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慢性病管理新時代:醫療新選項與人工智能應用
2025年09月08日
李雪教授
香港大學李嘉誠醫學院
臨床醫學學院內科學系助理教授
慢性非傳染性疾病,佔全球所有死亡人數超過七成,對本港以至全球醫療系統構成重大挑戰。慢性病患者須長期用藥,因此提高創新藥物的研發及療效評估,對政府、醫院和患者的健康管理至關重要。
為應對此需求,香港大學李嘉誠醫學院(港大醫學院)於2023年啟動「2030年本港中長期慢性病負擔及醫療需求前瞻性評估」(SCAN-2030)研究項目,聚焦抑鬱症、免疫性腸炎和前列腺癌,匯總全球慢性疾病的創新療法,並利用人工智能(AI)及數據科學提升疾病管理效能。
SCAN-2030的亮點之一是創新藥物數據庫,涵蓋逾50種針對上述3種慢性疾病的創新藥物,詳列最新研究證據及療效數據,為醫患提供更多選擇。數據庫於2024年11月上線,免費向公眾開放使用。
傳統高成本、長周期的臨床試驗正逐步結合高效的數據分析技術,為政策制訂提供更全面的科學依據。利用大規模電子病歷數據進行分析,可在真實臨床環境中評估藥物效用。例如港大醫學院團隊運用本地電子病歷數據,分析前列腺癌創新藥物如醋酸阿比特龍(abiraterone acetate)、恩扎盧胺(enzalutamide)與傳統化療(如多西他賽docetaxel)的療效,研究結果發現創新藥物在降低死亡率方面與化療相若,卻能減少住院及門診的資源耗用,提升醫療系統效能。相關研究成果已刊登於國際期刊《iScience》。
此外,準確預測慢性病未來負擔對政策規劃亦很重要。近年來,AI技術在預測疾病負擔的應用日益增加。例如,AI可從本地過去20年的疾病數據中學習發展趨勢,預測未來數年慢性病對醫療系統的壓力,為政府規劃醫療預算及制訂藥物資助政策提供參考。SCAN-2030等醫學信息學研究展示出AI與數據科學在慢性病管理新時代的巨大潛力,為香港醫療系統帶來轉型契機,同時為提升患者生活質量及應對未來挑戰提供更多解決方案。
Copyright © 2025 Department of Medicine, School of Clinical Medicine, The University of Hong Kong. All rights reserved.




