開啟智慧醫療4.0

智能醫學產學研協同發展

三位一體精準醫療模式

“智能醫學計算實驗室”聚焦三大方向：圖像時空異質性分析、多模態生物醫學數據融合，以及疾病進展預測與預後，匯聚跨學科人才、前沿技術與臨床需求，打造出集科研、教學與產業轉化於一體的創新平台。年內，澳理大智能醫學計算實驗室發表多篇高水平論文，在國際賽事中嶄露鋒芒，成為推動澳門醫學人工智能發展的重要力量。

實驗室的科研項目以明確的戰略導向和技術前瞻性作佈局。在醫學影像智能分析方面，團隊專注於開發高效AI算法，涵蓋CT、MRI及超聲掃描的自動標注、病變檢測和質量增強。在疾病預測模型方面，實驗室致力於多模態數據融合技術的創新應用，通過整合影像學、基因組學和電子健康記錄等異構數據，實現疾病風險分層和早期預警。在AI輔助診療系統方面，實驗室基於數據和知識驅動的個性化干預研究取得重要突破。通過整合真實世界證據和臨床指標數據，量身定制預防、治療和康復方案。

泰斗聚首彰顯科研影響力

實驗室2025 年在頂級國際期刊與會議中捷報頻傳，團隊成果登上《Nature Communications》、《Nature Biomedical Engineering》、《Cell Reports Medicine》等頂尖期刊，提出多模態融合預測模型，其中有關預測女性乳腺癌患者新輔助治療反應的學術發表，成功將乳腺癌治療反應的預測準確率提升逾10%，協助醫生提供更好的治療方案。

實驗室與荷蘭癌症研究所聯合主辦“Deep-Breath 2025”第二屆乳腺癌診斷和治療挑戰的人工智能和影像深度學習研討會，探討乳腺癌診斷與治療中的人工智能深度學習應用。同時，澳理大牽頭主辦“通用超聲圖像挑戰賽：多器官分類與分割”（UUSIC25）國際挑戰賽，推動超聲影像分析的多任務模型發展，吸引全球頂尖研究者參與。

在世界舞台登場

國際醫學影像計算與計算機輔助介入會議（MICCAI）2025年於韓國大田召開，期間舉行備受矚目的“HECKTOR 2025”國際頭頸部腫瘤影像分析挑戰賽。智能醫學計算實驗室團隊在活動中初試啼聲，共有16篇高水平論文獲大會發表，更在大賽中一舉奪得冠軍，從眾多世界頂尖隊伍中脫穎而出。早在實驗室籌備之時，科研團隊在巴西聖保羅放射協會舉辦的乳腺癌鉬靶分類挑戰賽已獲全球冠軍。這些榮譽是學術競技的勝利，是澳門科研實力躍升國際前列的重要印記。

科研是實驗室的骨架，而人才則是這片創新土地的根本。實驗室注重國際化的人才培育，與巴西、荷蘭及其他歐洲國家的研究機構建立穩定的國際科研合作關係，也承擔澳理大人工智能相關學位課程的教學工作，開設核心課程“機器學習和智能數據分析”、“數字圖像和多媒體處理”等，透過以研帶教、理論與實務並重的方式，培養具備跨領域思維、臨床視野與科技素養的新一代人才。

從實驗室到臨床的轉譯之路

產學合作是科研落地的重要支點，團隊與GE Healthcare達成戰略合作，共同研發“澳理大通用AI超聲算法”，有望顯著提升超聲診斷的準確性和效率；與荷蘭ScreenPoint Medical合作專注於乳腺鉬靶檢測算法的開發，致力推動早期癌症篩查的精準與普及化。這些聯合研發項目為業界帶來解決方案，也為學生與研究人員創造多層次的學術與產業接軌平台。

實驗室協調全球跨國公司、高校和研究機構，共同制定IEEE P3350醫學影像人工智能國際標準，體現實驗室在國際標準化建設方面發揮重要作用。智能醫學計算實驗室主任檀韜副教授表示：“實驗室以科研創新、產業落地及教學精品為核心戰略，目前與醫療企業合作，推進AI在腫瘤治療中的應用，科技成果的產業落地，以及與創新醫療器械公司達成合作，為超聲算法的研發提供硬件支持。”

人才育成與社會轉化的閉環設計

目前，智能醫學計算實驗室自主開發的“澳理大乳腺癌AI篩查工作站”已在合作醫院試點應用，能自動檢測與評估病變風險，大幅提高臨床效率與準確度。未來，實驗室亦計劃建設區域性健康風險預警平台、推進人工智能超聲大模型的臨床應用落地，實現從校園至社區、從模型到民生的全鏈條轉化，為澳門、粵港澳大灣區乃至全球健康科技發展，提供可持續的應用範式。

為更好地服務區域發展，實驗室將緊密對接“健康中國2030”和粵港澳大灣區戰略需求，針對這些戰略中的重點方向，如分級診療、智慧醫院建設、公共衛生應急管理等，組織專門的研究團隊，開展有針對性的技術研發，以創新為筆、以合作為橋，推動人工智能與醫療的深度融合。在浩瀚無際的醫療科技海洋，實驗室為澳門醫學智能計算的科研續航。