【記者吳盈蓉綜合報導】根據《天下雜誌》報導指出，中風是目前耗用台灣健保資源前三大疾病，更是長期以來國人十大死因中的前三位。中風的初期症狀較不明顯，容易導致誤診而錯過黃金搶救時期。日前由香港理工大學團隊所開發出的「電腦智能中風檢測系統」可將原本需花費10至15分鐘的中風檢測大幅縮短至3分鐘完成。　此系統分為框選與篩選兩階段。第一階段利用一套演算程式「圓形適應框選法(Circular Adaptive Region of Interest)」。團隊負責人、港理大醫療科技及資訊系副教授鄧福禧表示：「由於系統能自動讀取框選區，所以大幅縮短檢驗時間。」框選法以像素為單位去尋找密度變化，並抽取有細微變化的目標部位。當系統偵測到變化後會跟另一側的大腦半球作比較，若左右不對稱，則可懷疑是中風。團隊成員、港理大醫療科技及資訊系學生黃顯釗補充：「選區會標記疑似缺血或出血性中風的位置，並標示中風機率讓醫生集中判斷是否真陽性結果，作快速的臨床診斷。」

然而單從框選法抽取目標部位，會出現誤差結果如假陽性與假陰性，所以若要提高準確性，需要第二階段「人工神經網絡」進行篩選。其為可模仿生物中樞系統的數學模型，能做出類似人類大腦進行思考模式，進而判斷影像有否中風情形。系統首先輸入22組圖像特徵的數據至人工神經網絡，再進行資料的學習、比對及判斷，最後得出中風機率的判斷結果。「系統懂參數演算、比對和分析病人的圖像特徵，再輸出分類後的結論。」黃顯釗補充。

團隊曾到當地醫院收集52組中風病患與正常者的腦部掃描樣本，他們將樣本輸入系統分析後，診斷中風的準確率高達九成。鄧福禧提到在蒐集樣本時，曾遇到病患不配合而圖像產生躁影。他也補充：「分析大量樣本需要核實，過程相當繁瑣。」黃顯釗則表示：「研究的主要困難在於收集足夠且合適的圖像以提高準確度，因此我們只好提前準備與醫院交涉，並在取得圖像後加以篩選，確保被使用的圖像都合乎研究的要求。」

這項系統目前仍須通過臨床測試，全面評估系統性能後才可實地運用於診療中。鄧福禧提到，系統未來會考慮加入雲端技術，以增加系統的靈活性，相關圖像與檢測結果可傳送至醫生的行動裝置。這項系統雖無法完全取代醫師診斷，但能作為醫師的重要參考依據，同時可讓非專科醫護人員初步評估病情，讓病人能及時獲得相關救助。