香港理工大學研究團隊突破傳統靜態診斷的侷限，成功研發以患者為中心的「人工智能（AI）虛擬病人模擬系統」。這套系統透過動態整合患者的基因、醫學影像及臨牀等多模態數據，構建可持續更新的「數碼雙生」模型，不但能實時追蹤病情變化，更可預測不同癌症治療方案的潛在成效，協助醫護團隊制定更精準、個人化的醫療方案。
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牀數據進行分析，難以全面掌握患者病情的動態變化。由理大醫療科技及資訊學系副教授陳穎志教授帶領研發的「AI虛擬病人模擬系統」，採用以患者為中心的數碼雙生平台架構，結合醫護端平台及患者端流動應用程式，能因應患者病情的實時轉變進行測分析，並模擬不同治療方案的成效，為臨牀診斷、病情監測及治療評估提供智能支援。系統尤其適用於病情變化複雜、治療選擇多元且醫療成本高昂的癌症及重症治療，為精準醫療發展注入新動力。
這套系統的核心優勢在於醫護端與患者端的緊密協作。醫護專用平台可整合基因、醫療影像、病理、檢驗結果及臨牀紀錄等多模態數據，協助醫生掌握患者整體病況，提升診斷及治療決策，同時簡化多科會診與轉診流程。患者端流動應用程式則讓患者上載病歷資料、紀錄日常症狀及追蹤健康狀況，並透過加密的「深層特徵二維碼」（Deep Feature QR Code），在不同診所、醫院及裝置之間安全傳輸病歷資料，提升資料流通效率及私隱保障。透過系統，患者可由被動接受治療，轉為主動參與健康管理，進一步促進醫患協作。
為推動相關技術在癌症護理及治療決策中的應用，研究團隊提出了一套以臨牀數據為基礎的多尺度框架，用於預測非小細胞肺癌患者對免疫治療的反應。這套多模態方法能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牀數據。這項名為「視覺——全域關係融合網路」（ViGNet）的創新框架，結合多尺度視覺編碼器與基因驅動編碼器，有助分析與癌症治療反應密切相關的影像及基因特徵。
在定性與定量評估中，ViGNet 在治療反應分類方面的表現均優於基準方法，預測免疫治療反應的辨識效能達到 82.55%。這項突破性研究有助更高效地整合多源數據，並支持AI技術在臨牀環境中的實際應用，為個人化治療與臨牀決策提供重要參考。相關研究已發表於國際期刊《Medical Image Analysis》。
陳穎志教授表示：「『AI虛擬病人模擬系統』是一個集診斷、監測與治療評估於一體的創新綜合平台。系統除了能揭示多模態數據之間細微而關鍵的病理關聯，亦可擔當『監測哨兵』的角色，當患者的生物標記或症狀出現異常時，即時向醫護團隊發出提示。這項具變革性的技術有助縮短診斷與評估時間，支援醫護人員為癌症及重症患者制定更精準、高效的個人化治療方案。」
這項突破性科研成果早前於「2026 年世界移動通訊大會」展出，並憑藉卓越的創新技術，入圍2026年全球移動大獎的「最佳移動互聯健康與福祉創新獎」決賽，充分展現理大在醫療科技及人工智能應用領域的國際影響力。
項目目前已獲理大微型基金、種子基金以及大灣區創新創業培育計劃資助，並獲香港科技園「創科培育計劃」有條件批准，正邁向商業化及產業落地的新階段。隨着系統逐步於臨牀環境應用，其匯集的實際數據將有助反饋至藥物研發、臨牀試驗及治療方案優化，進一步完善醫療創新生態，惠及更多患者。
由理大醫療科技及資訊學系副教授陳穎志教授（右二）帶領研發的「AI虛擬病人模擬系統」，能因應患者病情的實時轉變進行測分析，並模擬不同治療方案的成效，為臨牀診斷、病情監測及治療評估提供智能支援。
這套系統把傳統的靜態醫療數據轉化為動態資源，簡化多科會診與轉診流程，患者可由被動接受治療，轉為主動參與健康管理，進一步促進醫患協作。
香港Craft-Bamboo Racing賽車隊將派出兩部Mercedes-AMG GT3賽車，重返日本鈴鹿賽道出戰洲際GT挑戰賽(Intercontinental GT Challenge，簡稱IGTC)賽曆亞洲分站的「鈴鹿1000公里」耐力賽。
