近年来，人工智能（AI）开始进入医学影像应用。曾经的质疑，也随着临床价值的彰显而逐渐消散。引入AI辅助诊断，离我们还远吗？

香港或将身先士卒。据香港媒体报道，香港公布去年10月至11月发生的3宗医疗事故，涉及医生未察觉到患者X光片异常，令病人延误获得适当诊断，其中1名病人因癌症已离世。今年2月1日，香港医管局公布调查结果，指出涉事医生存在“感知落差”。委员会建议医管局引入AI辅助诊断，医管局称2019年将会在一间公立医院试行。

香港医管局事后成立根源分析委员会检视个案。委员会主席王耀忠总结原因，指涉事医生有能力判断X光片的异常情况，但存在“感知落差”，即未能察觉X光片上的明显病变。

医管局质量及安全总监钟健礼表示，3宗个案共涉及7、8名内科、外科和急诊科不同资历的医生“看漏眼”。他指出，在医生工作繁忙和医疗复杂的情況下，环境、系统和人，个个都有责任，并强调出问题的个案属“感知落差”，并非医生见到阴影而不知有异常的“认知落差”。

钟健礼承认管理层也有一定责任，再向受影响家属致歉和慰问。医管局没有透露3名涉事病人的病情，以及涉事医生有无处分，只表示有既定机制处理医疗责任。

这次涉及3名肺部有阴影的病人。委员会建议，医管局应加强前线医生解读肺部X光片的针对性培训。中短期会在急诊科，由资深医生加强复检病人的胸腔X光片，但须按每间急诊室人手及工作量决定是否执行；中长期医管局内部正研发AI辅助阅读胸腔X光片的程式。

香港医管局亦计划引入AI技术辅助医生复检X光片，2017年底开展研究，现在只属于初步研发阶段。

玛丽医院放射科副顾问医生方欣颢指，AI系统有助区分严重及轻微病人，也可将较容易判断错误的X光片抽出，要求医生复检，但不会取代医生角色；早前已向美国国立卫生研究院参考11万张肺部X光片，让AI学习分析。

钟健礼预计，2019年底前会在一间公立医院急诊室开展AI临床应用的可行性研究，辅助分辨高低风险，决定医生看X光片的优次，并会探讨从海外购买遥距放射科服务，支援临床判断。

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