不孕女性佳音
香港大學醫學院與倫敦帝國學院合作開發了首個自動檢測平台，以檢測生殖障礙病人的荷爾蒙脈衝式釋放狀態，技術可望於將來廣泛地應用在不同的診斷情況上。技術可單次快速診斷不孕症，檢測費用僅是傳統方法的0.2%。
Dr Julian Tanner（左）解釋首個全新的自動檢測平台可以檢測生殖障礙病人的荷爾蒙脈衝式釋放狀態。港大提供
荷爾蒙「黃體生成素」的脈衝性狀態，有助診斷病人是否患有生殖障礙。育齡女性常見生殖障礙包括多囊卵巢綜合症及下丘腦性閉經等，但通過單次荷爾蒙檢測難以進行快速診斷。
港大醫學院生物醫學學院副教授Dr Julian Tanner表示，對生殖障礙導致不孕不育的診斷，長久以來都是一項挑戰，研究提供了創新生物醫學技術，通過對荷爾蒙或者其他生物分子在樣品中濃度的重複、甚至是連續性的檢測，以發展醫學診斷的潛力。
研究首次把核酸適配體技術應用到臨床檢測設計。目前臨床上經常運用抗體技術對特定生物分子進行檢測，但很難具有重複檢測和連續性檢測的能力。團隊又指，核酸適配體的生物晶片，如今次採用的微電極線，在將來具有通過微針貼布或者紋身的形式植入人體，以進行生物分子檢測的潛力。研究開拓了以這種檢測形式應用到臨床分子診斷的前景。
香港大學建築學院研究團隊成功研發一套創新的人工智能（AI）建築檢測系統「eCheckGo」，旨在應對樓宇老化帶來的安全評估挑戰，並實現快速、大規模的樓宇巡查。
打破傳統檢測限制
隨著樓齡達50年或以上的私人樓宇數量預計將由2020年底的約8,700幢，增至2030年的近14,000幢，傳統以人手進行的樓宇巡查既耗時又成本高昂，難以滿足龐大的維修保養需求。由陳俊傑教授與呂偉生教授帶領的團隊研發的eCheckGo系統，透過其自主研發的「缺陷檢測大模型」(LdM)驅動，能於數秒內分析數十張影像，檢測速度較現有其他自動化方案至少快100倍，成本效益亦提升達8倍。
港大研發「eCheckGo」AI 建築檢測系統。港大圖片
直觀互動3D模型呈現缺陷
該系統設計簡便，用户可透過手機應用程式拍攝建築影像或直接使用Google街景圖。AI系統會自動偵測裂縫、混凝土剝落等缺陷，並將分析結果整合至生成的3D雲端數據點。用户可透過互動式3D模型放大或縮小畫面，清楚檢視缺陷的實際形狀、尺寸及位置，從而協助作出更及時的維修決策。
港大研發「eCheckGo」AI 建築檢測系統。港大圖片
經實證的大規模應用效能
為驗證系統能力，團隊曾利用九龍區9,172幢建築物的Google街景圖像進行全區測試。系統在短短四小時內，便生成了一份彩色編碼標示的樓宇缺陷評分地圖（評分等級為0健康至10危險），相關結果其後已由專業建築測量師實地核實。此項突破性技術更於第51屆日內瓦國際發明展中榮獲「評判特別嘉許金獎」。
港大研發「eCheckGo」AI 建築檢測系統。港大圖片
轉化科研成果惠及社區
陳俊傑教授強調，及早偵測對樓宇安全至關重要，而eCheckGo的優勢在於能以直觀方式呈現建築物整體狀況，突破傳統方法的限制。目前，政府部門及業界團體正就系統在社區層面的應用展開積極討論。研究團隊亦正擴展系統功能，包括新增偵測漏水及滲水問題，以及自動生成符合專業格式的文字報告，致力將尖端科研轉化為應對城市老化問題的可行方案。
