香港乳癌基金會星期一舉行「嶄新乳癌診斷設備暨乳癌篩查資助計劃啟動禮」，宣佈引進嶄新乳癌診斷設備，並正式啟動乳癌早期篩查資助計劃。項目獲四大慈善基金支持，合共籌得約港幣700萬元，將惠及超過850名基層婦女。
香港乳癌基金會代表與贊助機構嘉賓一同主持啟動禮
四大基金籌700萬 推動三方面升級
是次項目獲方樹福堂基金、邵氏基金會、淨緣慈善基金及維拉律敦治．荻茜慈善基金支持，合共籌得約港幣700萬元。款項將用於引進嶄新設備及技術，並推出篩查資助計劃，三方面同步推進，以提升乳癌篩查能力，惠及社區婦女，尤其是基層婦女。在此計劃下，854名年齡介乎40至74歲、從未接受乳癌檢查的基層婦女將獲提供全額或半額資助的乳癌篩查服務。
基金會創會人張淑儀醫生表示：「乳癌個案持續上升，『及早發現是治療的關鍵』。若能在早期確診，治療效果將大為不同，存活率亦可顯著提高。今次設備升級及服務優化，不僅提升檢查效率與準確度，更為基層婦女提供及早篩查的機會，協助她們踏出守護健康的重要一步。」
本港乳癌情況嚴峻 篩查率未如理想
乳癌是香港婦女最常見的癌症。根據香港癌症資料統計中心2023年的數字，本港共有5585名女性確診入侵性乳癌，每13名婦女中便有1人一生中有機會患病，每星期平均約15名女性死於乳癌。
乳房X光造影檢查被國際公認為乳癌篩查的黃金標準。根據基金會數據，透過乳房X光造影發現的乳癌個案中，約八成屬於早期（第0期至第I期），患者十年整體存活率達95.7%，高於自我發現的88%。然而，香港婦女對乳癌篩查的習慣仍未如理想。基金會研究指出，在40歲或以上的患者中，有67%從未接受過乳房X光造影篩查，只有少於四分之一的患者有定期篩查習慣，而收入及教育程度較低的婦女參與率更低。
引進嶄新診斷設備 提升檢測準確度
在四大慈善基金的支持下，基金會成功推動設備升級，包括：
- 購置具「真空輔助活組織檢查/切除」（Vacuum Assisted Biopsy, VAB）及「顯影增強乳房X光造影」（Contrast Enhanced Mammography, CEM）功能的乳房X光造影系統，進一步提升診斷準確性及效率。CEM技術可觀察乳房組織內的血流變化，有助及早發現乳房病變。
- 引入全港首部第四代「3D自動乳房超聲波系統」（Automated Breast Ultrasound System, ABUS），提升影像分析效率及準確性。ABUS採用全自動掃描技術，客觀採集整個乳房的3D超聲波影像，讓醫生可多角度反覆分析，提升對微小病變的檢測能力。
基金會新引進的第四代3D自動乳房超聲波系統ABUS
推出篩查資助計劃 惠及兩大羣組
同時，基金會推出乳癌篩查資助計劃，對象包括：
- 60至74歲從未接受乳癌篩查的基層長者：提供免費或資助乳房X光造影檢查，並按需要安排超聲波檢查。由本會註冊護士聯絡長者服務機構，協助招募、登記及後續跟進。
- 40至59歲從未接受乳癌篩查的基層婦女：提供免費或資助乳房X光造影檢查，並按需要安排超聲波檢查，鼓勵建立定期檢查習慣。
凡持有香港永久性居民身份證、從未接受乳房X光造影篩查，並正領取綜合社會保障援助（CSSA）、長者生活津貼或傷殘津貼的女性，可獲全額資助；家庭每月入息符合申請水平者，則可獲半額資助。
啟動禮嘉賓雲集 宣傳早期檢測
基金會於啟動禮上首播全新宣傳影片，介紹新引進的設備及其臨牀應用。影片由基金會大使譚玉瑛女士、創會人張淑儀醫生，以及乳健中心醫生與註冊護士參與拍攝。基金會名譽顧問陳英凝教授，以及基金會大使朱千雪女士與朱凱婷女士亦於啟動禮上分享心聲，她們均曾有親人確診乳癌，因而深切體會定期篩查的重要性。
啟動禮由基金會創會人張淑儀醫生與主席霍何綺華博士，聯同主禮嘉賓醫院管理局主席範鴻齡，以及多位資助機構代表一同主持，標誌著基金會在乳癌檢測服務發展上的重要里程碑。
- 籌款金額：約港幣700萬元
- 受惠人數：854名40至74歲從未檢查的基層婦女
- 嶄新設備：引進具VAB及CEM功能的乳房X光造影系統、全港首部第四代3D自動乳房超聲波系統（ABUS）
- 資助計劃：為40至74歲合資格基層婦女提供全額或半額資助篩查
- 申請資格：持永久性居民身份證、從未接受篩查，並正領取綜援、長者生活津貼、傷殘津貼或家庭入息符合指定水平
生成式人工智能（AI）翻譯技術日益普及，各界關注其會否取代專業人類傳譯員。嶺南大學（嶺大）聯同重慶郵電大學進行一項聯合研究，比較AI與專業傳譯員在翻譯重要演説上的表現差異。結果發現，AI雖然有助提升翻譯效率，但在因應語境調整表達內容，以及保留原有修辭及表達效果方面，仍遠不及專業傳譯員；尤其在涉及政治、外交、文化含意及其他高敏感內容的翻譯工作，仍然需要人類的專業判斷及監督。這項研究成果已發表於國際頂尖學術期刊《自然》（Nature）旗下的《人文與社會科學通訊》（Humanities and Social Sciences Communications）。
