医工结合 |人工智能精准规划放射治疗 降低癌症患者肺部损伤
发布时间：14:50 2025-06-11 HKT
根据特区政府「癌症网上资源中心」数据显示，在2022年，肺癌新症共录得5,707宗，占本港癌症新症总数达16.1%，是香港致命癌症首位。肺癌一向被视为「沉默的杀手」，因大部分早期肺癌没有明显病症，很多病人确诊时已属晚期。
当肺癌证实已扩散至周边或其他器官和组织，会被界定为晚期个案，由于无法以手术将肿瘤清除，放射治疗是延缓甚至治愈病情最主要的方法之一。然而，放射治疗有机会令患者引起「放射性肺损伤」（Radiation induced lung injury, RILI）后遗症，甚至出现并发症。
以往医学影像技术多只用于诊断，近年扩展至辅助治疗，例如影像导航放射治疗，以改善治疗效果和减少损伤。以肺癌为例，「功能性肺规避放射治疗」（Functional lung avoidance radiotherapy ，FLART）是一项创新性的影像导航放射治疗技术。单光子发射电脑断层显像（SPECT）以造影剂显示肺部灌注和通气功能，提供肺功能详细分布并引导放射治疗计划。SPECT基于放射性药物每次衰变主要发射单个光子原理，配合电脑断层显像技术建立影像，造影剂会增加患者的辐射量，有机会令身体出现副作用，对于肝肾功能较差的患者伤害更大。
香港理工大学（理大）作为全球百强的政府资助大学，一直心系社会，紧密配合香港社会的发展需求。未来的医疗服务将由人工智能赋能的医疗生态提供。理大早前已就筹建香港第三所医学院向特区政府提交了一份具前瞻性与创新性的建议书，拟建立一所面向未来的医学院，采用人工智能驱动的创新及高效医学教育和研究模式，旨在培育具有高尚医德和社会责任感，并精通创新科技的新一代医疗专业人才。
理大医疗科技及资讯学系系主任兼教授蔡璟教授及其团队研发的人工智能肺部放射治疗辅助系统，可自动分析肺癌患者的电脑扫描影像，毋须造影剂便可生成肺部通气及灌注功能影像，分辨肺部不同区域的功能，并透过「功能影像导航」的创新放射治疗方式设计个人化的最佳放射治疗计划，避开肺部高功能区域，以降低对患者肺部的放射损伤。
团队已收集了逾百名肺癌患者的电脑扫描影像来训练人工智能模型，并采用尖端的影像处理算法，确保结果的精准度和一致性。系统的操作介面方便易用、后端性能强大，可与医院采用的主流放射治疗系统相容，团队目前正与多间本地及内地医院合作进行临床测试。
蔡璟教授表示：「人工智能模型生成的肺功能图像，与利用造影剂产生的图像细致度相若。在放射治疗上运用人工智能技术，通过分析患者的电脑扫描影像，既可生成功能影像导航的最佳放射治疗计划，亦可避免患者承受注射放射性造影剂的风险，大大简化和加快疗程，有效提升患者接受治疗后的生活质量。」
团队亦计划扩展人工智能模型应用于其他部位如肝脏、脑部癌症的「功能影像导航」放射治疗。此创新项目于今年第五十届日内瓦国际发明展荣获银奖。
凭借在医疗教育和专职医疗人才培育方面的坚实基础和丰富经验，理大有信心肩负起筹办香港第三所医学院的重任。理大于今年一月成立「计算机及数学科学学院」，汇聚一大批人工智能、数据科学、区块链等领域的顶尖人才，包括一支实力雄厚的人工智能顶尖学者团队。在此基础上，理大最近成立了「理大人工智能高等研究院」，以人工智能驱动的医疗科技研究为其最重要的研究方向，通过人工智能学者和不同学科学者的合作研究，共同推动人工智能辅助诊疗的研究，促进人工智能在医学影像、放射治疗、生物医学工程及细胞免疫治疗等领域的深度融合。
理大期待在不久的将来为社会培育兼具临床医疗和科研能力，并精通人工智能等创新科技的医学人才，以应对香港及大湾区的医疗需求。
