科大研發全球首創AI無切片病理成像系統三分鐘生成組織影像支援術中即時診斷

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16 Jun 2026

香港科技大學（科大）研究團隊與科大培育的醫療科技初創公司遨天醫療科技有限公司（遨天醫療）成功研發出全球首創人工智能（AI）賦能無切片病理成像系統 Glanzir®。

香港科技大學（科大）研究團隊與科大培育的醫療科技初創公司遨天醫療科技有限公司（遨天醫療）成功研發出全球首創人工智能（AI）賦能無切片病理成像系統 Glanzir®。該系統可毋須經過傳統病理化驗中的冷凍、切片及染色等繁複程序，即可在三分鐘內為身體組織生成高質素組織學影像，適用於手術室環境，協助醫生進行即時病理診斷。

與現時被視為金標準的石蠟切片（FFPE）檢測相比，Glanzir® 已達至85%以上的診斷一致性。隨著未來大規模臨床測試完成後，團隊預期可進一步提升至約95%的一致性水平。這項技術有助縮短術中診斷時間，並同時保留完整組織，以供後續深入化驗之用。團隊正計劃與本地公私營醫院合作開展大規模臨床應用，相信這將有助進一步縮短整體檢測流程。

面對人口老化及癌症個案持續上升，醫療系統對病理診斷服務的需求日益殷切。組織切片分析是癌症診斷的重要基礎。在現行臨床實務中，組織評估主要採用兩種技術：石蠟切片技術及冷凍切片檢測技術。前者被廣泛視為診斷的金標準，準確度高，但通常需時數天至一星期方可完成分析；後者則透過快速冷凍組織並切割成薄片，再進行染色處理，讓病理學專家在顯微鏡下判讀細胞形態及病變特徵，可在約30至45分鐘內提供初步結果，惟其準確度一般低於FFPE，部分情況甚至可能需要病人接受二次手術。

為應對上述限制，由科大化學及生物工程學系副系主任兼副教授黃子維教授領導的團隊及其創辦的遨天醫療，開發出一套AI賦能病理組織成像系統Glanzir®，該系統運作原理是透過自發螢光成像技術（AFI），運用紫外光激發新鮮組織表面產生自發螢光訊號，並配合深度學習技術進行虛擬染色，將影像轉換為類似傳統 H&E 染色的組織學圖像。

醫護人員只需將新鮮組織樣本置於樣本盒內，再放入系統中，即可啟動掃描程序。裝置會自動完成指定區域的定位、逐點對焦及掃描，並進行影像處理與虛擬染色，將原始灰階影像轉換為可供判讀的病理影像。系統同時配備進度顯示介面，讓醫護人員可即時掌握掃描狀況。

Glanzir® 的技術優勢：

體積細小可放置於手術室內：僅56厘米長、56厘米闊、30厘米高，總重量30公斤。

快速生成影像與表現穩定：整個成像流程約需三分鐘，速度較傳統冷凍切片技術快約十倍；同時，已達至85%以上的診斷一致性，預期可在大規模臨床測試後進一步提升至約95%的一致性水平。

操作簡單有助提升術中效率：一鍵啟動系統，即可自動完成影像擷取與處理，有助簡化並加快術中檢測流程。

非破壞性檢測兼容後續分析：省卻組織化驗前的切片程序，有助保留組織結構的完整性，並可供後續進行免疫組織化學染色（IHC）、螢光原位雜交基因檢測（FISH）。

該技術由醫療組織學成像技術專家黃子維教授研發。他早年已開創「通過圖案照明的計算高通量自發熒光顯微鏡」（簡稱CHAMP）技術，並入選創新科技署首批「產學研1+計劃」資助項目，為相關研究成果商品化奠定了堅實基礎。

黃子維教授表示：「在癌症手術過程中，若未能將腫瘤徹底切除，病人往往需要再次接受手術。臨床數據顯示，約有一至兩成個案需進行二次手術。團隊開發的細胞成像技術，旨在於手術期間提供即時資訊，系統可在約三分鐘內生成組織影像，協助醫生判斷是否仍存在殘餘癌細胞。此技術不僅有助降低病人重複手術的風險，亦有助優化手術流程，並提升醫院在醫療資源規劃和運用方面的效率。」

過去幾年，團隊一直與多所本地及內地公私營醫院和醫療機構緊密合作，包括瑪麗醫院、威爾斯親王醫院、養和醫院，以及華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院及中山大學孫逸仙紀念醫院等，累計已收集逾2,000宗肺癌及乳癌患者樣本，用於系統訓練及驗證。未來三個月，團隊將進一步開展大規模臨床測試。

https://hkust.edu.hk/zh-hant/news/hkust-develops-worlds-first-ai-slide-free-pathology-imaging-system