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作分析，未必可全面掌握患者病情的動態變化。香港理工大學研究團隊突破局限，研發出「人工智能(AI)虛擬病人模擬系統」，整合患者全面資訊，助醫護團隊制訂更精準、個人化的醫療方案。
AI虛擬病人模擬系統由理大醫療科技及資訊學系副教授陳穎志教授(右二)帶領研發。
實時追蹤病情 預測治療成效
人工智能虛擬病人模擬系統具備醫護端平台及患者端流動應用程式，既可讓醫護人員整合基因、醫療影像、病理、檢驗結果及臨床紀錄等多模態數據，患者亦能夠自行上載病歷資料、紀錄日常症狀及追蹤健康狀況，做到實時追蹤病情變化，作出預測分析，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支援，尤其適用於病情變化複雜、治療選擇多且醫療成本高的癌症及重症治療。資料傳送時會透過加密的「深層特徵二維碼」處理，保障私隱。
辨識效能逾八成
研究團隊更利用此系統建構了「視覺——全域關係融合網路」(ViGNet)框架，用於預測非小細胞肺癌患者對免疫治療的反應。ViGNet有效整合組織病理學影像特徵，以及基因表達譜、癌症類型文字資料等臨床數據，辨識效能達到 82.55%。相關研究已發表於國際期刊《Medical Image Analysis》。