理大研發AI虛擬病人模擬系統 助預測癌症治療成效

香港理工大學研究團隊早前成功研發人工智能(AI)虛擬病人模擬系統，透過動態整合患者的基因、醫學影像及臨床等多模態數據，實時追蹤病人的病情變化及預測不同癌症治療方案的潛在成效，令醫護團隊可制訂更精準及個人化的醫療方案。此科研成果曾於西班牙巴塞隆拿舉行的「2026 年世界移動通訊大會」展出，並入圍2026年全球移動大獎的「最佳移動互聯健康與福祉創新獎」決賽。項目目前在不同計劃資助下已逐步於臨床環境應用。 帶領研發項目的理大醫療科技及資訊學系副教授陳穎志教授指出，AI虛擬病人模擬系統是一個集診斷、監測及治療評估於一體的平台，可揭示多模態數據之間細微而關鍵的病理關聯，亦當患者的生物標記或症狀出現異常時，即時向醫護團隊發出提示。此技術有助縮短診斷與評估時間，支援醫護人員為癌症及重症患者制訂更精準、高效的個人化治療方案。 一般的醫療AI工具多依賴單一電腦斷層掃描、基因組報告或靜態臨床數據進行分析，難以全面掌握患者病情的動態變化，而上述項目能因應患者病情的實時轉變進行預測分析，並模擬不同治療方案的成效，為臨床診斷、病情監測及治療評估提供智能支援；項目尤其適用於病情變化複雜、治療選擇多元且醫療成本高昂的癌症及重症治療。 該系統的核心優勢在於醫護端與患者端的緊密協作，醫護專用平台除了可整合基因及臨床紀錄等多模態數據，協助醫生掌握患者整體病況，同時也簡化多科會診與轉診流程；患者端流動應用程式則讓患者上載病歷資料及紀錄日常症狀等，並可透過加密的「深層特徵二維碼」在不同診所、醫院及裝置之間安全傳輸病歷資料，提升資料流通效率及私隱保障。研究團隊為推動相關技術在治療決策等的應用，提出了一套名為「視覺——全域關係融合網路」(ViGNet)的多尺度框架，用於預測非小細胞肺癌患者對免疫治療的反應，其預測免疫治療反應的辨識效能達到82.55%，有助分析與癌症治療反應密切相關的影像及基因特徵。