理大人工智能及醫工結合科研成果引領新世代醫療發展

香港理工大學（理大）致力推動「醫工結合」及人工智能賦能醫學科研創新和成果轉化，促進精準醫療、預防醫學及基層醫療的發展，提升香港及大灣區的醫療服務質素及效率，並助力香港建設成為國際醫療創新樞紐。

理大擁有多個與醫療及健康領域相關的科研基建，當中包括理大高等研究院轄下七所研究院及研究中心、19所大學研究院及研究中心，以及四所中心實驗室，通過凝聚工程學、醫學和公共衛生領域的專業知識和科研力量，開發創新解決方案。最近成立的理大人工智能高等研究院則促進人工智能在藥物研發、精神健康、醫學影像、放射治療、中醫藥、生物醫學工程及細胞免疫治療等領域的深度融合。理大亦在全球延攬優秀研究學者加盟，領導多個結合醫學與人工智能、工程學及數據科學的跨學科研究項目，引領新世代醫療科技發展。

理大在爭取醫學及健康領域研究資助方面亦表現突出。在香港研究資助局（研資局）去年底公布的2024/25年度資助項目中，理大共有14個項目獲「協作研究金」撥款支持，項目數量及資助額均為全港之冠；在 2023/24 年度，理大獲研資局撥款資助的總金額在本地院校中排名第二。過去五年，理大多項健康和醫學領域研究亦獲得研資局撥款。2018年至2022年間，理大從特區政府醫療衞生研究基金獲得的平均撥款於全港院校排名第三。

理大副校長（研究及創新）趙汝恒教授表示：「理大貫徹以病人福祉為中心的理念，發揮『醫工結合』和人工智能賦能醫學的獨特優勢，致力推動醫療科技創新和知識轉移。憑藉強大的科研團隊和完善的科研設施，以及在醫療教育和培育專職醫療人才的豐富經驗，理大有信心成功爭取籌辦香港第三所醫學院。」

理大今天展示四個優秀科研項目，當中包括﹕

人工智能肺部放射治療輔助系統  以精準醫療提升治療效果

肺癌是香港及全球頭號癌症殺手，而放射治療是治愈癌症最主要方法之一。理大醫療科技及資訊學系系主任兼教授蔡璟教授及其團隊研發的人工智能肺部放射治療輔助系統，可自動分析患者的電腦掃描影像，毋需造影劑便可生成肺部通氣及灌注功能影像，分辨肺部不同區域的功能，並透過「功能引導」的創新放射治療方式設計個人化的最佳放射治療計劃，避開肺部高功能區域，以降低對患者肺部的放射損傷，提升患者術後生活質量。團隊亦收集了逾百名肺癌患者的電腦掃描影像來訓練人工智能模型，並採用尖端的影像處理算法，確保結果的精準度和一致性。系統的操作介面方便易用、後端性能強大，可與醫院採用的主流放射治療系統相容，團隊目前正與多間本地及內地醫院合作進行臨床測試。團隊亦計劃擴展人工智能模型應用於其他部位如肝臟、腦部癌症的「功能引導」放射治療。此創新項目於第五十屆日內瓦國際發明展榮獲銀奬。

蔡璟教授及其團隊研發的人工智能肺部放射治療輔助系統，可自動分析患者的電腦掃描影像，毋需造影劑便可生成肺部通氣及灌注功能影像，以設計個人化最佳放射治療計劃，避開肺部高功能區域，降低對患者肺部的放射損傷。

