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理大調查揭示逾四成香港家庭照顧者面對精神健康問題 倡議藉數據評估工具助政府優化社福政策

人口老化加劇，社會對家居照護服務的需求與日俱增。世界衛生組織估算，全球約有13億人因老化或殘疾而需要長期照護。香港受華人社會重視家庭倫理的傳統觀念及醫療成本上升等因素影響，照護責任往往落在家庭照顧者身上，當中不少人承受着巨大的身心壓力。香港理工大學（理大）研究團隊就本港家庭照顧者的身心健康質素展開調查，並探討運用數據驅動的評估工具，量度他們的生活質量（Quality of Life），以便更準確地識別其需要，並實施有效的介入措施。 研究由理大康復治療科學系助理教授徐幻教授帶領，團隊於2025年1月到3月期間對323名家庭照顧者進行生活質量研究，問卷調查涵蓋有關身體機能、心理健康、社會關係、幸福感及疲勞感等方面，以及他們對照護的切身感受。 調查結果顯示，不少家庭照顧者身心健康質素欠佳，逾四成（42%）受訪者面對精神健康問題，當中超過一半出現抑鬱症狀，四分一則受焦慮症困擾。另外，接近兩成（18%）照顧者表示行動能力受影響。 研究人員分析，現行支援家庭照顧者的政策側重服務量，卻欠缺長期、系統性的支援服務，難以提升照顧者的生活質素。其中，能為照顧者提供短暫休息機會的喘息服務支援點分布不平均，服務輪候時間亦較長，對每日提供逾16小時高強度照護的照顧者而言，未能有效改善他們的身心健康。此外，不少家庭照顧者屬於「以老護老」或「以老護殘」，年長照顧者常因數碼障礙而未能享用支援服務或配套，例如由社會福利署於2023年推出的「照顧者資訊網」，對八成年逾60歲的照顧者來說幫助不大。 徐教授表示：「本港照顧者支援服務配套不足，社會對相關議題亦欠缺充分關注，凸顯加強照顧者支援與政策介入的迫切性。政府應加強成本效益分析機制，確保資源合理分配，並將提供心理輔導服務和增強社交支援網絡列為政策重點，切實提升照顧者的生活質素，展現社會對他們的支持和關懷。」 有見香港家庭照顧者的嚴峻困境，徐教授及其團隊進一步研究利用經濟學技術進行科學評估，全面衡量照顧者的生活質量。他們倡議採用數據驅動的評估工具，例如「照顧者生命質量量表」（CarerQol），精準評估照顧者的需求，以便針對相關政策作出優化。 CarerQol有效量度照顧者生活質量 CarerQol由荷蘭鹿特丹伊拉斯姆斯大學團隊於2006年開發，用作測量照顧者的身心健康、經濟負擔、社交關係及個人成就感等，以量化非正式照顧者的生活質量及健康受影響的程度。量表會根據各地衛生系統和研究項目微調，並已廣泛應用於荷蘭、英國和德國等歐洲國家的科研項目及衛生政策制定，為醫療資源分配提供關鍵訊息支援。 為將CarerQol應用在華語環境，研究團隊着手開發中文版CarerQol，先由中文母語者進行翻譯，再經過專業翻譯的回譯，並安排一般中國民眾提供認知回饋，確保量表能適應華人社會的文化背景及其照顧者體驗。團隊隨後通過病人組織、社區康健中心及醫院，在內地不同地區招募了324名不同背景、已照護殘障或需長期照顧人士五年或以上的家庭照顧者，安排他們通過網上問卷調查接受中文版CarerQol的評估，以驗證其可靠度。研究結果已於國際期刊《健康與生活品質結果》上發表。 研究發現，CarerQol在華語環境中表現優異，能準確反映出不同照顧者群體的差異，例如健康、教育程度高及在城市居住的照顧者於CarerQol的得分顯著較高。此外，量表亦顯示較佳的重測信度，即受訪者在相同情況下再次接受評估時，出現的結果與之前表現一致。這一切證明量表提供了既可靠又穩定的結果，讓照顧者更清楚了解自身需求，有助提升自我管理能力。團隊亦指出，CarerQol成本效益高，具備本地應用潛力，能為政策制定者提供科學數據支持，促進社會福利體系的發展。 同時，研究團隊提出能利用自然語言處理技術和人工智能驅動的文本分析工具，簡化訪談和焦點小組中主題編碼的流程，提高分析效率和深度。此外，線上論壇和社交媒體等數碼平台的興起亦為虛擬焦點小組和情緒分析提供了新工具，讓研究人員能從不同角度更全面地分析生活質量。 徐教授說：「近年來，科技的迅速發展顯著推動和革新了與調查生活質量相關的研究，令無論是定性或定量研究的方法更加靈活。例如，我們現在可透過可穿戴設備及流動健康應用程式收集實時生理和行為數據，有助研究人員了解研究對象的生理活動、睡眠模式等重要生活質量指標，作更全面的縱向分析。」

