香港科技大學星期三(11 月18日)獲香港特別行政區政府(特區政府)批准設立本港第三所醫學院。此項重要決策彰顯了特區政府致力強化醫療體制的遠見，是香港醫療發展的一個重要里程碑。
科大對獲特區政府委以重任深感榮幸，並衷心感謝「籌備新醫學院工作組」(專家工作組)全體成員在遴選過程中開展的全面而嚴謹的評估工作。這一審批結果標誌著以匯聚創新與跨學科之力，推進醫學教育，為應對未來醫療挑戰方面作出重大突破。
政府重要佈局 共創醫療新篇
經過專家工作組的嚴謹評估與遴選，新醫學院將與現有醫療系統實現優勢互補，切實回應社會長遠發展的需求。
科大校董會主席沈向洋教授對政府決定表示歡迎，說：「我們對獲特區政府賦予重任深感榮幸。科大將全力支持政府在推動醫療創新與人才培育方面的前瞻性策略，並承諾以此為己任，定當傾力以赴，培育兼具臨床卓越實力與前沿科技運用能力的新一代醫療先鋒，為香港乃至全球創造長遠福祉。」
實現新世代醫學教育的共同願景
科大校長葉玉如教授向政府以及專家工作組對科大提案的支持致以誠摯謝意，她表示：「新醫學院的設立，是特區政府在實現未來醫療願景的重要戰略舉措。我謹代表大學同寅衷心感謝政府給科大的寶貴機會，我們將深度融合嚴謹的臨床培訓與科技素養，培育新一代的醫療人才。深盼這些畢業生日後成為兼具卓越實踐能力與前瞻視野的醫務人員，在日新月異的醫療領域中擔當重任。我們期待在項目推進過程中，繼續獲得政府與工作組專家的指導與支持。科大亦將傾注力量，與社會各界攜手實現這個共同願景。」
沈主席及葉校長進一步指出：「我們謹向科大全體成員——包括校董會顧問小組、籌備委員會及師生員工，致以由衷謝忱。大家同心協力、眾志成城，為籌辦醫學院付出最大努力。這份凝聚著眾人心血與智慧的成果確是來之不易，我們更深知任重道遠。如今，在展開創建醫學院這一重大使命之際，我們熱切期盼與政府、醫院管理局、香港醫務委員會、本地兩間醫學院、醫學界及社區夥伴緊密合作，共同培養卓越醫學人才，推動全球醫療技術與臨床診療的創新發展。」
立足創新基礎 以公共服務為導向
新醫學院將建基於科大的獨特優勢，結合大學深厚的國際化特色及全球網絡，匯聚多元人才，營造世界一流的學習環境。科大醫學院將致力培育兼具醫德涵養、精湛臨床技能與科技素養的新一代醫學領袖。新醫學院亦將充分運用科大在數據科學、人工智能和機械人技術等領域的領先優勢，將先進的科技融入臨床培訓。這種融合科學、工程學和商學的跨學科模式，賦予畢業生解決複雜醫療難題的能力，積極推動從實驗室到病床的轉化研究，最終在疾病診斷、治療方案及患者照護等領域取得突破。
香港科技大學
在應對極端天氣、提升氣候韌性的關鍵領域,香港科技大學取得了一項突破性進展。科大研究團隊成功研發出一種人工智能模型,能夠提前長達四小時預警危險的強對流風暴,包括多次襲港的「黑色暴雨」及雷暴和及突發性強降雨等。這項全球首創的技術由科大與國家級氣象機構合作開發。與現有系統相比,該模型利用衛星數據及先進的深度擴散技術,能在 48 平方公里的空間尺度上將預報準確率提升超過 15%,這不僅顯著增強了國家氣象預報系統的整體精準度,也為亞洲乃至全球防災能力較弱的地區帶來了更有效的早期預警,以應對氣候突變的風險。
這項研究與「沿海城市氣候韌性國家重點實驗室」(SKL-CRCC ) 的核心目標高度契合。該實驗室於去年獲中國科學技術部批准成立,現由實驗室主任吳宏偉教授領導。他同時擔任科大副校長(大學拓展)、及中電控股可持續發展學教授。
2023年7月29日京津冀地區受颱風杜蘇芮影響,下起連場暴雨,圖中顯示現有模型 NowcastNet 與 PredRNN-v2 在 4 小時預報情況下無法提供準確的預測結果,而 PySTEPS 模型亦然。相比之下,DDMS 展現更精準的臨近預報能力。
