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理大工業中心創混合沉浸式虛擬環境 助病童了解治療流程及機器操作

香港理工大學（理大）工業中心不斷引進嶄新設備，以滿足社會發展需求，並為學生及社群提供舒適且高效的醫療實習環境。其中一個新平台是混合沉浸式虛擬環境（HiVE），成為全球首個大型虛擬混合教室。它擁有15部投影機的設施，採用全沉浸式六面投射洞穴型虛擬實境系統技術，創造出極其真實的沉浸式虛擬培訓環境，延展實境課室，讓學生安坐於課室中亦能置身不同場景，使培訓和教學內容更為生動完整。 有見及此，理大醫療科技及資訊學系實務副教授梁允信教授及其團隊利用HiVE，為癌症病童策劃了「理伴童行HEROCARE」計劃，模擬放射治療過程，協助病童在實際治療前熟悉環境，了解治療流程及機器操作，有助降低陌生感和焦慮情緒。 在疫情期間，HiVE 設施為醫療教育開創無限可能。數據顯示，5至8歲兒童無需麻醉而順利完成放射治療的成功率不足10%。然而，自「理伴童行HEROCARE」計劃啟動以來，成功率提升至 86%，許多病童治療後表現輕鬆，主動與治療師互動，展現積極態度和自信。 該計劃以同理心為本，兼具可持續發展，現已為香港兒科癌症患者和護理人員提供放射治療準備及支持，並將擴大服務範圍，以兒童癌症病人為中心的醫療保健設定新標準。  

理大工業中心推動科研成果轉化

香港理工大學（理大）工業中心不僅鼓勵科研人員專注研究創新科技，還積極推動他們投身初創事業，將科研成果轉化為社會發展的動力。理大生物醫學工程學系副教授李銘鴻教授及其團隊，自2014年起研發便攜式病毒檢測儀器，第一代儀器應用於金納米顆粒環介導等溫擴增（Gold-LAMP）測試，並在工業中心的技術支援下成功優化儀器，與漁農自然護理署合作，研製出檢測禽流感的第二代儀器。 隨著2020年新冠疫情的爆發，快速檢測需求急增。工業中心在短時間內迅速生產了20部第三代檢測儀器，為瑪麗醫院急症室的即場快速檢測項目奠定了重要基礎，並為疫情防控提供了及時支援。這項創新技術不僅提升了檢測的便利性和準確性，也為社會健康管理帶來了重要貢獻。 李教授表示，從最初概念構思到最終產品落地，工業中心提供全方位技術支援和服務，在每個階段都能獲得專業協助，逐步實現目標。在理大及工業中心的支持下，李教授成立了一家初創公司，進一步促進技術的商業化。除了醫療應用外，團隊積極拓展核酸檢測技術在食品安全和公眾環境衛生測試等非醫療領域的應用，使研究成果能夠有效轉化並應用於社會。  

理大資助七個合作項目 與世界級夥伴探索醫健、能源、計算機研究

香港理工大學（理大）一直積極推行各項跨學科的國際科研合作，拓展具備環球視野的創新科研項目。最近，理大透過資助計劃Collaborative Research with the World's Leading Research Groups 2024/25，支持七位學者與著名夥伴機構合作，在不同領域開展創新項目，合共資助950萬港元。 獲資助的研究項目涵蓋多個領域，包括海上可再生能源基礎設施、分散和波問題的新計算方法和數值分析、以及多語言語音腦機介面。另一項目專注於開發雙原子催化劑的研究平台。這些項目會與來自愛丁堡大學、劍橋大學、倫敦大學學院和北京大學等頂尖機構的學者合作。 在健康和醫療領域，一個項目將與約翰霍普金斯大學合作，研發由人工智能驅動生物醫學模擬。另一個項目與西奈山伊坎醫學院合作，開發AI賦能的單細胞空間轉錄組分析平台，並應用於黑色素瘤、肺癌和抑鬱症研究。 此外，亦有項目將與浙江大學合作建立聯合研究中心，聚焦於腦啟發計算。 理大推出的這項資助計劃旨在鼓勵學者與世界頂尖研究機構合作，在目標學科領域探索聯合研究項目或共建研究中心。每名成功申請者可獲得最多港幣二百萬元資助。