理大兩位學者膺選香港工程院青年院士

香港理工大學（理大）匯聚了一群致力以創新科研造福社會的年青學者。理大電子計算學系教授及副系主任（研究及發展）區文浩教授，以及應用物理學系教授趙炯教授，獲選為香港工程院青年院士。 引領區塊鏈創新發展 區教授的研究專注於密碼學、資訊安全及區塊鏈技術。他致力研發實用、安全及保障私隱的密碼學解決方案，以應對 Web3 和數字經濟的需求，對社會及經濟發展具有深遠影響。 了解更多區教授的研究成果： 理大學者憑藉對Web3及數字經濟貢獻 榮獲香港工程科技獎 理大引領區塊鏈研究 解挑戰推動Web3發展

虛擬磁力共振於腫瘤檢測應用之最新進展

在磁力共振（MRI）的過程中，顯影劑（如稀有金屬釓）可能帶來潛在的健康風險。香港理工大學（理大）的研究人員多年來致力開發無需顯影掃描的技術，並成功研發出人工智能驅動的虛擬磁力共振，可精準檢測腫瘤，提供更安全、更智能的診斷方法。  鼻咽癌是一種極難治療的惡性腫瘤，因其位於結構複雜的鼻咽區域，周圍環繞著顱底和腦神經等重要結構。這種癌症在華南地區尤為常見，發病率為全球非流行地區的20倍，對當地醫療體系造成沉重負擔。  鑒於鼻咽癌的滲透性，若要制定有效的治療計劃，精準的影像資料是不可或缺的，對仍為主要治療方式的放射治療而言更是如此。傳統上，使用釓類顯影劑（GBCA）增強影像的磁力共振，一直是勾畫腫瘤邊界的黃金標準。但使用釓類顯影劑存潛在風險，因此有必要尋求更安全的成像替代方案。 釓能夠增強內部結構的能見度，這一點對鼻咽癌尤其重要，因為腫瘤具有高度滲透性，需要依賴精確的影像，才能區分癌細胞與周圍的健康組織。然而，釓也帶來重大的健康風險，例如腎源性系統性纖維化，這是一種與釓暴露相關的嚴重疾病，會導致皮膚、關節與內臟器官纖維化，引發劇烈疼痛和殘疾。此外，最近的研究顯示，釓可能在大腦中積聚，令人擔憂其潛在的長期影響。  理大醫療科技及資訊學系主任及教授蔡璟教授，一直致力探索摒棄釓類顯影劑的方法，並積極推動應用深度學習於磁力共振的虛擬顯影強化（VCE）上。蔡教授與研究團隊在2022年刊登於《國際放射腫瘤學．生物學．物理學雜誌》（International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics）的論文中，發表了多模態引導協同神經網絡（MMgSN-Net）的開發成果。2024年，他進一步開發出一種基於生成對抗網路（GAN）的像素梯度模型（Pixelwise Gradient Model），可用於虛擬對比度強化（PGMGVCE）。該模型已發表於《癌症》(Cancers) 期刊。 多模態引導協同神經網絡在從無顯影掃描合成虛擬對比度強化的T1加權磁力共振影像方面，取得了突破性進展。該系統能夠利用T1加權和T2加權影像的互補資訊，生成高質素的合成影像。其架構包含多模態學習模組、協同引導系統、自注意力模組、多層次模組及鑑別器，共同優化特徵提取和影像合成。此系統能夠從每個輸入模態中，解析與腫瘤相關的成像特徵，有效克服單模態合成的限制。  協同引導系統在融合T1和T2加權影像資訊方面扮演關鍵角色，能夠增強網絡擷取互補特徵的能力。此外，自注意力模組有助維持大型解剖結構的形態，這對準確描繪鼻咽癌的複雜解剖結構而言特別重要。   虛擬對比度強化模型建基於多模態引導協同神經網絡，為磁力共振引入了新穎的虛擬顯影強化方法。該模型結合像素梯度法與深度學習架構生成對抗網路，以強化合成影像的紋理及細節表現。  生成對抗網路由兩個部分組成：負責合成影像的生成器，及評估其真實性的鑑別器。生成器與鑑別器協同運作，並根據鑑別器的回饋改善輸出結果。  在該模型中，最初應用於影像配準的像素梯度法，擅長捕捉組織的幾何結構，而生成對抗網路則可確保合成影像，在視覺上與真實的強化掃描影像無異。虛擬對比度強化模型架構可整合，並優先處理T1和T2加權影像的特徵，藉由兩者的互補優勢，產生高保真度的虛擬顯影強化E影像。   在對比研究中，虛擬對比度強化在平均絕對誤差 （MAE）、均方誤差（MSE）和結構相似性指數（SSIM）方面上的準確度，與多模態引導協同神經網絡相近。然而，其紋理映射方面表現更為出色，與顯影強化影像的真實紋理非常接近；相比之下，使用多模態引導協同神經網絡所產生的紋理更顯平滑。 此外，改善後的數值指標，例如平均強度總均方差 (TMSVPMI) 與平均強度Tenengrad函數 (TFPMI)，就顯示了紋理複製變得更加逼真。虛擬對比度強化能夠捕捉複雜的細節和紋理，也顯示出在某些方面比多模態引導協同神經網絡更為出色，特別是在複製顯影T1加權影像真實紋理的表現。    在微調虛擬對比度強化模型時，需要探索各項超參數設定和歸一方法，以最佳化其性能。研究發現，當像素梯度損失與生成對抗網路損失的比例為1:1時，能有效平衡模型的形狀和紋理捕捉能力，達致最佳效果。此外，研究還測試了不同的歸一化技術，例如 z分數、Sigmoid與Tanh方法，以增強模型的學習與概括歸納能力。結果顯示，Sigmoid歸一法最為有效，在MAE和MSE方面略勝其他方法。 研究的另一面向，為評估虛擬對比度強化模型，在使用單一模態（T1-w或T2-w影像）進行訓練時的表現。結果顯示，相較單獨使用任何一種模態，同時使用兩種模態能夠提供更全面的解剖結構映射，改善顯影強化效果。這項發現凸顯整合多種影像模態，以捕捉更完整解剖與病理資訊的重要性。 這些研究發現對鼻咽癌磁力共振技術的未來發展具重大意義。這些模型可減少對釓類顯影劑的依賴，提供更安全的替代方案，特別惠及對顯影劑過敏或具風險的患者。此外，虛擬對比度強化所實現的強化紋理映射，可以提高診斷的準確度，幫助臨床醫生更有效地識別及判別腫瘤。 未來的研究應著重於擴展這些模型的訓練資料集，並整合更多磁力共振模式，以進一步增強其在不同臨床環境中的診斷能力與通用性。隨著相關技術持續演進，有望徹底改變醫學影像的發展方向，為癌症診斷和治療計劃提供更安全有效的工具。 參考資料： Innovation Digest Issue 3  

