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AI發現新冠症狀規律｜中大藉ChatGPT識別病毒變化

By on March 5, 2024

原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」

本港已走出新冠疫情陰霾，惟醫學界對傳染病防控未敢鬆懈，人工智能（AI）正好大派用場。香港中文大學醫學院以文字配對演算法，分析多份截至2022年8月25日的新冠患者病例症狀數據文字報告，揭示症狀會隨病毒變異及患者疫苗接種情況而改變。該項分析更識別出發燒、鼻塞、肺炎和呼吸急促這一組症狀，有助預測未接種疫苗及有病徵的年長患者死亡風險；相關研究發表在醫學期刊《醫學病毒學雜誌》。

CUHK
中大醫學院以文字配對演算法分析文字報告，揭示新冠症狀會隨病毒變異，以及患者疫苗接種情況改變；左二為衛藴姸，右二為郭健安。（中大網上圖片）

七成患者發病 打針與否有差異

首先，研究團隊以文字配對演算法，分析逾7.6萬宗新冠病例的文字報告，顯示有70.9%病例出現病徵，並識別出102種症狀。研究揭示，原始型及Delta變異株在未接種疫苗個案中的症狀相似；Omicron BA.2亞變異株的症狀則有所不同，其中7種在BA.2病人更普遍，包括疲倦、發燒、胸口痛、流鼻水、咳痰、惡心或嘔吐，以及喉嚨痛。研究亦顯示，在接種兩劑或以上疫苗的有病徵個案中，感染BA.2較Delta更易引起發燒。

從相關報告提取可分析的數據，極具挑戰性且過程耗時。有見及此，研究人員探索大型語言模型（LLM），例如聊天機械人ChatGPT，能否把新冠症狀文字報告轉化為結構性數據。研究發現，ChatGPT經研究團隊進行提示工程後，從文字報告識別所有新冠症狀，其特異性高達94.7%至100%。識別常見症狀方面，敏感度亦達85.3%至100%，顯示ChatGPT能準確處理文字報告內的數據，論文發表在另一醫學期刊《臨床微生物學和感染》。

中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院副研究員衛藴姸提到，研究有助安老院舍作針對性措施及分配資源，亦為AI工具提供發展方向，有助未來流行病的早期檢測、監測及應對。

改善衞生決策及資源分配

中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院副教授郭健安補充，模型能把文字敍述轉換為結構性數據，加快決策過程，並更好地分配資源。此外，模型能隨着傳染病演變而不斷學習及適應，有助為流行病制定有效、數據驅動的策略。

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