理大「旅客滿意指數」以大型語言模型作全面分析 助提升香港旅遊服務質素

作為香港經濟支柱之一，旅遊業在疫情後正逐漸復甦，政府亦積極推出多項政策，推動香港旅遊業全方位發展。香港理工大學（理大）酒店及旅遊業管理學院的旅遊業數字化轉型研究中心推出採用全新評估框架的「香港旅客滿意指數」，利用大型語言模型深入研究2012至2024年間入境旅客對香港的滿意度，涵蓋不同旅遊服務範疇、時間尺度及地區。研究結果顯示，香港的整體旅客滿意度已回升至疫情前的最高紀錄，但不同地區的表現存在顯著差距。 「旅客滿意指數」項目由理大酒店及旅遊業管理學院副院長、旅遊業數字化轉型研究中心主任及陳澤富伉儷國際旅遊教授宋海岩教授帶領，於 2009 年首次推出，以問卷形式調查旅客對各種旅遊服務的滿意度。為提供更全面及準確的分析，研究團隊整合管理科學、經濟學和計算機科學的跨學科理論，並借助先進的大型語言模型技術，全面改造指數的評估框架。全新框架可從不同維度（如服務主題、服務範疇和旅程類型等）、時間尺度（如每月和每年）以及地區等方面靈活地進行測量，為持份者提供及時的、以數據驅動的分析，為提升服務質素、政策制定及作出策略性決策提供參考。 理大酒店及旅遊業管理學院院長及講座教授暨郭炳湘家族基金國際酒店服務業管理教授田桂成教授表示：「作為全球旅遊樞紐，香港的競爭力取決於是否能夠提供符合旅客期望的卓越服務質量。我們致力提升香港作為世界級目的地的國際聲譽，而旅遊業數字化轉型研究中心與酒店及旅遊業管理學院推出的『旅客滿意指數』正體現了我們的決心。」 團隊在全球網上旅遊代理商平台TripAdvisor上收集了逾125萬則關於香港景點、酒店、餐飲、零售和交通運輸五大旅遊服務範疇的評論數據，當中涵蓋13,694 家本地服務供應商，再透過以大型語言模基礎的評估框架，利用阿里巴巴的開源通用文本嵌入模型，從不同語言及類型的旅客評論中提取語義分析。 主要研究發現包括： 1. 從服務主題比重分析發現，最多旅客的評論圍繞「旅遊服務的可靠性及安全性」，反映服務是否可靠是影響旅客滿意度的關鍵因素，建構了旅客對目的地旅遊業的信任基礎。 2. 香港的「旅客滿意指數」自2012 年起呈現穩步上升的趨勢，並在過去十年維持在75分（評分範圍為0 至 100 分）以上。指數在疫情期間曾錄得短暫下降，但到 2024 年已完全恢復到疫情前的水平。 3. 旅客對交通運輸服務的滿意指數一直居高，主要歸功於香港完善的公共交通基礎設施，大大提升了旅客的體驗；而零售業及餐飲業表現相對落後，主要牽涉與價格相關的因素。零售業方面，網上購物逐漸普及，實體商店逐漸失去傳統的價格優勢；餐飲業方面，本地餐廳也面對成本高漲的困境，令部分旅客傾向選擇餐飲消費水平較低的內地。   圖表一、目的地及服務範疇層面的「旅客滿意指數」 4.從空間角度來看，香港所有地區的滿意指數均超過 73 分，但存在明顯的南北差異。旅客對南面區域滿意度較高，北面區域表現相對較差。得分最高的區域集中在維多利亞港兩岸，如中西區和油尖旺區；而九龍城區是所有地區中得分最低，形成了局部滿意度差距。 圖表二、按空間分佈的「旅客滿意指數」 5. 不同旅程類型的旅客對香港的滿意指數亦存在顯著差異，總體而言商務旅客對香港各個旅遊服務範疇的滿意度最高，而獨自出行的旅客的整體滿意度則較低。這相信與需求分別有關；商務旅客更著重標準化及功能性的服務，而單人旅客更追求獨特及個人化的旅遊體驗。 6. 基於評論語言的滿意指數差異分析發現，歐洲語言及英文的評論中，旅客滿意度得分相對較高，而日語及韓語評論則反映出較低的滿意度，這顯示出文化差異對旅客滿意度的影響。 「旅客滿意指數」的目標 基於大型語言模型的「旅客滿意指數」旨在為旅遊服務供應商、政策制定者和目的地管理機構等持份者定期提供數據驅動的深入分析。其中，主題層面的滿意指數分析，可助企業針對具體問題提升其服務；而在目的地及不同服務範疇層面的評估，則為策略性規劃和政策制定提供更廣闊的視角。此外，指數更可每月更新，確保了評估結果和分析的及時性和相關性，便於做出迅速且全面的決策。 儘管香港經濟已經很大程度從疫情的衝擊中恢復，旅遊業界仍面臨勞動力短缺、供應限制、經濟形勢變化、消費者行為改變及市場競爭等挑戰，宋海岩教授指出「旅客滿意指數」有助應對各種挑戰及作出相應決策和規劃，並表示：「為助力旅遊業持續復甦，政策制定者及業界必須時刻準確評估旅客滿意度，從而制定可持續的旅遊策略，進一步強化香港旅遊優勢，推動香港旅遊業繁榮發展，以促進長期經濟增長。」 科技不斷進步，旅遊目的地和旅客的決策越來越依賴訊息和通訊技術。通過結合人工智能、大型語言模型和大數據分析等先進技術，全新框架的「旅客滿意指數」預料可就香港旅遊業發展提供精確及客觀分析，針對性地提升旅遊服務質素，增強香港的全球競爭力，並支持旅遊業的長遠可持續發展。

