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港大醫學院獲李嘉誠捐贈3,000萬港元 提升人工智能教學應用

社會事

港大醫學院獲李嘉誠捐贈3,000萬港元 提升人工智能教學應用
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港大醫學院獲李嘉誠捐贈3,000萬港元 提升人工智能教學應用

2023年09月26日 16:56 最後更新:16:56

李嘉誠捐贈3,000萬元予港大醫學院,共同推動AI教育在本港普及化。

香港大學李嘉誠醫學院(港大醫學院)以培育未來傑出醫療專業人才為使命,積極推動科技與教學創新相結合,以持續提升教學質素和能力。而運用數碼科技輔助教學培訓,已成為港大醫學院多年來的一貫理念。

遙距醫療使用電訊科技提供醫療服務,如遙距問診和處方藥物,廣泛應用於內外全科醫學士課程的臨床教學。

遙距醫療使用電訊科技提供醫療服務,如遙距問診和處方藥物,廣泛應用於內外全科醫學士課程的臨床教學。

過去十年來,港大醫學院成立了多媒體製作團隊,開發互動式網上教材,輔助師生教與學。於2022年啟用、位於沙宣道3號學術樓的模擬病房,配備高逼真度模擬病人,除有效提升護理學學士課程培訓,亦推動了本港及其他地區院校的跨專業教育,透過系統式轉型,解決日益複雜的醫療問題並改善治療效果,讓學院榮獲2023年泰晤士高等教育亞洲大獎「年度教學策略」獎。港大醫學院亦是亞洲首間大規模引入手提超聲波(POCUS)於內外全科醫學士課程的醫學院之一,為高年級醫科生配備個人便攜式設備,讓他們練習和掌握超聲波檢查技巧,提升臨床評估和治療能力。在解剖學培訓方面,港大醫學院亦引入了尖端的擴增及虛擬實境設施,全天候提供沉浸式人體解剖學培訓。

學生使用學院開發的應用程式及個人手機,練習判讀胸腔X光檢查,識別患者是否患上肺炎,從而加深對數據標記及機器學習的認識。

學生使用學院開發的應用程式及個人手機,練習判讀胸腔X光檢查,識別患者是否患上肺炎,從而加深對數據標記及機器學習的認識。

港大醫學院院長劉澤星指出:「要更及時、更有效應對醫學上瞬息萬變的挑戰,除了臨床診斷和治療能力,醫護學生需要對醫學有更全面的理解,實踐「人文醫學」,並認識醫學以外其他範疇,包括大數據、人工智能(AI)和資訊學--它們正迅速影響醫療領域的未來發展。」

港大醫學院感謝李嘉誠捐贈港幣3,000萬元,共同推動AI教育在本港普及化,並透過AI在教學上的創新應用,賦予新一代創造自己未來的能力。港大醫學院表示,將投放額外3,000萬元港幣的配對基金,加強在硬件、軟件及人力資源等方面提升數碼學習能力的投資,促進 AI醫學教育發展。港大醫學院亦會設立相關獎助學金,以獎勵表現優異及支援經濟上有需要的學生。

超聲波檢查是內科全科醫學士課程一部分,此課程所有學生均獲配備被喻為「未來聽診器」的手提超聲波(POCUS),以練習和掌握其臨床應用。

超聲波檢查是內科全科醫學士課程一部分,此課程所有學生均獲配備被喻為「未來聽診器」的手提超聲波(POCUS),以練習和掌握其臨床應用。

港大醫學院教學科技總監劉巨基闡述:「為進一步培育醫護學生的數碼醫療能力,學院將加強課程的有關元素,以2019年推出、涵蓋於內外全科醫學士課程精準醫學單元中的「人工智能、大數據和數碼健康」,為創新課程的基礎。此外,隨著生成式人工智能(GenAI)技術的引入,我們將能夠模擬更真實的病況,並創造多模式學習體驗以訓練學生採集病史、臨床推理和人際交往技巧。」其他新措施包括利用 AI捕捉和分析教學及評核過程中的互動,並提供即時回應,以加強教學實踐及跨專業教育和協作。AI亦有助教師預測影響學生學習體驗的問題並及早介入,從而改善學生福祉和學習進度。

位於余振強醫學圖書館Techmezz的Anatomage虛擬解剖桌為頂尖的擴增實境(AR)設施,讓學生以創新方式探索和學習人體解剖學。

位於余振強醫學圖書館Techmezz的Anatomage虛擬解剖桌為頂尖的擴增實境(AR)設施,讓學生以創新方式探索和學習人體解剖學。

港大醫學院自2019年內科全科醫學士課程改革以來,一直採用由下而上的方法,鼓勵學生積極參與創新教學及課程發展,以培養學生視教學為專業責任和能力發展的一部分。港大醫學院新成立的生成式人工智能資源中心,亦延續此師生合作模式,開發有關GenAI的教材、應用指南和一系列為師生提升 GenAl素養的課程。

港大醫學院及工程學院的跨學科研究團隊成功研發創新篩選平台,可快速評估新冠病毒變異對疾病嚴重程度的影響,新方法比傳統方法速度提升39倍。

港大醫學院

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研究人員亦專注了解病毒變異如何影響「合胞體」形成,即受感染細胞與未感染細胞融合的過程,這有助識別可能對公共衞生構成重大風險的新興病毒變異株。

通過研究刺突蛋白及其突變,研究人員發現某些變異株,如 Delta變異株,與病毒原始株相比形成較大的合胞體,團隊發現單個K854H突變可將Omicron 變異株轉變為具有高融合能力的變異株。研究又發現一些變異,系統可預測出它們與Omicron和Delta等現有變異株具有相近的變異機率,顯示這些新變異應受監控,因可能在未來病毒演變中出現。

為提高篩選效率,團隊開發了一種根據細胞大小篩選的策略,在更大範圍上將融合和未融合的細胞進行高速篩選;與傳統方法比較,新方法精確度超過80%

團隊還確定兩種已獲美國食品藥物管理局批准的藥物,可減輕疾病嚴重程度。倉鼠模型實驗顯示,藥物可抑制由刺突蛋白誘導的合胞體形成,並有潛力緩解病情。

團隊認為,新系統不僅有助快速追蹤新冠病毒變異並找出治療方案,還可廣泛應用於各種與細胞融合相關的生物醫學研究,包括癌症免疫療法。而細胞互作平台可系統分析多種病毒的合胞體形成能力,包括愛滋病毒、呼吸道合胞病毒、疱疹病毒科、新冠病毒和其他誘導合胞體形成的冠狀病毒。

團隊期望從這項研究中獲得嶄新方法和深入知識,為治療新冠病毒病症和其他涉及細胞融合的疾病提供新策略。

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