理大研發快速病毒診斷機 一小時內檢測40種病原體

尋找潛在病患者是防控工作的第一道防綫。

新冠肺炎疫情下，尋找潛在病患者是防控工作的第一道防綫，生物科技頓成全球戰勝疫情的關鍵利器。從事生物科研多年的理大暫任協理副校長（創新及技術發展）劉樂庭帶領團隊花約4年時間，研發出全球最全面、具高特異性及靈敏性的「全自動快速多重診斷系統」，能於1小時內同時檢測最多40種呼吸道病原體，涵蓋亞洲常見傳染病，包括沙士及今年來襲的新冠肺炎等，未來可應用在診所、機場及港口等。團隊更首度衝破「重圍」，為本港踏上轉化研究的成功一步，最快明年在大埔工業村設逾1萬呎廠房，冀過百部「港產」系統可隨之面世，預料每次測試收費約200多元。

理大。資料圖片

「戰爭、核能、疫情可令社會停頓，防止疫情擴散是重要的一環。」診斷病人患有哪種呼吸道傳染病，多年來都是醫生的難題，劉樂庭指醫生難以根據患者表面的症狀如發燒及流涕等，準確診斷市民的病因，「究竟來自細菌同病毒都難以判斷，醫生或向患者處方抗生素藥嘗試控制病情，若市民患上病毒感染如流感，毋須食抗生素，亦導致抗生素濫用的情況，未來或引起超級細菌的出現，屆時無抗生素可醫治時，患者的死亡率很高」。

劉樂庭表示，當市民出現病症時，醫生可運用儀器，一小時便能得悉患者的病因。

理大完成研發的「全自動快速多重診斷系統」，由全自動快速檢測儀及以理大專利技術製作的多重病原微流體檢測試劑盒組成，能於同一鼻咽樣本測試中，在1小時內同時檢測30至40種呼吸道病原體，包括季節性流感病毒、俗稱「沙士」的嚴重急性呼吸系統綜合症、中東呼吸綜合症等，準確率逾百分之99.9，對於未來醫療界有莫大幫助，因患者或患上多項傳染病，如疫情至今，本港最年輕的38歲死者曾同時患上甲型流感及新冠肺炎。

當社會廣泛應用儀器時，可加強整個社會防控疫情能力，劉樂庭指當市民出現病症時，醫生可運用儀器，1小時便能得悉患者的病因，若感染新冠肺炎，便可立即送患者入院，並強調「捉得一個得一個」，防止傳染病在社會擴散。

劉樂庭指出，快速診斷系統近年逐漸普及。

劉樂庭指出，快速診斷系統近年逐漸普及，惟大多是外國研發產品，存在三大問題。外國研發產品方未能涵蓋亞洲區常見的病原體，如03年沙士，診斷病原體的數量最多只有20種，加上目前測試費用昂貴，劉曾於本港私家醫院進行一次病毒檢測，收費高達5000，相信普遍市民因而卻步，或令患者未能得到適切治療，令他早已訂下目標，未來研發的系統是普遍市民可以負擔，料每次檢測費用約200至300多元。

疫情下，香港科研成果「百家齊放」，惟將成果應用在社會惠及大眾，可謂「漫漫長路」，理大同樣遇上歷年研發者的困局，因本港缺乏轉化研究的設施，和投資者的資金等。劉樂庭團隊早年曾就項目向政府申請資助，惟最後未能成事，近期始獲政府資助。

作為多年科研者的劉樂庭亦慨歎，香港科研成果出色，但多年來本港缺乏高新科技的生產設施，而生物科技的範疇以往亦較少受到關注，在找尋投資者都相對困難。他提到：「香港過去都是發展金融貿易，始終同現實高科技行業領域有少少距離，未見在這方面漸趨活躍。」

劉樂庭透露，香港科學園將在大埔工業村改建一棟建築，料明年底完成工程，團隊會在當中設過萬呎的廠房，目標可生產至少100部儀器。資料圖片

而科研團隊完成大學的基礎研究成果，只是轉化研究的首部曲。劉續稱，「（轉化研究之路是）我做第一步俾你無用，我要向前做多一百步、一千步，甚至要一萬步、才能達到量產的情況」，令市民可隨時購買研發的產品。他舉例，在量產系統前須為儀器做一個「金屬倒模」，每次需耗資20至30萬元，而研發產品需多次調整務求精準，「但改少少要20至30萬元，儀器可能要改20次，不是單單改1至2次」，令轉化研究的過程充滿挑戰及難題，亦有不少學者卻步。