理大舉辦「錫港科技創新和產業創新融合發展大會」 正式成立「理大無錫創業中心」

為深化無錫和香港的科技創新與產業融合，推動區域經濟高質量發展，香港理工大學（理大） 無錫科技創新研究院日前（8月9日）於無錫市高新區舉辦「錫港科技創新和產業創新融合發展大會暨香港理工大學無錫創業中心啟動活動」，並與無錫企業簽署合作協議。憑藉高新區的優質營商環境和粵港澳大灣區的生態資源，雙方將聚焦人才招引、產業對接、投融資合作，助力海外優質專案與人才落地。 理大校長滕錦光教授率領代表團到訪無錫，並與無錫市委書記杜小剛先生會談，雙方將共同探索更多科技創新和產業創新融合機制，引入國家緊缺型人才，轉化前沿科技成果，攜手為教育強國、科技強國、人才強國建設作出貢獻。 滕錦光教授於啟動禮致辭時表示，是次活動及理大無錫創業中心的成立既是錫港兩地科創力量的深度握手，更是理大與無錫各界攜手推進政產學研融合，服務國家「雙灣戰略」的重要里程碑。理大將通過與無錫教育生態的深度融合，以香港優質課程資源為紐帶，助力無錫構建全球化人才培養體系。 江蘇省新質生產力促進中心主任趙志強先生期望江蘇省新質生產力促進中心、理大和無錫高新區三方，以「打頭陣、勇爭先、走在前、作示範」的使命擔當，在共同推動蘇港科技合作中，緊緊圍繞科技創新融合產業創新，培養發展新質生產力，推動更多江蘇創新實體與香港科技合作。 無錫高新區黨工委書記兼新吳區委書記崔榮國先生表示，無錫高新區是錫港深度合作的主力軍和主陣地，希望理大無錫創業中心充分發揮橋樑紐帶作用，背靠理大、立足全無錫、面向大灣區，全力推動更多優質項目、領軍人才和科創企業落地扎根、茁壯成長，助力無錫高新區勇當科產融合「先行軍」，加快建設世界一流高科技園區。 在滕錦光教授、趙志強先生、理大副校長（研究及創新）趙汝恒教授、無錫市政府副市長兼黨組成員周文棟先生、崔榮國先生、工程學院院長兼無錫科技創新研究院院長文効忠教授等，以及一眾嘉賓共同見證下，理大無錫創業中心正式啟動。中心不但是初創企業成長的搖籃，更是連接錫港兩地創新資源的重要橋樑，將為企業提供更優質的創業環境。理大無錫科技創新研究院將繼續發揮紐帶作用，推動創新科技深度賦能產業，高效服務社會。 此外，理大無錫科技創新研究院與兩家無錫企業簽署合作協議，包括與朗新科技集團股份有限公司攜手推動人工智能與電力能源行業的深度融合，以及與國宏工具系统（無錫）股份有限公司共建博士工作站和產學研聯合實驗室。由理大學者領導的初創項目「智仁藥業神經營養素」及「科博智慧型機器人」亦分別與無錫市空港經開區達成合作協議，其中智仁藥業計劃於無錫投資設立研發及銷售中心。有關協議標誌著錫港兩地在創科產業和產學研合作領域邁出重要一步，為產業升級和技術創新提供有力支撐，實現「錫港聯動」的雙贏格局。 是次活動更設三個主題講座，邀請錫港兩地政府、企業及教育界代表、理大學者及校友等，圍繞無錫高端製造業出海的新機遇、香港金融與產業的高質量發展、錫港的科創教育融合發展進行深入探討，並舉辦理大初創項目路演。13個亮相理大項目涵蓋醫療保健、生物醫藥、人工智能應用及機械人、先進物料和綠色科技等多個前沿領域的創新成果。活動將有助進一步啟動兩地創新基因和產業潛力，為推動區域經濟高品質發展，共繪產業繁榮奠下堅實基礎。

