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公院醫生睇X光片漏診 研AI減風險
By 信報財經新聞 on February 2, 2019
如急症科醫生太忙，需在有限時間內作出多個即時決定，會導致未能察覺問題。（信報資料圖片）
醫院管理局去年11月公布，在一周內接到3間公立醫院呈報漏診事故，未有及早察覺3名懷疑或確診肺癌的病人X光片有異常事件，令他們延遲診治及跟進逾1年半至2年10個月【表】。醫管局周五（1日）公布調查結果，再次就事件致歉，又提到涉事醫生共7、8人，來自內科、外科及急症科，資歷有深淺，會有內部程序處理。醫管局質素及安全總監鍾健禮承認「集體睇漏眼」，但解釋不到成因；報告以「感知落差」總結事故共通點，建議醫管局引入人工智能（AI）系統防類似錯誤。
感知落差 或太忙致疏失
調查委員會主席王耀忠稱，參考外國同類「睇漏眼」個案及文獻，有提及感知落差，即醫生有足夠知識理解X光片，卻在不同情況下影響判斷。王舉例急症科醫生太忙，需在有限時間內作出多個即時決定，會導致未能察覺問題，研究亦發現不少個案出錯原因不明。
委員會向醫管局提出多項建議，包括加強前線醫生解讀肺片的針對性培訓、加強由資深醫生作X光片覆檢、光顧外國遙距放射科解讀服務（外判檢查X光片），及適時利用影像學作臨床判斷，如引入人工智能（AI）系統，助檢X光片隱蔽或偶發的病變。
傳一肺癌病人已身故
鍾健禮說醫管局接受報告建議，將於年底前在一間公院急症室試行AI臨床應用，助醫生為X光片風險訂出先後次序，起分流作用，目前仍在物色合適的醫院，強調AI只是用作支援醫生的臨床判斷，而非取代醫生親睇檢視X光片。他又指，局方會探討從海外購買放射科解讀服務的可行性，包括研究有關技術、個人私隱、法律和財務問題，在獲得相關專科醫生贊同後才會推行。
有消息指漏診事故其中一名病人已身故，醫管局未有透露死因。
建議醫管局引入人工智能（AI）系統防錯誤。（Freepik網上圖片）
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