研究團隊分析了2008年至2023年期間，合共16篇聯合國大會的公開中文演説文本。團隊取得現場資深傳譯員相應的英文翻譯版本，再對比使用ChatGPT-4o進行翻譯的結果，分析兩者如何理解及處理不同語境下的語言表達。為盡量模擬專業傳譯員工作時掌握的背景資訊，團隊在使用AI翻譯前，先輸入講者的官階、機構背景、開會年份、現場聽眾身份以及講者的宏觀立場等資料及提示詞。
結果顯示，即使研究人員事前已向AI提供完整的背景資料及提示詞，AI與人類傳譯員在語境理解及表達策略上仍然存在明顯差異。首先，中文的語言結構經常省略主語，但人類傳譯員能夠主動理解講者與聽眾之間的社會關係與文化價值，在譯文中適時加上「我們的」（our）、「他們」（they）等代詞，加強原文説話中「群體認同」及「集體合作」的關係，建構共同面對挑戰的群體意識；而AI則傾向按字面生成譯文，較少使用代詞的表達方式，雖然文法正確，但其譯文較多為中性內容。
舉例而言，原文「疫苗是戰勝疫情的利器」，人類傳譯員翻譯為「Vaccination is our powerful weapon against COVID-19」，加入了「our」一詞以強化集體歸屬感；而ChatGPT則直接譯成「Vaccines are a powerful weapon against the pandemic」，語氣相對中立。
此外，研究亦發現，人類傳譯員會按語境靈活調整語氣及責任承擔者，較多使用「應該」（should）或「需要」（need to）等較具勸説性的表達；AI則較常使用語氣較強的「必須」（must），並傾向採用被動句，令責任承擔者變得不明確。例如原文「要加強國際聯防聯控，最大限度降低疫情跨境傳播風險」，人類傳譯員譯為「We need to enhance coordinated global COVID-19 response and minimise the risk of cross-border virus transmission」，明確點出「我們」作為行動主體；而ChatGPT則譯成「International joint prevention and control must be strengthened, the cross-border spread of the virus must be minimised」，採用被動句式，令責任歸屬變得模糊。
在文化隱喻（Cultural Metaphors）方面，AI處理具文化特色的隱喻或具視覺畫面的比喻時，有超過半數（52.63%）情況主要直接翻譯字面意思，把文化隱喻簡化；而人類傳譯員則會因應語境靈活保留、轉換或補充隱喻，當中約三成個案（31.6%）會同時保留隱喻及補充其含義。例如原文「同舟共濟、互利共贏是時代對我們的客觀要求」，人類傳譯員譯為「We are called upon by our times to unite as one and work together for mutual benefit and win-win progress like passengers in the same boat」，既保留了「同舟」的意象，又補充了「團結一致」的含義；而ChatGPT則簡化為「Working together and achieving mutual benefits and win-win outcomes are the objective demands of our time」，完全失去了原文的比喻色彩。
團隊指出，ChatGPT-4o生成的譯文整體流暢、文法準確，看似能完成翻譯工作。不過，根據社會認知（socio-cognitive）理論，人類傳譯員除考慮字面本身外，亦會綜合講者身份、溝通場合、受眾、文化背景、立場及修辭目的等多項因素調整翻譯內容，以達到跨語溝通的目的，反映目前大型語言模型仍未能完全複製人類在語境理解及文化詮釋上的能力。
身兼歐洲語言理事會AI專家組成員的嶺大翻譯系教授、英語及外語教學中心主任王斌華教授表示，AI的大型語言模型仍存在「黑盒」（black-box）問題，其運作機制及如何形成特定翻譯結果至今仍難以完全解釋。與受專業倫理規範的人類傳譯員不同，AI主要依賴大量數據中的語言模式生成譯文，本身並沒有內在（intrinsic）的倫理框架，而人類傳譯員則受專業倫理規範約束。因此，在涉及文化內涵及需要仔細掌握語境的翻譯工作下，人類在人際關係、語氣及文化修辭等方面能夠作出更切合語境的判斷，反映其專業判斷仍然不可或缺。他補充，AI未來更適合作為人類翻譯工作的輔助工具，與人類專業互相配合，而非取代專業人員。
圖表顯示原文、人類傳譯與ChatGPT-4o在翻譯時使用should, need to及must等詞彙的頻率對比
嶺大翻譯系教授、英語及外語教學中心主任王斌華教授
