能（AI）模型，其準確率更突破90%。這項創(chuàng)新的AI模型，預計可縮減前線醫(yī)護人員診前準備約一半時間，亦能配合香港特別行政區(qū)政府推動醫(yī)療AI應用的政策。相關研究成果已發(fā)表於期刊《npj Digital Medicine》。

　現(xiàn)時甲狀腺癌診斷標準主要採用以下兩大國際系統(tǒng)∶美國癌癥聯(lián)合委員會第八版（AJCC/TNM）分期系統(tǒng)；美國甲狀腺協(xié)會（ATA）風險評級系統(tǒng)。然而，現(xiàn)行作業(yè)模式操作過程既耗時又欠缺效率，有可能延誤關鍵治療時機。

　研究團隊成功開發(fā)一款AI輔助工具，該系統(tǒng)運用大型語言模型技術（如ChatGPT和DeepSeek），專為分析人類語言、解構臨床文件而設計，能顯著提升甲狀腺癌分期與風險評級的準確性及效率。

　此模型採用4種離線開源大型語言模型，包括 Mistral、Llama、Gemma以及 Qwen。團隊通過整合4種大型語言模型的輸出結果，成功提升AI系統(tǒng)的整體表現(xiàn)。在ATA風險評級方面，準確率介乎88.5%至100%；而在AJCC癌癥分期方面，準確率亦達到92.9%至98.1%。相比傳統(tǒng)以人手審查文件方式，這項技術預計可以將醫(yī)護人員診前準備工作時間縮減約一半。

　港大醫(yī)學院臨床醫(yī)學學院家庭醫(yī)學及基層醫(yī)療學系名譽副教授黃競浩博士闡釋，政府大力推動醫(yī)療AI的應用，例如醫(yī)院管理局最近推出利用大語言模型建立的醫(yī)療報告撰寫系統(tǒng)便是有力證明。為配合政府的倡議，下一步將會用大量真實病人數(shù)據(jù)評估這個AI輔助工具的表現(xiàn)。一旦驗證成功，這個AI模型可以迅速應用於臨床和醫(yī)院環(huán)境，幫助醫(yī)護提升運作和治療效率。

　該項研究由港大醫(yī)學院的公共衛(wèi)生學院羅旭龢基金教授兼InnoHK D24H董事總經(jīng)理胡子祺教授、臨床醫(yī)學學院外科學系臨床助理教授兼內分泌外科主任馮文謙醫(yī)生，以及臨床醫(yī)學學院家庭醫(yī)學及基層醫(yī)療學系名譽副教授兼InnoHK D24H高級研究項目總監(jiān)黃競浩博士領導。共同第一作者包括來自InnoHK D24H的鄧皓文博士和吳婷婷博士。

　圖説：港大醫(yī)學院研究團隊開發(fā)全球首個用於甲狀腺癌診斷的AI模型，準確率超過90%，能大幅縮短診前準備時間。該研究由胡子祺教授（中）及馮文謙醫(yī)生（右三）領導。