癌症診斷需時較長，惟香港、內地醫生人手不足，影響效率。有見及此，科大研發AI病理系統SmartPath，提供一站式癌症診斷支援，整合病人數據，分析複雜病理影像，賦權醫生進行癌症診斷預防，提高診斷效率。該模型已於放射科投入使用半年，於內地南方醫院準備在未來半年到一年內，與機構合作進一步進行臨床實驗，為更廣泛的應用做準備。\大公報記者 邱梓茵

據科大計算機科學及工程學系、化學及生物工程學系助理教授兼醫工交叉聯合創新中心主任陳浩教授（圖右二）介紹，常規的癌症診斷離不開影像學檢查和組織病理學檢查，後者被認為是診斷癌症的「金標準」，具體操作包括病理切片的診斷。

可輔助完成逾百臨床任務

以臨床經驗來看，資深醫生完成一張切片診斷約需3至5分鐘，而低年資醫生則可能需要10幾分鐘才能完成同樣工作。陳浩表示，此前開展的用戶研究數據顯示，借助SmartPath輔助診斷，病理科醫生的診斷效率可提升三成以上。同時，該系統能有效優化診斷質量，使不同醫生間的診斷一致性提升一成以上，為減少臨床診斷差異、保障診療規範性提供有力支撐。

關於SmartPath系統本身，陳浩續介紹，它是依託全球規模最大、最多元化的病理數據集所構建，可輔助醫護人員完成癌症分級、分型等逾百項臨床任務。

團隊過去數年研發兩大病理基礎模型：其一為視覺技術模型GPFM，其二為全球首個多模態基礎模型mSTAR，通過多模態信息增強彌補單一視覺信息局限，在多項任務中取得綜合最佳性能，可精準診斷肺癌、乳腺癌等香港高發癌症。mSTAR是全世界首個實現多模態信息增強的模型，並且在多個任務中取得了最佳綜合性能。

針對四大癌種臨床驗證

目前，SmartPath已針對肺癌、胃癌、乳腺癌、結直腸癌四大癌種，開展前瞻性臨床驗證；其中結直腸癌的平均診斷準確率逾95%，胃癌達93%，肺癌亦逾93%。南方醫院病理科主任兼南方醫科大學基礎醫學院病理學系教授梁莉表示：「AI模型在肺癌等腫瘤的臨床決策中可發揮關鍵作用，有望避免不必要手術及術後無效治療。」

問及有關該項目下一步的發展計劃，陳浩表示，目前SmartPath已在內地南方醫院完成四大癌種的前瞻性臨床實驗，下一步將在未來半年至一年內與其他機構合作，為推廣做好準備。同時，系統會在實際使用中持續優化，採用「找茬」（指挑毛病）式微調：例如輸入1000個病例後，如發現模型在浸潤性癌的診斷上出現偏差，便有針對性地補充1000至2000個浸潤性癌病例，讓模型持續學習與校正。