劉樂庭今年打破「困局」，除了獲本地一家生物科技公司資助，在深圳坪山設3萬方呎的廠房生產，他透露，香港科學園將在大埔工業村改建一棟建築，料明年底完成工程，團隊會在當中設過萬呎的廠房，目標可生產至少100部儀器。

香港理工大學開發創新「智慧橋樑檢測系統」，可精準識別橋面裂縫及肉眼難辨的潛藏結構問題，已於本地11座橋樑完成檢測，結果顯示，該系統可將檢測時間縮短一半，並顯著提升檢測準確度至八成，具有在全港橋樑廣泛應用的潛力。

由理大建築及房地產學系教授 Tarek Zayed教授（右一）領導的研究團隊開發出一套智慧橋樑檢測系統，能夠自動檢測橋面裂縫，以及識別肉眼無法察覺的潛藏結構問題。

香港交通基建承受全球最高交通密度之一的巨大壓力，確保橋樑結構安全成為當務之急。理大研究團隊開發的這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型。香港常用的傳統基建目視檢查方法需要動用大量人力且主觀性強，對鋼筋腐蝕等地下缺陷的辨識能力有限，更需要封閉道路方能進行。由理大建築及房地產學系教授Tarek Zayed帶領其研究團隊開發的創新系統，利用無人機、探地雷達（GPR）及紅外線熱成像（IRT）三種先進工具的組合取代人工檢查，收集橋樑表面及內部結構的全面數據，再利用人工智能模型進行自動化分析，提升檢測的準確度及效率。

該多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。

橋面裂縫檢測對維持橋樑健康至關重要。研究團隊利用無人機進行目視檢查，再通過其自主研發的「智慧橋面高效檢測模型」處理所得數據。即使在面對惡劣環境如光線不足、陰影等，該模型亦能達到優於其他現行方法的檢測準確度，且更少出現誤判、與表面刮痕混淆等檢測問題。

橋面裂縫往往預示了地下結構受損的深層問題，例如鋼筋腐蝕。團隊開發的全自動GPR數據解讀模型，能以高達98%的準確度定位鋼筋位置，並通過對振幅數據進行標準化處理及聚類分析，生成腐蝕區域分佈圖。此模型大大簡化了基於GPR的腐蝕評估流程，令相關工作變得更加快捷和易於操作。

這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。

另一常見橋樑結構問題是內部混凝土構件退化，導致剝落及層面分離。團隊提出一套用於處理IRT數據的「最佳熱梯度閾值系統」，能根據外在環境狀況調整閾值，以更精確判斷剝離區域。團隊基於此系統開發的智慧模型，更能自動生成剝離分佈圖，進一步提高診斷能力。

Zayed說：「這套混合檢測系統兼顧橋面及地下缺陷，並通過人工智能驅動的整合方案，同時提升了檢測效率和準確度。我們更制定了一個五級制的缺陷嚴重程度評級，以標準化檢測流程，方便診斷及確定維修的優先順序。此外，團隊開創的『智慧橋面高效檢測模型』具備全面的功能，能基於從各類探測技術收集所得的數據，精細地評估橋樑狀況。」

他又說：「我們目前正積極探討與相關政府部門及業界夥伴合作，將系統應用於香港的定期橋樑檢測工作，為實現智慧基建管理邁出關鍵一步。我們的目標是長久保障香港擁有安全和可靠的橋樑。」

理大研發的「智慧橋樑檢測系統」採用無人機、探地雷達及紅外線熱成像三種先進工具的組合，取代常用的傳統目視檢查，已於本地11座橋樑完成檢測。

這項為期兩年的研究得到智慧交通基金的支持。該團隊的研究成果已發表於不同國際期刊，包括《建築與建築材料》、《建築自動化》及《高級工程資訊學》。展望未來，Zayed及其團隊將進一步推進相關技術研發，並在香港推動智慧橋樑檢測。