本地科研成果｜中大AI驗腸炎一周知結果 可測多類菌種 2027臨床應用
原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」
市民懷疑患上炎症性腸病時，往往須輪候6至12個月方能獲得診斷結果。香港中文大學醫學院研究團隊，發現一系列的腸道微生物標誌物，又結合多重微滴式數位PCR（m-ddPCR）及人工智能（AI）檢測模型，研發出一款炎症性腸病診斷工具。這項非入侵性技術有助降低檢測成本，同時緩解醫療系統壓力，料2027年在本港臨床應用。研究發表在國際期刊《自然醫學》。
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非入侵診斷 費用遠低於腸鏡
中大醫學院裘槎醫學科學教授黃秀娟表示，透過標誌物檢測方法，病人只需提供約一匙羹份量的糞便樣本，送往實驗室提取DNA（脫氧核醣核酸）及測試標誌物。經AI模型評估後，一星期內即可獲得檢測報告。
這款以機器學習技術開發的模型，識別潰瘍性結腸炎及克隆氏症的ROC曲線下面積（AUC）高達0.94。
中大醫學院內科及藥物治療學系研究助理教授張靖婉解釋，這指標用於衡量分類模型的準確度，愈接近1代表其識別能力愈強。
張靖婉續稱，團隊目標是把實驗室技術轉化為臨床試劑盒，因此嘗試通過m-ddPCR優化檢驗流程，一至兩日便可獲悉結果。以檢測8種標誌物為例，從8次縮短至2次，速度大幅提高3倍。基於m-ddPCR數據建立的AI模型，AUC仍達0.89，準確度理想。
臨床應用方面，中大醫學院卓敏內科及藥物治療學講座教授陳家亮提到，未來將在公立或私家醫院使用有關技術，仍需與醫管局協商。至於醫療成本，陳家亮指出，雖未能確定具體數字，但強調比大腸鏡檢查費用相宜不少。
全球不同種族均適用
黃秀娟表示，現階段的主流診斷方法為腸鏡檢查，以及電腦斷層掃描（CT）或磁力共振掃描（MRI）檢查。方法雖精準，惟公立醫院的等候時間，隨時超過18個月。此外，由涉及多種檢查，整體醫療成本可達6.5萬元。
中大醫學院內科及藥物治療學系博士後研究生鄭佳瑩稱，研究團隊分析11個國家、5979個不同種族的糞便樣本後，最終確定10種與潰瘍性結腸炎、9種與克隆氏症相關的菌種作為診斷標誌物。張靖婉強調，以往研究大多集中於特定人種，是次團隊的研究成果，首次發現了全球適用的標誌物。
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