人工智能（AI）正以驚人的速度改變醫學領域，從早期診斷到治療方案的改良，其應用潛力無窮。香港近年在AI醫學研究中亦屢有突破，記者訪問了本地兩所大學當中的團隊代表，當中包括醫學院及工程學院的專家，其中一項研究是通過分析「眼底相」 中的微細變化，提早診斷出認知障礙症，為患者爭取寶貴的治療時間。另一項突破性技術「CytoMAD」則針對肺癌診斷，利用AI分析細胞形態，提高診斷的準確性和效率，有助醫生制定更精準的治療方案。兩個研究均有助解決一直以來臨床的難題。
莫仲棠教授是腦神經科專家，從事認知障礙研究逾二十年。他回憶三十年前剛畢業時，醫學界對阿茲海默症的關注集中在晚期患者身上。「那時我們面對的是已經有『蕩失路』的晚期病人，治療目標只能是紓緩症狀，無法逆轉病情。」近年研究發現，阿茲海默症的病理變化早在症 狀出現前十五至二十年已開始，例如腦血管老化或澱粉樣蛋白積聚，促使研究方向從治療轉向預防。「過去二十年數據顯示，45%的認知障礙症可通過健康生活方式預防，例如多運動和多用腦等。」
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「眼底相」的秘密
那麼，用於眼科的「眼底相」， 為何能揭示早期阿茲海默症風險？ 「眼底是唯一能夠非入侵性觀察腦神 經和腦血管的窗口，與腦部健康關係 密切。」莫仲棠教授解釋，腦血管的細微變化，如老化或滲漏，可導致澱粉樣蛋白（amyloid protein）積聚， 這就是認知障礙症的早期訊號。十年前，莫仲棠教授所屬團隊與眼科團隊 合作，已開始探索眼血管跟認知障礙這一課題，但當時只能靠肉眼或一些簡單測量方法分析血管變化，難以精準診斷個別人士風險。
人工智能的加入，改變了一切。 二○一七年起，團隊開始整合AI技術，二○二二年在國際權威期刊《刺針數位健康》（The Lancet Digital Health）發表全球首個基於眼底相的 AI篩查模型。這項研究收集來自中國內地、香港、新加坡、英國和美國的 三千六百多個樣本，包括三千名正常人和六百多名阿茲海默症患者，再訓練AI識別眼底相中的病理特徵，準確率達八成以上。「AI的優勢在於能綜合分析大量特徵，而不僅是單一指標。」憑肉眼分析，只能逐一測量血管粗細或彎曲程度；AI能同時捕捉多個細微變化，並與已知的認知障礙症病例比對。
從實驗室到社區
這項技術已於二○二四年在香港試點推行的高錕中大腦智同護服務。 莫仲棠教授透露，只需上傳眼底相於他們開發的雲端平台，一分鐘即可生成報告。「未來或許在眼鏡店拍張照片，就能知道腦健康情況。」為普及技術，團隊不單致力降低成本，更計劃與不同的非政府組織合作，方便於社區應用。「假設香港有十五萬患者，二十年後可能增至三十萬，我希 望通過『眼底相』早期篩查，將數字控制在二十萬左右。」
中大「眼底相」技術以簡單、 非入侵的方式開啟認知障礙的預防之 門，而港大的CytoMAD則以精準診斷與術後管理，為肺癌患者帶來希望。 兩者雖然聚焦於不同疾病，共通點是透過AI技術和創新精神，展示醫學發展的新里程。
肺癌影像檢查有局限
香港大學臨床醫學學院內科學 系臨床副教授何重文教授介紹，團隊 研發的CytoMAD（Cyto-Morphology Adversarial Distillation），目前主要用 於肺癌診斷之上。他指肺癌診斷需結 合影像與病理學，但現行方法有所局限。「傳統上我們會通過影像檢查，如 正電子電腦掃描（PET-CT），以鎖定腫瘤位置和分期。但單靠影像並不能 百分百確定診斷。我曾遇過疑似晚期肺癌的病例，結果是肺結核。」手術中冷凍切片的化驗雖能提供初步結果， 但術後仍需要更精細的分析，有時甚至要重新取樣，以判斷復發風險。
工程學院副院長兼任生物醫學工程課程主任謝堅文教授指，CytoMAD 旨在解決這些問題。「我們想開發更快、更準的工具，既能減輕醫生工作量，又能提升診斷的性價比。」該技 術結合高速顯微鏡、無標記成像與 AI，能在短時間內分析數百萬個細胞的癌症特徵，速度比傳統方法快百倍，而且毋需使用顯影劑。
精密辨識細胞類型
「傳統檢查需靠人手逐一分析， 太不實際。」謝堅文教授解釋，「就像人臉識別一樣，我們先用已知數據訓練AI，讓它學會分辨哪些細胞屬於哪一類型，再應用到實際診斷中。」 何重文教授補充，這不僅能幫助確 診，還可預測復發風險。「有些早期患者術後看似已經根治，但原來有高復發風險。CytoMAD若能篩選出這些 人，就能提前介入預防治療。」
CytoMAD目前處於試驗階段， 已有臨床病人參與，但要成為標準治療，仍需至少三至五年臨床驗證。何重文教授坦言：「要證明它能提升五年生存率，時間不可少。」資金與人 才也是關鍵挑戰。謝堅文教授笑言， 訓練AI不貴，但收集和處理數據很花時間和金錢。「我們也需要更多人才，但新生代傾向開發軟件，專注硬件研究的人愈來愈少。」
中大與港大的研究，均展現出AI 在醫學中的潛力，並需要跨學科合作 才可成事。然而，有了技術，還要多方面支持，才可實際推行，教育轉型 是一大關鍵。莫仲棠教授提到，中大已將AI融入醫學課程；謝堅文教授則希望培養更多跨學科人才。「我們想新一代的工程學生既懂醫療，又懂工 程。」何重文教授回憶，他年輕時曾 計劃先讀機械人工程再學醫，原來他對跨學科的興趣由來已久。「當年沒能實現，但現在能與工程團隊合作， 算是圓了當初的夢想。」一眾專家的 願望，也是希望讓AI技術衝出課堂和 實驗室，惠澤社會，改變病人命運。
AI與醫生共存
AI發展勢如破竹，將來會否取代醫生地位？兩家大學的受訪者一致認為，AI不能取代醫生。莫仲棠教授說：「AI擅長分析， 但無法提供人性關懷。」何重文教授則指， AI較適合作為醫生助手，讓醫生專注臨床診症、科研或作出複雜決策等。中大與港 大的研究揭示了AI如何從不同角度革新醫 學，前者以低成本篩查預防認知障礙，後 者以高精度診斷改善肺癌治療，兩者均需 克服技術落地與普及的挑戰，才可讓科學 惠及人類。正如莫仲棠教授所言：「我想幫到人，而非只停留在論文上。」在AI助力下，這一願景正在逐步實現。