理大九個項目獲環境及自然保育基金支持

香港理工大學（理大）致力於拓展環境及自然保育方面的研究，為本港實踐可持續發展作出貢獻。理大的九個項目獲環境及自然保育基金支持，合共資助約699萬港元。 這些獲資助項目由來自建設及環境學院、工程學院和理學院的學者帶領，旨在透過開展創新研究研發頂尖技術來推動環境保育工作。 這些項目包括開發碳監測實時平台、創建新型降噪屏障、測量大氣氧化以及設計工程竹圍板結構。此外，項目還聚焦二次有機氣溶膠的形成、寬頻吸聲、噪音預測、將二氧化碳（CO₂）轉換為可持續甲醇，以及同時進行太陽能海水淡化和製造氫氣。 環境及自然保育基金為環境及保育相關的項目提供資助，涵蓋教育、社區減廢及回收、技術及研究等。獲資助項目必須有助提升香港的整體環境質素、提高市民的環保意識，以及推動公眾參與綠色低碳生活。

理大人工智能及醫工結合科研成果引領新世代醫療發展

香港理工大學（理大）致力推動「醫工結合」及人工智能賦能醫學科研創新和成果轉化，促進精準醫療、預防醫學及基層醫療的發展，提升香港及大灣區的醫療服務質素及效率，並助力香港建設成為國際醫療創新樞紐。 理大擁有多個與醫療及健康領域相關的科研基建，當中包括理大高等研究院轄下七所研究院及研究中心、19所大學研究院及研究中心，以及四所中心實驗室，通過凝聚工程學、醫學和公共衛生領域的專業知識和科研力量，開發創新解決方案。最近成立的理大人工智能高等研究院則促進人工智能在藥物研發、精神健康、醫學影像、放射治療、中醫藥、生物醫學工程及細胞免疫治療等領域的深度融合。理大亦在全球延攬優秀研究學者加盟，領導多個結合醫學與人工智能、工程學及數據科學的跨學科研究項目，引領新世代醫療科技發展。 理大在爭取醫學及健康領域研究資助方面亦表現突出。在香港研究資助局（研資局）去年底公布的2024/25年度資助項目中，理大共有14個項目獲「協作研究金」撥款支持，項目數量及資助額均為全港之冠；在 2023/24 年度，理大獲研資局撥款資助的總金額在本地院校中排名第二。過去五年，理大多項健康和醫學領域研究亦獲得研資局撥款。2018年至2022年間，理大從特區政府醫療衞生研究基金獲得的平均撥款於全港院校排名第三。 理大副校長（研究及創新）趙汝恒教授表示：「理大貫徹以病人福祉為中心的理念，發揮『醫工結合』和人工智能賦能醫學的獨特優勢，致力推動醫療科技創新和知識轉移。憑藉強大的科研團隊和完善的科研設施，以及在醫療教育和培育專職醫療人才的豐富經驗，理大有信心成功爭取籌辦香港第三所醫學院。」 理大今天展示四個優秀科研項目，當中包括：   人工智能肺部放射治療輔助系統  以精準醫療提升治療效果 肺癌是香港及全球頭號癌症殺手，而放射治療是治愈癌症最主要方法之一。理大醫療科技及資訊學系系主任兼教授蔡璟教授及其團隊研發的人工智能肺部放射治療輔助系統，可自動分析患者的電腦掃描影像，毋需造影劑便可生成肺部通氣及灌注功能影像，分辨肺部不同區域的功能，並透過「功能引導」的創新放射治療方式設計個人化的最佳放射治療計劃，避開肺部高功能區域，以降低對患者肺部的放射損傷，提升患者術後生活質量。團隊亦收集了逾百名肺癌患者的電腦掃描影像來訓練人工智能模型，並採用尖端的影像處理算法，確保結果的精準度和一致性。系統的操作介面方便易用、後端性能強大，可與醫院採用的主流放射治療系統相容，團隊目前正與多間本地及內地醫院合作進行臨床測試。團隊亦計劃擴展人工智能模型應用於其他部位如肝臟、腦部癌症的「功能引導」放射治療。此創新項目於第五十屆日內瓦國際發明展榮獲銀奬。 蔡璟教授及其團隊研發的人工智能肺部放射治療輔助系統，可自動分析患者的電腦掃描影像，毋需造影劑便可生成肺部通氣及灌注功能影像，以設計個人化最佳放射治療計劃，避開肺部高功能區域，降低對患者肺部的放射損傷。   