香港八成的肝癌病例，都源自慢性乙型肝炎。肝炎病毒持續傷害肝臟，演變為肝癌，歷時可達數十年。我們以至整個醫學界，都一直希望準確推算肝炎患者未來有多大風險惡化為肝癌，希望給每個不同身體狀況、肝病處於不同階段的患者最合適的治療。
以往，世界各地的專家為此設計了多項算式，根據患者的身體檢查數據，推算肝癌風險，例如REACH-B 評分、PAGE-B 評分，以及我們設計的CU-HCC評分等，我們也匯合了自家設計的多項算式，上載於「閱肝」網站，供乙型肝炎患者自行輸入身體檢查數據，評估將來的肝癌風險。
當今電腦科技愈加進步，人工智能技術應用愈廣，其中，「機器學習」（machine learning）是人工智能的重要分支，簡單來說，其原理是電腦從一系列的資料數據中分析出一定的因果規律，再根據這些規律，推算其他未知個案。
新技術更準確！
本中心副主任黃麗虹教授領銜的研究，正嘗試應用尖端科技，造福慢性肝炎病人。本研究回顧香港醫院管理局2000年至2018年超過12萬位慢性乙肝和慢性丙肝患者的數據和病歷，例如乙肝病毒表面抗原（HBsAg）、乙肝病毒e抗原（HBeAg）、乙肝病毒載量（HBV DNA）、丙肝病毒載量（HCV RNA），有否服藥治療和藥物類型等，試驗多種電腦演算法，找出最能準確推算出病人會有肝癌的一種，並和傳統的算式比較。
研究結果顯示，使用嶺回歸（ridge regression）的運算方法，電腦最能預測慢性肝炎患者的肝癌風險。以統計學上的「AUROC曲線面積」評測，全新的電腦演算來推算肝癌風險，準確度評分為0.844（數值愈接近1，代表愈準確），相比傳統的算式如CU-HCC、PAGE-B等，評分處於0.67至0.75之間：新技術明顯更為準確。
本次研究仍有一些局限，例如採用的數據本身可能稍有遺漏，有些輕度的長期病未有紀錄，例如高血壓、糖尿病等。因應未來慢性乙肝、慢性丙肝患者的年齡增長，以及隨之而來的疾病（延伸閱讀：〈高齡乙肝患者要小心「老人病」〉），相信會增加照料肝病病人的難度，我們期望肝癌風險推算可以更臻完善和普及，例如成為電子健康系統的內置功能或計算器，讓醫生更準確地判別不同病情的乙肝、丙肝病人的肝癌風險，調節治療的緩急以避免癌變。
校閱：黃麗虹教授
日期：2022年2月21日
