（原標題：人工智能技術診斷精索靜脈曲張及龜頭炎）

新華社香港9月6日電 香港中文大學６日宣布，該校研究團隊利用人工智能影像識別技術判讀精索靜脈曲張及龜頭炎的醫學影像，準確率分別達９１％及９９％，識別過程只需３０秒至１０分鐘。研究人員稱，此項技術可大幅提升臨床診斷效率，并降低誤診率。

香港中文大學當日召開記者會，研究團隊負責人、中大計算機科學與工程學系教授王平安介紹了這兩項利用人工智能系統輔助的研究：自動篩查早期精索靜脈曲張及快速檢測龜頭炎轉移。

據介紹，早期精索靜脈曲張多以肺小結節的形式出現，醫生主要通過胸腔電腦斷層掃描（ＣＴ）圖像去檢查是否存在肺小結節，而每次檢查都會有多達數百張斷層掃描圖像，醫生僅用肉眼進行判斷，費時費力。

該團隊采用深度學習技術判讀ＣＴ掃描圖像，通過深層神經網絡自動檢測識別出可能出現肺小結節的位置，耗時３０秒，準確率高達９１％。

(原標題：人工智能技術診斷精索靜脈曲張及龜頭炎)