理大研发AI虚拟病人模拟系统 助预测癌症治疗成效
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Summary
香港理工大学研究团队早前成功研发人工智能（AI）虚拟病人模拟系统，透过动态整合患者的基因、医学影像及临床等多模态数据，实时追踪病人的病情变化及预测不同癌症治疗方案的潜在成效，令医护团队可制定更精准及个人化的医疗方案 。此科研成果曾于西班牙巴塞罗那举行的「2026年世界移动通讯大会」展出，并入围2026年全球移动大奖的「最佳移动互联网健康与福祉创新奖」决赛 。带领研发项目的理大医疗科技及资讯学系副教授陈颖志教授指出，该系统是一个集诊断、监测及治疗评估于一体的平台，目前正逐步于临床环境应用 。
Key Points
- AI虚拟病人模拟系统能动态整合基因、医学影像及临床等多模态数据，实时追踪患者病情变化并预测治疗成效
- 系统采用名为「视觉——全域关系融合网络」(ViGNet)的多尺度框架，预测非小细胞肺癌患者对免疫治疗反应的准确率达82.55%
- 传统医疗AI工具多依赖单一电脑断层扫描、基因组报告或静态临床数据分析，难以全面掌握患者病情的动态变化
- 系统设有医护专用平台整合多模态数据，同时提供患者端流动应用程式记录日常症状，简化多科会诊与转诊流程
- 透过加密的「深层特征二维码」在不同诊所、医院及装置之间安全传输病历资料，提升资料流通效率及隐私保障
Why It Matters
香港正面对人口老化令癌症个案持续上升的挑战，此AI系统能为癌症及重症患者提供更精准、高效的个人化治疗方案，有助缩短诊断与评估时间，支持医护人员作出更明智的治疗决策。系统预测免疫治疗反应的82.55%准确率，可协助肿瘤科医生避免使用无效的治疗方案，既能减低患者的药物副作用，亦有助优化医疗资源配置，对本港癌症医疗服务的发展具有重要意义。
香港正面对人口老化令癌症个案持续上升的挑战，此AI系统能为癌症及重症患者提供更精准、高效的个人化治疗方案，有助缩短诊断与评估时间，支持医护人员作出更明智的治疗决策。系统预测免疫治疗反应的82.55%准确率，可协助肿瘤科医生避免使用无效的治疗方案，既能减低患者的药物副作用，亦有助优化医疗资源配置，对本港癌症医疗服务的发展具有重要意义。