AI賦能眼科  非侵入性血管造影技術突破傳統診斷瓶頸 糖尿病視網膜病變是全球致盲的主要原因之一，傳統診斷依賴侵入性且昂貴的螢光血管造影檢查，不僅為患者帶來不適，也限制了基層醫療機構的篩查能力。理大武漢科技創新研究院院長、梁顯利長者健康視覺教授、眼科視光學院科研眼科講座教授、視覺科學研究中心主任、傑出創科學人教授何明光教授帶領團隊，創新地將生成式人工智能技術應用於眼科診斷領域。技術實現三大革命性突破：首先，僅需普通眼底照片即可在數秒內生成高精度血管造影影像和動態視頻，完全避免傳統造影劑注射的風險；其次，智能診斷系統可自動識別微動脈瘤、出血點等早期病變特徵，診斷靈敏度達96.2%，特異性91.8%；第三，創新地整合超廣角成像技術，將檢測範圍擴大300%。技術目前已獲五項國際專利，現正於大灣區頂尖醫療機構進行多中心臨床試驗。其遠程會診系統更讓偏遠地區患者獲得眼科診療服務。這項突破性研究在第五十屆日內瓦國際發明展榮獲「法國與歐洲發明家聯合會―法國最佳國際發明與創新獎」及「評審團嘉許金獎」。 何明光教授及其團隊將生成式人工智能技術應用於眼科診斷領域，僅需普通眼底照片即可數秒內生成高精度血管造影影像和動態視頻，更自動識別微動脈瘤、出血點等早期病變特徵，以及整合超廣角成像技術，將檢測範圍擴大。   踝關節復康機械人 助中風患者居家復康 中風是老齡化社會的主要健康挑戰，特別是行動不便和長期臥床患者，需要接受長期及反覆復康訓練，以防止關節攣縮變形及肌肉過度萎縮。理大南京技術創新研究院院長、智能機械人研究聯盟主任、機械工程學系智能機器人與自動化講座教授張丹教授及其團隊研發出首款可在三軸上自由旋轉，提供全方位足踝關節復康訓練的機械人，幫助踝關節活動受限患者的居家復康訓練，以及腦偏癱和中風患者的術後踝關節功能復康。機械人糅合「具身智能」及「全向運動」設計，可針對不同患者各階段的復康需要，通過感測器追蹤並調整踝關節位置進行復康訓練，以及根據不同的復康場景，模擬足踝關節背屈／蹠屈、內翻／外翻，以及內旋／外旋等自然動作。機械人更可通過肌電圖訊號收集肌肉活動數據，實時監測及調整速度和力度，以調整訓練強度和訓練模式。團隊正與上海華山醫院合作進行臨床測試，未來將結合人工智能技術，為患者提供個人化訓練。技術亦有望擴展至肩關節或手部等不同部位的復康訓練。 張丹教授及其團隊研發出首款可在三軸上自由旋轉，提供全方位足踝關節復康訓練的機械人，幫助踝關節活動受限患者的居家復康訓練，以及腦偏癱和中風患者的術後踝關節功能復康。   超微細高敏度光纖傳感器   提升人工耳蝸植入手術精準度 世界衛生組織發布的《世界聽力報告》指出，聽力受損問題影響全球逾15億人。由於人工耳蝸植入手術難度高，過去45年間全球僅完成了150萬宗。理大電機及電子工程學系光電子講座教授、光子技術研究院副院長譚華耀教授及其團隊克服傳統玻璃光纖剛性過大的技術瓶頸，成功研發出超微細且兼具生物相容性的塑料光纖傳感器，並將其整合到人工耳蝸電極陣列結構中，以提升人工耳蝸植入手術的導航精度與組織保護效能。由於人工耳蝸須以毫米級精度植入耳蝸鼓階腔室，手術過程中，集成化的光纖傳感器能為外科醫生提供實時導航定位，並監測植入的接觸力度。傳感器經優化後，有望自動調整電極陣列的彎曲角度，減低植入時對耳蝸組織的損傷。該技術已成功獲得專利授權，目前研發團隊正與知名植入式聽力解決方案公司Cochlear Limited、墨爾本大學及皇家維多利亞眼科及耳科醫院合作，推動項目的臨床測試及商品化。未來，系統將結合人工智能模型，實現以機械人進行聽覺重建手術，進一步提高手術的效率、安全性和精準度。此創新發明於第五十屆日內瓦國際發明展奪得「泰國最佳國際發明奬與創新獎」及「評審團嘉許金奬」。 譚華耀教授及其團隊研發出超微細且兼具生物相容性的塑料光纖傳感器，並將其整合到人工耳蝸電極陣列結構中，以提升人工耳蝸植入手術的導航精度與組織保護效能。由參與研究的崔靜嫻博士（見圖）介紹成果。