研究團由科大沿海城市氣候韌性全國重點實驗室之氣候變化與極端天氣方向科研主管、土木及環境工程學系講座教授兼「傑出創科學人」蘇慧教授,聯同博士後研究員代快博士,並與哈爾濱工業大學(深圳)計算機科學與技術學院、中國氣象局熱帶海洋氣象研究所及國家衛星氣象中心的學者組成。研究成果已發表於《美國國家科學院院刊》,論文題為〈利用衛星數據驅動的深度擴散模型實現四小時對流預報〉。
近年極端天氣的情況愈趨頻繁,香港去年夏季曾在八日內四度發出黑色暴雨警告;印尼峇里島、泰國南部等地亦遭受暴雨洪澇重創,造成重大人命傷亡和經濟損失。現行天氣預報主要依靠數值模式模擬大氣狀態,運算成本高昂且易受大氣混沌性及觀測資料不足的影響,對於快速發展且尺度細小的對流系統(如雷暴及暴雨),準確預報時間通常僅能提前 20 分鐘至兩小時。如此短暫的預警時間,令政府部門、應急部門和公眾在災害來臨前幾乎來不及部署、疏散或採取有效防災措施。
為應對上述挑戰,由科大學者帶領的研究團隊開發了一套全新 AI 運算框架——「基於衛星數據的深度擴散模型(deep diffusion model of satellite data，DDMS)」。該模型運用生成式 AI 最前沿的深度學習訓練架構,在訓練過程中於數據注入噪音,讓模型能學習如何反向生成高品質預報信息。團隊利用中國風雲四號衛星於 2018 至 2021 年間取得的紅外亮溫觀測資料進行模型訓練,並結合氣象專業知識,以精準捕捉對流雲系的時空演變特徵;其後再以 2022 至 2023 年春夏季樣本對模型表現進行驗證。
團隊成功開發全球首個可提前四小時預報雷暴發展的 AI 系統,在 48 平方公里分辨率下,其預報準確度較現行模型提升逾15%。
其他技術突破包括:
• 提供高分辨率、約每15 分鐘更新一次的高頻率預報,覆蓋範圍面積達約 2，000 萬平方公里,包括中國、韓國、東南亞等地區。
• 在多種空間尺度(4公里至 48 公里)和不同季節下均表現穩定,尤其在2至4小時預報時窗中準確度尤為突出。該模型恰恰能在傳統模型預報方法最薄弱的環節發揮優勢,在這一關鍵預警時段內,其準確率提升幅度在3%至 16%之間,平均提升達 8.26%。
科大沿海城市氣候韌性全國重點實驗室之氣候變化與極端天氣方向科研主管、土木及環境工程學系講座教授兼「傑出創科學人」蘇慧教授(右),聯同博士後研究員代快博士(左)合影。
論文第一作者代快博士表示：「傳統天氣預報主要依賴地面雷達,但雷達訊號易受地形、降水粒子特性等因素影響,且通常需待對流雲發展完成後才能觀測到明顯變化,導致預報時效滯後。新 AI 模型利用衛星從太空監測雲團演變,能更早識別對流初生跡象。DDMS 為大氣監測和暴雨預警帶來重大突破,該技術可更早掌握大氣變化,讓預報更準、更快,直接提升地區的災害防護和應變能力。」
蘇慧教授表示：「是次研究是大學團隊與國家級機構——中國氣象局及國家衛星氣象中心攜手合作的成果,為相關部門提供了一個極具參考價值的新模型。系統的算法日後可適用於不同的衛星數據,未來能擴大覆蓋範圍,協助更多國家和地區應對日益嚴峻的氣候挑戰。同時,系統具備商業化潛力,能為能源、保險等行業提供更精準的風險預測,協助企業及早評估極端天氣可能帶來的影響,提升整體應變能力。這不僅是技術的進步,更是從觀測天氣邁向智能預判天氣的範式轉移。在氣候暖化的時代,此種能力對人類的安全與永續未來至關重要。」
研究的共同作者包括哈爾濱工業大學(深圳)計算機科學與技術學院教授李旭濤教授、葉允明教授和博士生余德民;中國氣象局熱帶海洋氣象研究所助理研究員方俊穎;以及國家衛星氣象中心主任王勁松博士、國家衛星中心科技與國際合作處處長咸迪和國家衛星中心遙感應用服務中心主任覃丹宇。