理大鯤鵬昇騰科教創新孵化中心揭牌 培育計算人才 創新生態

香港理工大學（理大）與華為技術有限公司（華為）於8月11日簽署合作協定，並舉行「香港理工大學 鯤鵬昇騰科教創新孵化中心」（孵化中心）揭牌儀式。孵化中心將發揮雙方優勢，搭建以鯤鵬及昇騰為核心技術的合作平台，推動產教深度融合，加速科研成果轉化，孵化更多具國際影響力的創新成果。 簽約儀式在理大校長滕錦光教授、副校長（研究及創新）趙汝恒教授，華為常務董事汪濤先生，以及華為副總裁、計算產品線總裁張熙偉先生見證下，由理大計算機及數學科學學院副院長（研究）羅夏樸教授及華為計算高校科研與人才生態部部長崔玫芳女士代表雙方簽署協議，標誌雙方合作邁入新階段。 滕錦光教授致辭表示，理大致力於培養具備家國情懷和全球視野的專業人才，並以人工智能為優先發展領域，積極滿足國家重大戰略需求。理大與華為早已於通信、演算法、材料等領域展開多項合作，雙方將攜手引領技術突破，共同助力數字中國、人工智能中國的建設，為國家科技發展貢獻力量。 汪濤先生表示，此次孵化中心的成立，華為將充分發揮在算力、演算法及數據領域的優勢，支援理大在前沿科研和人才培養的發展，推動突破性研究成果。 會上，崔玫芳女士就計算產業發展與高校生態實踐作詳細介紹，未來三年持續支援中國高校在科研自主發展和頂尖人才培養的努力。羅夏朴教授則分享孵化中心的功能定位及代表性研究計劃，促進科研成果轉化與應用。 未來，孵化中心將就計算產業的前沿課題展開深入合作，通過科研、人才及課程建設三位一體的模式，致力培養具備國際競爭力的人才，並推動世界級科研成果。  

理大年輕研究員榮獲洪堡研究獎學金

香港理工大學（理大）致力培育年輕學者，拓展全球科研網絡。理大土木及環境工程學系博士後研究員朱路博士榮獲2025年洪堡研究獎學金。 朱路博士的研究領域涵蓋沉積與介面技術、玻璃與陶瓷複合材料、熱力學建模、先進塗層及可持續廢料回收。他的獲支持項目「新型超高溫高熵陶瓷塗層」，旨在推動環保技術發展，為可持續未來注入新動能。 在理大土木及環境工程學系安禮信土木工程教授、傑出研究教授潘智生教授和助理教授張詩鵬教授的指導下，朱博士在耐用塗層方面的前瞻性研究，對推動產業與環境可持續發展具有深遠潛力。 由德國洪堡基金會設立的洪堡研究獎學金，被公認為全球最具聲望的國際研究榮譽之一。透過此項獎學金計劃，朱博士將前往德國進行開創性研究，期望促進國際學術交流與全球創新。 來源︰CEE Member Awarded Humboldt Research Fellowship （理大土木及環境工程學系）