媒體專訪：理大開發人工智能平台保育及傳承廣彩藝術

隨著學習廣彩（粵瓷）藝術的人數日益減少，為保育這一珍貴的非物質文化遺產，香港理工大學設計學院副院長（環球與企業事務）杜本麟教授領導的研究團隊，開發了一個名為「粵瓷之美」的創意繪畫平台，將傳統廣彩藝術的精髓與生成式人工智能互相結合，為廣彩藝術的發展和傳承開闢新道路，促進對下一代的傳播和延續。 「粵瓷之美」能夠精確控制創作細節，有效縮短廣彩的設計和製作時間，突破傳統技藝耗時費力的瓶頸。 杜教授在媒體訪問中，分享該平台利用大型人工智能模型，實時評估使用者的作品，並提供針對性的指導。這種互動性的即時反饋，提高了藝術創作的可及性，讓使用者輕鬆掌握技巧，自由揮灑創意，進而推動非物質文化遺產的保育和創新發展。 生成式人工智能不僅革新傳統的藝術教學模式，還提升文化傳承的效率，為藝術創作帶來無限的可能性。杜教授表示，通過與博物館和文化保育組織的合作，平台更能廣泛地推廣廣彩藝術，並進一步拓展其應用範疇。  

理大研發創新語言模型人格評估系統 推動人工智能於製造業、商業及教育的多元應用

大型語言模型（LLM）作為人工智能的前沿技術，已廣泛應用於會話互動等領域，然而，如何有效評估特定LLM的人格特徵仍是一大挑戰。香港理工大學（理大）研究團隊成功研發一套名為「語言模型人格評估（LMLPA）」的人工智能驅動系統，系統能透過語言分析對LLM人格特徵進行量化評估。 這項整合人工智能與計算語言學的創新跨學科研究，轉化成完善的數據與人工智能驅動工具，用來評估細微的人格特徵與行為。LMLPA 系統在加深對LLM的理解，以及推動其更貼近人類價值觀與需求扮演了關鍵的一步。研究由理大工業及系統工程學系助理教授李力恒教授領導，成果已發表在期刊《計算語言學（Computational Linguistics）》上。 LMLPA系統專為評估LLM的人格特徵而設計，透過分析其輸出內容中的語言模式、風格及其他與語言相關的特徵進行深入闡釋。系統主要由改編版五大人格量表及人工智能評分器兩個組件構成，首先利用基於語言型人格評估理論而設計的改編版五大人格量表對LLM進行測試，隨後由人工智能評分器分析其回答內容，將文字答案轉換為可量化的人格特徵數值指標。 這項創新技術不僅為人工智能對性格評估開展了實務框架，推動以人為本的人工智能及計算語言學發展，更能拓展應用至教育、製造業、企業合規例如環境、社會及管治（ ESG）報告、支持實踐可持續發展目標，以及提升法律服務等多個領域。 李教授表示：「為了解決LLM在理解人類個性的認知和情感層面的局限，我們團隊成功研發出這項創新評估系統工具，能夠從語言學角度全面分析LLM的人格特徵，並能對準其功能特性及操作範式。」 這項研究開創了對人工智能的理解及與其互動的全新可能性。透過量化LLM的人格特徵，可根據特定應用需求調整其溝通風格，進一步促進人機之間更個人化的互動體驗。 李教授將其研究成果成功轉化為人工智能驅動的企業合規應用平台。運用自然語言處理技術，平台可以分析和詮釋大量文本數據及審計報告，包括由LLM生成的內容。透過人工智能實現自動化資料收集、分析並給予見解，大幅簡化企業合規的報告流程。LMLPA的整合技術突顯了人工智能對評估語言人格特徵的精確性，展現出此技術對於商業和人類數據資料定性分析的應用潛力。

