科大研發創新AI病理分析系統 僅需極少樣本準確診斷多種癌症

香港科技大學領導的研究團隊最近成功研發出一套創新的人工智能（AI）病理分析系統，僅需要極少量樣本，且毋須額外訓練，即可準確識別多種癌症；顯著提升AI輔助醫療的靈活性與效率，為智能病理診斷的普及化帶來重要突破。

研究團隊最近成功研發出一套創新的人工智能（AI）病理分析系統。科大圖片

全球每年新增近2,000萬宗癌症病例，病理檢查在臨牀診斷和治療決策中扮演關鍵角色。然而，面對病理學醫生嚴重短缺的挑戰，醫療界渴求創新方案以提高分析效率。儘管AI在自動化病理診斷方面潛力巨大，但現有技術的應用仍面臨瓶頸。傳統AI模型須針對每一種癌症或診斷任務，收集數以萬計的病理圖像進行訓練，過程耗時且涉及高昂的運算與人力成本。

此外，現有病理基礎模型往往缺乏通用性，在不同腫瘤類型的臨牀分析中需要大量微調，限制了其在資源匱乏地區及多元臨牀場景中的應用。

「即插即用」的PRET系統

為應對上述挑戰，科大電子及計算機工程學系助理教授兼醫學成像與影像分析研究中心副主任李小萌教授領導的研究團隊，聯同廣東省人民醫院及哈佛醫學院，成功開發出一套名為PRET（Pan‑cancer Recognition without Example Training）的全新病理分析系統。

該系統首次將自然語言處理中的「上下文學習」（In-context Learning）概念引入病理影像分析，讓模型在推理階段僅需參考一至八張已標註的腫瘤切片，便可即時適配全新的癌症類型並執行多項診斷任務，包括癌症篩檢、腫瘤分型、腫瘤分割等，猶如一套「即插即用」的智能診斷工具，徹底打破傳統AI模型須針對每項任務進行大規模微調的限制。

有關研發乃科大聯同廣東省人民醫院及哈佛醫學院一同參與。資料圖片

驗證表現卓越 超越病理醫生平均水平

研究團隊採用來自中國內地、美國、荷蘭等多個國家及地區的多所醫療機構，共23個國際基準數據集，涵蓋18種癌症類型及不同診斷任務，對PRET系統進行全面驗證。結果顯示，PRET在20項測試任務中表現均優於現有同類方法，其中15項任務的準確性指標（AUC）高達97%。在大腸癌篩查任務中，系統的AUC值更達100%；而於食道鱗狀細胞癌腫瘤分割任務中，AUC值亦高達99.54%。

此外，在臨牀上具高度挑戰性的淋巴結轉移檢測任務中，PRET僅憑八張切片樣本，便取得約98.71%的AUC值，其整體表現更顯著超越11位病理學醫生的平均水平（平均AUC值約為81%）。研究亦顯示，PRET在不同人羣及醫療資源水平各異的地區，均展現出穩定而卓越的通用化能力。

推動全球醫療公平

李小萌教授表示：「PRET系統的核心價值，在於突破『大量數據與反覆訓練』的傳統門檻，讓AI病理分析系統能夠在更低成本及更靈活性的條件下，應用於實際臨牀場景。這不僅有助紓緩病理醫生的工作壓力，亦有望提升在資源匱乏地區癌症診斷的可及性。研究團隊期望透過這套『即插即用』的創新系統，令更先進、更精準的AI醫療診斷服務能跨越地域與資源限制，推動全球醫療公平。」

展望未來，研究團隊將進一步提升系統的診斷效能，並進一步拓展應用至基因突變預測及病人預後評估等臨牀任務，為AI病理診斷開闢更多發展新方向。相關研究成果已於國際權威期刊《Nature Cancer》發表。

- 系統名稱：PRET (Pan‑cancer Recognition without Example Training)

- 核心技術：引入「上下文學習」概念，僅需參考1至8張已標註切片即可適配新癌症類型。

- 驗證表現：在20項測試任務中均優於同類方法，其中15項AUC高達97%；在大腸癌篩查任務中AUC達100%。

- 臨牀比較：在淋巴結轉移檢測任務中表現（AUC約98.71%）顯著超越11位病理醫生的平均水平（AUC約81%）。

- 未來方向：拓展至基因突變預測及病人預後評估等任務。

香港科技大學「天瞳威視物理AI科創中心」周二(2日)正式揭牌成立。科創中心主任、科大計算機科學及工程學系講座教授郭嵩在揭牌儀式上發表演講，闡述了科創中心以「世界模型」為核心，構建物理AI基座的戰略方向與技術願景。

科大「天瞳威視物理AI科創中心」主任郭嵩

郭嵩教授指出，當前強大的機器智能仍被「鎖在數字世界裡」，雖然已使生產效率提升上百倍，但下一個關鍵突破點在於讓AI走出虛擬空間，真正理解、預測並作用於物理世界。「這不僅是時代的呼喚，更是國家戰略、香港定位與我們使命的同頻共振。」

他進一步解釋，物理AI面臨的核心難題在於與真實世界交互的成本高昂且耗時漫長——物理時間刻度與機器時間尺度存在巨大差異。現在AI智能機械人在實際環境中學習，花的時間很長。科創中心將構建「世界模型」作為想像空間，使AI機械人能夠在虛擬環境中進行經濟、快速的學習，從而大幅加速訓練進程。

郭嵩分享了團隊在物理AI領域的3次技術躍遷：從提出「物理對齊」的可交互世界模型，到引入反事實強化學習實現智慧湧現，再到打通空間想像與動作生成的長思維鏈能力。這些成果已獲得英偉達、麻省理工、史丹福大學等國際頂尖機構的高度關注與對標。

科大「天瞳威視物理AI科創中心」圍繞4大方向發展。

科大物理AI科創中心將重點圍繞4大方向展開：自動駕駛應用、世界行動模型、數據治理及系統與芯片設計。尤其在自動駕駛領域，支持中心的天瞳威視在自動駕駛領域有深厚經驗。物理AI科創中心的團隊計劃未來一到兩年內將「世界行動模型」部署於實車系統，提升複雜交通場景下的行為預測、安全規劃與L3/L4級自動駕駛系統驗證能力。

郭嵩教授透露，科創中心已構建起包含院士領銜的戰略委員會及多家產業夥伴的生態聯盟，並將與天瞳威視在自動駕駛領域深度合作。「我們期待從今天起，攜手共進，推動物理AI加速芯片、下一代模型及測試平台等基礎設施的落地。」他表示，團隊在這一領域已擁有多個領先的概念驗證成果，有信心保持國際前沿地位。