理大舉辦「全球智慧城市峰會暨第四屆國際城市信息學大會 」 發布2025年智慧城市指數

由香港理工大學（理大）潘樂陶慈善基金智慧城市研究院（SCRI）及國際城市信息學會（ISUI）聯合舉辦的「全球智慧城市峰會暨第四屆國際城市信息學大會」今天啟動。為期三天的會議邀得逾240位知名學者及資深業界人士分享他們對城市信息學和智慧城市的真知灼見和研究創新，預計將有逾600位來自世界各地學者和不同界別人士出席。理大研究團隊更發表智慧城市指數排名，助全球城市制定可持續發展策略。 理大校長滕錦光教授表示﹕「面對迫在眉睫的城市挑戰——從能源安全、全球暖化到人口老化與土地資源匱乏，亟需以創新思維與多元方案積極應對。智慧城市作為理大的策略創新領域，多年來致力於空間大數據分析、遙感探測、地理信息系統及相關前沿研究。通過理大高等研究院轄下潘樂陶慈善基金智慧城市研究院，我們將進一步整合跨學科研發力量，推動香港乃至全球城市的可持續發展。」 香港特別行政區政府特首政策組組長黃元山博士表示﹕「香港作為國際都會，一直致力肩負起『超級聯繫人』和『超級增值人』的重要角色。是次會議凸顯了香港在促進國際知識交流與合作方面所作出的努力。由理大研究團隊開發的『智慧城市指數』更為特區政府提供寶貴意見，協助了解世界各地城市在提升市民生活質素，滿足需求及關顧民生福祉方面的最佳實踐。」 是次會議旨在促進全球智慧城市的發展，以及城市信息學在智慧城市構建的應用。透過城市信息學整合城市科學、地理信息科學和計算機科學的跨學科優勢，以構思創新方案來應對城市發展中的重大挑戰。活動邀得國際知名科學家作主題演講，並設政府和產業論壇、技術創新展覽，以促進「官產學研」在智慧城市領域的合作。 會上，SCRI及ISUI更聯合發布由理大潘樂陶慈善基金智慧城市研究院院長、地理資訊系統及遙感講座教授、國際城市信息學會主席史文中教授及其團隊開發的2025年「智慧城市指數」。該指數採用以人為本的評估框架，包含市民、環境、社會景觀、經濟、基礎設施和治理六大維度與97個指標，聚焦智慧城市建設對市民日常生活的實際影響，以協助全球城市評估現狀，讓世界各地政府制定可持續的智慧城市發展策略。 傳統智慧城市評估大多強調發達經濟體的發展目標，並依賴於內部資料，「智慧城市指數」則適用於城市不同發展階段（如發達經濟體、發展中經濟體及新興工業經濟體），且完全使用公開資料，以實現更有效的城市決策。 2025年「智慧城市指數」對全球73個城市進行評估，排名前十為斯德哥爾摩、華盛頓、巴塞隆拿、倫敦、東京、蘇黎世、紐約、香港、哥本哈根及奧斯陸。香港於全球排名第八，亞洲居次席，排名高於區內主要競爭城市如新加坡，以及多個歐美國家的主要城市，其中在環境、經濟、治理三個維度表現尤其出色。 另外，大會亦將頒發城市信息學傑出成就獎、智慧城市技術創新獎、《城市信息學》期刊年度最佳論文獎、最佳會議論文獎等。 國際會議詳情﹕https://www.isocui.org/icui2025 「智慧城市指數」排名結果﹕https://www.isocui.org/smart_city_index

