理大研发AI虚拟病人模拟系统 搭建数码双生模型 助重症精准治疗
SingTao · 1 SOURCESabout 1 hour ago2 MIN
Summary
香港理工大学研究团队开发了一个以患者为核心的「人工智能虚拟病人模拟系统」，由医疗科技及信息学系副教授陈颖志带领研发 。该系统采用创新的「数码双生」架构，能够动态整合患者的基因数据、医学影像及临床记录，建立持续更新的个人化健康模型 。系统除了可实时监察病情走势外，亦为临床诊断、长期病情监测及治疗成效评估提供人工智能支持，相关研究成果已刊登于国际期刊《Medical Image Analysis》。
Key Points
- 现有很多医疗人工智能工具大多只依靠单一电脑断层扫描、基因报告或静态病历分析，难以完整掌握患者病情的动态变化
- 系统采用以患者为中心的数码双生架构，配套医护操作平台及流动应用程式，可按患者实时病情变化作出预测分析
- 患者可通过手机应用程式上传病历、记录日常病征、持续跟进自身健康情况，设有加密「深层特征二维码」能安全传送病历
- 团队构建的多尺度分析框架「视觉—全域关系融合网络」（ViGNet），整合组织病理影像特征、基因表达数据及癌症临床文字资料
- ViGNet预测免疫治疗成效准确率高达82.55%，成功入围2026年全球移动大奖「最佳移动互联网健康与福祉创新奖」决赛
Why It Matters
系统能充当「监测哨兵」，一旦察觉患者的生物指标或病征出现异常，就即时向医护发出警示，缩短诊断与疗效评估所需时间 。这项成果获香港科技园「创科培育计划」有条件核准，正迈向商业化准备投入产业应用落地，有助推动本港精准医疗发展 。
系统能充当「监测哨兵」，一旦察觉患者的生物指标或病征出现异常，就即时向医护发出警示，缩短诊断与疗效评估所需时间 。这项成果获香港科技园「创科培育计划」有条件核准，正迈向商业化准备投入产业应用落地，有助推动本港精准医疗发展 。