【大公報訊】記者郭如佳報道：一般醫療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。香港理工大學（理大）研究團隊突破傳統靜態診斷的局限，成功研發以患者為中心的「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，構建可持續更新的「數碼雙生」模型，不但能實時追蹤病情變化，更可預測不同癌症治療方案的潛在成效，協助醫護團隊制定更精準、個人化的醫療方案。研究已發表於國際期刊《Medical Image Analysis》。

集合診斷監測及治療評估

由理大醫療科技及資訊學系副教授陳穎志教授帶領研發的「AI虛擬病人模擬系統」，採用以患者為中心的數碼雙生平台架構，結合醫護端平台及患者端流動應用程式，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。系統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，為精準醫療發展注入新動力。

該系統核心優勢在於醫護端與患者端的緊密協作。醫護專用平台可整合基因、醫療影像、病理、檢驗結果及臨床紀錄等多模態數據，協助醫生掌握患者整體病況，提升診斷及治療決策，同時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、紀錄日常症狀及追蹤健康狀況，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。透過系統，患者可由被動接受治療，轉為主動參與健康管理，促進醫患協作。

為推動相關技術在癌症護理及治療決策中的應用，研究團隊提出一套以臨床數據為基礎的多尺度創新框架：「視覺—全域關係融合網路」（ViGNet），結合多尺度視覺編碼器與基因驅動編碼器，有助分析與癌症治療反應密切相關的影像及基因特徵，預測非小細胞肺癌患者對免疫治療的反應。

該項目已獲香港科技園「創科培育計劃」有條件批准，正邁向商業化及產業落地的新階段，惠及更多患者。