理大研究揭示睾酮影響男性大腦神經認知 高睾酮或導致自私傾向及有助提升狀態自尊

荷爾蒙對人類的身體機能、行為及情緒有重要影響，其中主要雄性激素睾酮（testosterone）在塑造男性的社會認知及行為中發揮關鍵作用。香港理工大學（理大）研究團隊展開一系列跨學科研究，探討在年輕男性身上，睾酮與大腦神經認知功能的關聯，以及其對社會行為帶來的影響，為睾酮療法在改善相關心理健康問題的臨床治療及實際應用提供了重要啟示。  研究團隊由理大應用社會科學系副教授吳寅教授帶領，他們為接受實驗的健康年輕男性塗抹外用睾酮或安慰劑，並比較他們在指定任務中的表現，從而找出睾酮水平與多項行為特徵或狀態之間的關係，包括慷慨行為、狀態自尊（state self-esteem）、對憤怒面部表情的敏感度、對不平等的厭惡、親社會學習能力和攻擊性傾向等。 高睾酮或導致自私傾向 首項研究聚焦於社會經濟行為，團隊結合藥物介入和功能性磁力共振（fMRI），研究睾酮如何影響慷慨行為，以及當中的潛在神經機制。男性實驗參與者會被安排參與社會折扣任務（social discounting task），即在只有自己得益，以及能在特定社交距離下惠及他人的兩個選項中作出選擇。參加者會在過程中接受fMRI掃瞄，以觀察其大腦活動情況。 研究發現，接受外用睾酮的男性，特別在面對關係愈疏遠的對象時，慷慨程度明顯比正常男性下降更多。fMRI結果則指出，當睾酮處於較高水平時，顳頂交界處的神經活動會減少。顳頂交界處位於大腦上部區域，涉及社會認知功能；團隊分析指出，睾酮可能會從神經層面上抑制顳頂交界處的活動，降低對他人福祉的關注，這顯示睾酮水平上升或與經濟決策中的自私傾向及同理心降低有關。 吳寅教授表示：「荷爾蒙對人類認知的影響，逐漸成為心理學與神經科學領域的研究焦點。借助先進的神經影像設備，團隊成功獲得這些新發現。目前，我們正積極探討當中涉及的複雜動態機制，以了解其他關鍵問題，例如睾酮如何影響經濟決策、壓力荷爾蒙皮質醇如何影響利他行為等社會傾向，期望能取得具深遠影響的研究成果。」 此項研究由吳教授與北京大學、深圳大學、華南師範大學及蘇黎世大學的學者合作進行，結果已刊登於國際學術期刊《美國國家科學院院刊》。吳教授亦憑此卓越研究，榮獲國家教育部第九屆高等學校科學研究優秀成果獎（人文社會科學）二等獎。 提高睾酮水平有助提升狀態自尊 吳教授及其團隊的另一項研究圍繞狀態自尊，即個體對自我價值和社會地位的即時感知，與睾酮水平的密切關聯。研究團隊安排男性實驗參與者評估他人對自己的評價，並根據社會反饋不斷調整評價，再利用計算模型分析該評價在整個過程中的動態變化。 研究團隊指出，持續處於低狀態自尊可能會引發異常行為，甚至增加患上焦慮、憂鬱及飲食失調等精神疾病的風險。此外，臨床上狀態自尊較低的精神分裂症患者，通常會出現較嚴重的自我攻擊行為。研究結果顯示，提升睾酮水平能夠幫助促進狀態自尊的更新，有效緩解相關問題。 過去有藥理學研究顯示，這種睾酮替代療法能夠顯著改善相關行為，但長期使用可能會產生副作用。