中文大學校刊 二零二一年第一期

集腋成裘： 新冠肺炎病變偵測系統 一套運用聯邦學習（federated learning）技術的人工智能系統，現能 快而準地從胸部電腦斷層掃瞄影像偵測新冠肺炎病變。系統由各間參與 開發的醫院同時訓練，過程中藉着觀察各醫院庫存中的胸部斷層影像， 熟習新冠肺炎病灶形態。經中央伺服器整合其學習成果後，系統即可自 動分析影像，準確度達九成半。訓練用的影像全程由各醫院保管而不經 手於中央，外泄風險得以分散。 醫生一般需要五至十分鐘分析一幅肺部斷層影像， 並只能約略形容病變程度。 系統以卷積神經網絡（CNN）為骨幹，只需四十毫秒， 即可完成診斷。系統可清晰指出病灶所在，並能將病情量 化，以精確數字描述病變程度。 斷層影像原圖 經分析影像 竇琪教授 與 王平安教授 計算機科學與工程學系 蘇宛彤醫生 與 余俊豪教授 影像及介入放射學系 運作階段 AI：人算不如機算？ 29