這支香港車隊的77號車，將以廠隊名義Mercedes-AMG Team Craft-Bamboo Racing出戰，並獲模型品牌Tarmac Works贊助，角逐Pro組別。車手陣容由Mercedes-AMG的廠隊車手Maxime Martin、Luca Stolz，搭配日本車手太田格之進(Kakunoshin Ohta)組成。至於另一部角逐Pro-Am組別的28號車則代表Craft-Bamboo Racing，由去年羸得組別冠軍的香港車手謝榮鍵(Kevin)領軍，再加上日本藉的山脇大輔(Daisuke Yamawaki) 以及巴西車手Joao Paulo de Oliveira，並獲得Contempo Concept、TMRM、Cataclean及Tarmac Works贊助參賽。
在兩部賽車駛上賽道之前，兩部賽車的外觀已先聲奪人，贏得一眾車迷的注意。兩部賽車將特意配上香港和日本兩地以「的士」為主題的拉花上場，77號車採用昔日日本的士的綠色車身，28號車則披上香港經典的紅色的士拉花設計。贊助商Tarmac Works亦將會推出對應的賽車模型。
賽車拉花令人驚喜的視覺呈現，將與Craft-Bamboo Racing於鈴鹿賽道上的豐富參賽經驗互相輝映。在2025年，謝榮鍵與另一名香港車手許建德(Jonathan)，以及來自英國的Ben Barnicoat一舉斬獲鈴鹿1000公里賽Pro-Am組別的桂冠。Craft-Bamboo Racing將帶著強勁勢頭及亮麗佳績，再度重返這座傳奇的賽道上。車隊在去屆所獲的冠軍，更賦予他們滿腹信心去備戰今屆的賽事，車隊對這條世界上技術要求極高，且極具挑戰性賽道非常熟悉，參賽目的十分明確，就是要再度贏得比賽冠軍。
鈴鹿賽道如行雲流水般的高速連續彎，極其考驗操控的頻繁換向，以及失誤空間極低的賽道特性，使其成為耐力賽領域上，對車手、工程師及車隊三方面的綜合實力終極考驗。憑借兩部戰車旗下堪稱豪華的車手陣容、維修區內經驗豐富的精銳團隊，以及曾奪上屆冠軍的高昂士氣，Craft-Bamboo Racing昂首出戰本次賽事，誓在兩個組別中全力以赴，共創佳績。
車手近況方面，出戰77號車的Maxime Martin今季曾贏得澳洲巴瑟斯特12小時賽的冠軍，這次他是首次代表Mercedes-AMG Team Craft-Bamboo Racing上陣；另一Mercedes-AMG的廠隊車手Luca Stolz則曾於2022及2023年連續兩屆奪得巴瑟斯特12小時賽冠軍。兩人今年亦合作贏得德國紐布靈24小時耐力賽冠軍，兩人目前在IGTC車手積分榜分別排在第二及第三位。與他們合作的日本車手太田格之進，則在目前於2026年Super Formula車手積分榜上領先，他在已完成的7站比賽中取得4場勝利，該名日本車手亦自2024年起代表Craft-Bamboo Racing出戰Super Taikyu系列賽。
28號車方面，港將謝榮鍵將領軍重返去年奪冠之地；與Kevin合作的山脇大輔是2024年GT世界挑戰賽亞洲盃的日本盃冠軍及前 Super Taikyu系列賽冠軍，近期他在富士賽道舉行的GT世界挑戰賽亞洲盃分站中，代表Craft-Bamboo Racing於兩回合比賽中都獲取季軍；第三位車手是巴西的Joao Paulo de Oliveira，這名旅居日本的車手曾贏得兩屆Super GT GT300總冠軍，他近期亦曾於Super Taikyu系列賽的富士站代表Craft-Bamboo Racing出賽，過往亦曾代表這支香港車隊出戰 GT世界挑戰賽亞洲盃。2026年鈴鹿1000公里賽將作為本賽季洲際GT挑戰賽的第四回合比賽。
採用香港紅色的士拉花的28號Mercedes-AMG GT3賽車俯視圖
28號賽車車頂特寫，展示香港經典的士「TAXI」標誌及贊助商標誌
28號Mercedes-AMG GT3賽車車尾俯視圖
兩部即將參加鈴鹿1000公里賽的Mercedes-AMG GT3賽車：77號日本綠色的士拉花（上）及28號香港紅色的士拉花（下）
採用日本綠色的士拉花的77號Mercedes-AMG GT3賽車俯視圖，車頂標有鈴鹿耐久1000字樣
77號Mercedes-AMG GT3賽車後方俯視圖
28號香港紅色的士主題賽車的側面斜視圖
77號日本綠色的士主題賽車的側面斜視圖
77號Mercedes-AMG GT3賽車的前方45度視角
兩部賽車的車尾對比，上方為綠色77號車，下方為紅色28號車
兩部以的士為主題的Mercedes-AMG GT3賽車側面圖，展現香港與日本兩地的士拉花細節