此項研究就此提供了寶貴的臨床洞見，指出單次劑量的睾酮對狀態自尊有正面影響，尤其當患者置身積極的社會環境中，其效果會更為顯著。因此，團隊提出未來可以考慮結合單劑量睾酮，以及透過正面社會回饋提升狀態自尊的介入策略，作為治療相關異常行為和臨床症狀的潛在臨床前治療。 吳教授表示：「研究結合計算模型與行為藥理學研究，揭示了睾酮在影響複雜社會行為過程中的心理機制。研究成果對制定公共衛生政策具有重要參考作用，有助營造更具正向影響力的社區環境，促進大眾的身心健康。」 此項研究由吳教授帶領的團隊聯同華東師範大學、加州大學聖地牙哥分校及蘇黎世大學的學者合作進行，研究結果已發表於國際期刊《生物精神病學：認知神經科學與神經影像學》（Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging）。 展望未來，吳教授及其團隊將繼續開拓其他有關睾酮如何影響年輕男性社會認知和大腦活動的研究，除了為相關領域未來的研究奠定基礎，還希望將研究成果轉化為實際應用。目前，吳教授正與理大航空及民航工程學系合作，探索荷爾蒙如何影響飛行員的飛行表現及相關的大腦機制，冀為航空公司制定有效的飛行學員招募及培訓策略。

加速功能材料創新：以人工智能與數據推動先進電子科技發展

傳統功能材料的研發往往依靠耗時且成本高昂的反覆試驗法，令研發由初步發現到實際應用可能需時超過20年。為此，香港理工大學應用物理學系助理教授楊明教授利用大數據及人工智能，為電子與能源技術研發尋找先進材料，大幅提升當中的速度、準確度以及效率，徹底改變了整個研發過程的運作模式。 與傳統資料庫或搜尋引擎的被動檢索功能不同，人工智能模型能夠主動從大型數據網絡中自行學習，模擬材料行為特質、提出假設，並改進實驗參數。這不僅讓研究人員能探索現有資訊，更可加速新材料的研制、發掘未知的規律。 楊教授的研究所運用的是高通量第一性原理計算與人工智能結合的方法，通過量子力學與機器學習為基礎的自動化模擬方法，無須實驗便能評估物料的特性。在研發下一代二維電子裝置的「高介電常數物料」中，楊教授從超過14萬種已知物質中開始探索，按帶隙與介電常數等因素作篩選，最終鎖定約1,000個具有潛力的候選材料，再透過半自動化模擬進一步篩選至約20種高性能介電材料，整個流程比傳統方法快約4倍。 楊教授研究的創新之一，是將物理知識嵌入到人工智能模型，讓模型以物理學思維去學習和分析資訊，提升模型的準確性、減少對大量數據的依賴、降低能源消耗，同時提升模型的可解釋能力。團隊最近更將不同材料的短程相互作用信息編入到圖神經網絡之中，令模型在預測吸附特性或缺陷行為等複雜材料特質時更具效能。 雖然取得突破，面對龐大的數據，模型仍需更強的運算能力與演算法。不過，隨著圖形處理芯片、並行運算技術，以及代理模型與主動學習等方法不斷進步，發現新材料的速度正不斷加快。 楊教授的研究有助推動更快速、更低成本以及更可持續的材料科技的研究與發展，亦能協助香港邁向全球人工智能驅動材料科學研究的領先地位。  資料來源: PolyU Science Newsletter   