理大新設先進療法製品實驗室 為脊髓損傷患者帶來希望 助力香港成為國際醫療創新樞紐

香港理工大學（理大）推進醫學與健康領域的教研發展，以頂尖設施及跨學科優勢，推動精準醫療與個人化治療，助力香港發展為國際醫療創新樞紐。 理大將以先進療法製品（ATPs）建立精準和個人化醫療，促進醫學創新及跨學科合作，推動本地ATPs生態圈，提升香港在全球生物醫學的競爭力。大學現時計劃生產針對脊髓損傷的細胞治療製品，以先進療法結合理大康復治療科學系的專業知識，提供從精準醫療到康復的一站式復康方案，為全身或半身癱瘓患者帶來新希望。 理大擁有符合國際醫藥品稽查協約組織良好生產規範（PIC/S GMP）的ATP實驗室，專注於免疫療法、細胞治療、基因療法及再生醫學臨床研究。理大應用生物及化學科技學系系主任周銘祥教授領導的團隊計劃與業界合作，待實驗室取得由衞生署發出的製造商牌照及臨床證驗及藥物測試證明書後，正式啟動臨床研究。 脊髓損傷的醫療需求 脊髓是中樞神經系統的關鍵組成部分，一旦因意外或疾病受損，可導致受傷部位及以下的神經功能喪失。根據世界衛生組織，全球目前有超過1,500萬人患有脊髓損傷，常見症狀包括四肢或下肢癱瘓、感覺喪失、膀胱及腸道功能障礙、慢性疼痛及運動功能受限，嚴重影響患者的身心健康及生活質素。 目前，脊髓神經損傷尚無有效治癒方法，近年醫學界積極探索精準醫療技術，包括幹細胞治療、基因治療、生物材料與組織工程及電刺激治療等，致力修復受損脊髓。然而，研究顯示單靠先進療法不足以讓患者完全恢復行動能力，必須結合物理治療等專職醫療，進行跨專業復康訓練，才能顯著提升治療效果。 理大ATP實驗室：精準醫療先驅 理大ATP實驗室獲大學教育資助委員會及大學撥款籌建，設生產區、品質管制實驗室及培訓實驗室，待衞生署批准後，將成為本地先進療法製品研發及臨床應用的重要平台，並與科研企業、生物製藥業界及學術機構合作，首階段聚焦為慢性脊髓損傷患者提供臨床測試服務。團隊將利用經人類白細胞抗原（HLA）配對的臍帶血，生產臍帶血單核細胞，進行品質測試及包裝，根據PIC/S GMP規範放行成品並轉交至醫院治療團隊作臨床使用，為患者進行手術移植。這將帶動大學針對神經系統疾病治療的研究合作，發揮理大的跨學科優勢，包括神經科學、分子生物學、免疫學、生物工程及康復治療等學科的合作。 