【大數據分析】港大醫管局合作研究 加快診治急性中風病人
撰文：陳芷昕
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特首林鄭月娥去年首份施政報告多次提及大數據，醫管局將於今年底推出大數據分析平台，促進醫療相關研究。香港大學醫學院臨床神經科學教授梁嘉傑今日（8日）在醫管局研討大會中講解其中一個先導計劃，冀以大數據分析急性中風病人患大血管栓塞的可能性，令醫護人員可針對性為他們進行血管造影掃描，加快治療。
港大與醫管局合作研究大數據，讓醫護人員提早知道病人狀況。（陳芷昕攝）
醫管局將就大數據分析平台推出多個先導計劃，其中一個針對有治療黃金期的急性中風，計劃和香港大學合作，醫管局提供300個有急性中風徵狀的病人數據作分析，以大數據分析該名病人患大血管栓塞的可能性，讓醫生可優先在黃金6小時內為病人以微創導管取走腦內血塊，把死亡率由4成減至2至3成，並增加病人術後回復正常生活的機會。
大數據分析主要分為三個，首階段會分析病人的年齡、性別，以及中風徵兆「談笑用兵」中的談、笑、用，即表達或說話有困難、笑的表情不對稱及腳不能發力；而第二個階段則分析病人的臨床徵狀；第三則分析病人的腦部電腦掃描，分析腦血管是否有出現黑點。
香港大學統計及精算學系副教授楊良河表示，港大所製的人工智能模型，只需20秒便可得出病人患大血管栓塞的機會。（陳芷昕攝）
香港大學統計及精算學系副教授楊良河表示，以上的分析只需20秒便可得出病人患大血管栓塞的機會，醫院各個部門亦可得知數據，從而及早準備，而醫生亦可按此決定診治的優先次序。梁嘉傑認為人工智能有助醫生在黃金6小時內，提早為病人進行血管造影掃描及進一步的治療。
香港大學醫學院教授（臨床神經科學）梁嘉傑表示，數據有助醫護人員審視醫治的優先次序。（陳芷昕攝）
香港每年7000個急性中風個案中，有900宗個案為大血管栓塞，大血管栓塞患者30天內的死亡率達4成。以上為首階段研究，醫管局總行政經理（統計及人力規劃）徐麗卿指，第二個階段將以7,000多個急性中風徵狀患者作研究，希望各類數據日後電子化，有助大數據更準確分析出病人情況。梁嘉傑指第一階段並沒有充足時間申請資金，預計第二個階段需花費8位數的金錢展開研究。