AI賦能眼科  非侵入性血管造影技術突破傳統診斷瓶頸

糖尿病視網膜病變是全球致盲的主要原因之一，傳統診斷依賴侵入性且昂貴的螢光血管造影檢查，不僅為患者帶來不適，也限制了基層醫療機構的篩查能力。理大武漢科技創新研究院院長、梁顯利長者健康視覺教授、眼科視光學院科研眼科講座教授、視覺科學研究中心主任、傑出創科學人教授何明光教授帶領團隊，創新地將生成式人工智能技術應用於眼科診斷領域。技術實現三大革命性突破：首先，僅需普通眼底照片即可在數秒內生成高精度血管造影影像和動態視頻，完全避免傳統造影劑注射的風險；其次，智能診斷系統可自動識別微動脈瘤、出血點等早期病變特徵，診斷靈敏度達96.2%，特異性91.8%；第三，創新地整合超廣角成像技術，將檢測範圍擴大300%。技術目前已獲五項國際專利，現正於大灣區頂尖醫療機構進行多中心臨床試驗。其遠程會診系統更讓偏遠地區患者獲得眼科診療服務。這項突破性研究在第五十屆日內瓦國際發明展榮獲「法國與歐洲發明家聯合會―法國最佳國際發明與創新獎」及「評審團嘉許金獎」。

何明光教授及其團隊將生成式人工智能技術應用於眼科診斷領域，僅需普通眼底照片即可數秒內生成高精度血管造影影像和動態視頻，更自動識別微動脈瘤、出血點等早期病變特徵，以及整合超廣角成像技術，將檢測範圍擴大。

踝關節復康機械人 助中風患者居家復康

中風是老齡化社會的主要健康挑戰，特別是行動不便和長期臥床患者，需要接受長期及反覆復康訓練，以防止關節攣縮變形及肌肉過度萎縮。理大南京技術創新研究院院長、智能機械人研究聯盟主任、機械工程學系智能機器人與自動化講座教授張丹教授及其團隊研發出首款可在三軸上自由旋轉，提供全方位足踝關節復康訓練的機械人，幫助踝關節活動受限患者的居家復康訓練，以及腦偏癱和中風患者的術後踝關節功能復康。機械人糅合「具身智能」及「全向運動」設計，可針對不同患者各階段的復康需要，通過感測器追蹤並調整踝關節位置進行復康訓練，以及根據不同的復康場景，模擬足踝關節背屈／蹠屈、內翻／外翻，以及內旋／外旋等自然動作。機械人更可通過肌電圖訊號收集肌肉活動數據，實時監測及調整速度和力度，以調整訓練強度和訓練模式。團隊正與上海華山醫院合作進行臨床測試，未來將結合人工智能技術，為患者提供個人化訓練。技術亦有望擴展至肩關節或手部等不同部位的復康訓練。

張丹教授及其團隊研發出首款可在三軸上自由旋轉，提供全方位足踝關節復康訓練的機械人，幫助踝關節活動受限患者的居家復康訓練，以及腦偏癱和中風患者的術後踝關節功能復康。

超微細高敏度光纖傳感器   提升人工耳蝸植入手術精準度

世界衛生組織發布的《世界聽力報告》指出，聽力受損問題影響全球逾15億人。由於人工耳蝸植入手術難度高，過去45年間全球僅完成了150萬宗。理大電機及電子工程學系光電子講座教授、光子技術研究院副院長譚華耀教授及其團隊克服傳統玻璃光纖剛性過大的技術瓶頸，成功研發出超微細且兼具生物相容性的塑料光纖傳感器，並將其整合到人工耳蝸電極陣列結構中，以提升人工耳蝸植入手術的導航精度與組織保護效能。由於人工耳蝸須以毫米級精度植入耳蝸鼓階腔室，手術過程中，集成化的光纖傳感器能為外科醫生提供實時導航定位，並監測植入的接觸力度。傳感器經優化後，有望自動調整電極陣列的彎曲角度，減低植入時對耳蝸組織的損傷。該技術已成功獲得專利授權，目前研發團隊正與知名植入式聽力解決方案公司Cochlear Limited、墨爾本大學及皇家維多利亞眼科及耳科醫院合作，推動項目的臨床測試及商品化。未來，系統將結合人工智能模型，實現以機械人進行聽覺重建手術，進一步提高手術的效率、安全性和精準度。此創新發明於第五十屆日內瓦國際發明展奪得「泰國最佳國際發明奬與創新獎」及「評審團嘉許金奬」。

譚華耀教授及其團隊研發出超微細且兼具生物相容性的塑料光纖傳感器，並將其整合到人工耳蝸電極陣列結構中，以提升人工耳蝸植入手術的導航精度與組織保護效能。由參與研究的崔靜嫻博士（見圖）介紹成果。

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