跨學科整合：以病人為中心的護理 理大是本港唯一能夠提供從治療到復康一站式解決方案的大學，其培訓的物理治療師和職業治療師等專職醫療人員，能與醫護團隊合作，透過復康、輔助診斷及科技應用，提供延續護理。理大ATP實驗室專注於細胞治療等精準醫療技術，康復治療科學系則提供物理治療等專職醫療訓練，兩者結合確保患者獲得全面護理。例如，在脊髓損傷治療中，幹細胞移植可修復受損組織，隨後由物理治療師設計個人化復康計劃，幫助患者重新訓練肌肉、增強力量並恢復行動能力。 周銘祥教授表示：「現時香港在生產先進療法製品方面仍然具發展空間，理大ATP實驗室符合國際的良好生產規範，為香港培育更多生物製藥專業人才。我們希望在與業界合作下，能夠於細胞治療和免疫治療上尋求突破，協助轉化大學研究成果並進行臨床測試及前沿臨床醫學研究，提升香港整體醫療科技研究水平。」 理大早前就籌建香港第三所醫學院向政府提交建議書，有信心憑藉在醫療科技、工程及人工智能方面的雄厚科研實力，以及累積半世紀培養專職醫療人員的豐富經驗，培養跨學科醫療領袖，助力香港發展成為國際醫療創新樞紐。

紹興市柯橋區代表團到訪理大 推進紹興研究院技術產業發展

紹興市柯橋區政府代表團攜區內重點企業代表於4月22日蒞臨香港理工大學(理大)，雙方就深化戰略合作、推進香港理工大學紹興技術創新研究院（紹興研究院）建設等議題展開深入交流，推動深度合作促進高品質發展。 理大協理副校長（內地研究拓展）、 細胞工程與免疫醫學講座教授董澄教授歡迎柯橋區代表團，介紹理大及出席的學者們。紹興研究院去年9月於柯橋區揭牌，標誌著紹港協同發展邁入新階段，感謝柯橋區政府在政策和資源對接等各方面的支持。 柯橋區委書記袁建先生率團介紹了區域經濟社會發展及產業升級規劃。柯橋作為長三角重要製造業基地，致力構建"科技+產業"雙輪驅動發展，期待與理大在高端人才培育、關鍵技術及創新生態構建等領域開展更深層次合作。 香港理工大學紹興技術創新研究院院長、理大紡織化學講座教授忻浩忠教授介紹了紹興研究院的建設進展。作為紹興市首家境外高校合作平台，紹興研究院將聚焦多個前沿和高端技術，包括紡織科技、碳複合材料及應用和現代建築等領域。 多位柯橋區重點企業負責人亦介紹公司發展及技術需求，涉及新材料、智慧紡織、建築數位化等前沿領域。多位理大時裝及紡織、機械工程、建築及環境學院的教授也介紹了各學院的科研進展及其產業應用。雙方均表示，希望未來能以紹興研究院平台為基礎，拓展更多合作領域，圍繞人才培養、產業創新需求、技術成果轉化等各方面開展深度合作。