理大參與「2025香港英才北京行」 推動京港科技與人才交流

香港理工大學（理大）代表團於7月28日至8月2日應邀參加由北京海外學人中心與香港北京高校校友聯盟聯合主辦的「2025香港英才北京行」，活動以「聚北京·創未來」為主題，促進京港人才交流和創新科技合作，為國家科技與可持續發展貢獻力量。理大憑藉其跨學科研究優勢與創新成果，展現香港高等教育在全球科技領域的領導地位。 活動在中關村生命科學園隆重啟動，會上，昌平區介紹了產業佈局、人才政策及創業生態，激發合作意願。理大代表團積極參與，展示人工智能、生物醫藥、智能製造及可持續發展等研究成果，並與北京及雄安新區的重點企業和創業園區深入交流，探索協作機遇，了解當地創新產業生態。 參與是次活動的理大代表團成員包括： 數據科學與人工智能學系及電子計算學系助理教授林婉瑜教授，專注於生成式人工智能算法及其在協同智能體構建中的應用 土木及環境工程學系助理教授（研究）陶勇博士，聚焦綠色建築材料低碳化及智慧城市解決方案 英文及傳意學系助理教授（研究）王笑博士，研究跨學科數據驅動方法以推進語言與語音的整體性理解 食品科學及營養學系助理教授（研究）常金輝博士，致力於功能性食品與天然脂肪替代品AkkMore™的開發 工業及系統工程學系助理教授（研究）宋在新博士，專攻智能製造與可持續能源管理 時裝及紡織學院博士研究生湯思斯博士 ，探索智能紡織與人體數字化監測的融合設計 研究及創新事務處經理李圓圓女士，負責推動產學研合作與技術轉化 代表團參訪了多個北京科技創新地標，理大代表團不僅深入了解中國科技發展，積極參與技術交流與合作洽談。林婉瑜教授與人工智能原點社區及巢生實驗室的專家探討生成式人工智能在智能製造的應用；陶勇博士則於北京市常委和統戰部會議中，分享低碳建材與智慧城市研究成果，獲得高度認可。此行展現了理大在跨學科創新與技術轉化的優勢，促進京港兩地合作機遇。 活動期間，代表團參加了在北京亦莊舉辦的「2025京港澳青年科學家大會」，以「同心攜手 向新而行」為主題，促進京港澳三地青年科學家、企業家及投資機構在人工智能、生物醫藥、量子通信、未來航天及新能源等前沿領域的合作。會上，王笑博士在生物醫藥板塊分享了創新研究，利用超聲波舌部骨骼檢查技術作為構音障礙言語診斷工具，為醫療診斷帶來新突破。 常金輝博士展示了天然脂肪替代品AkkMore™在健康食品與慢性病預防中的潛力，獲多家企業關注。理大代表的多元研究成果不僅促進研究與產業的轉化，推動京港青年合作，展現理大在全球創新影響力。 此次活動深化理大對北京科技創新的認識，並展現理大在人工智能、生物醫藥、智能製造及可持續發展等領域的實力。透過與北京頂尖科研機構與企業的深度互動，搭建了重要平台奠定堅實基礎。