在醫(yī)療科技不斷突破的前沿領(lǐng)域，香港大學(xué)的一支卓越研究團隊取得了重大進(jìn)展。由工程學(xué)院的Kevin Tsia教授領(lǐng)銜，他們成功開發(fā)出一款極具創(chuàng)新性的人工智能驅(qū)動成像工具，其核心目標(biāo)是大幅提升癌癥診斷的速度與準(zhǔn)確性。該團隊引入的細(xì)胞形態(tài)對抗蒸餾（CytoMAD），是一種基于生成式人工智能的前沿方法，它打破了傳統(tǒng)單細(xì)胞分析依賴標(biāo)記技術(shù)的局限，無需繁瑣的傳統(tǒng)標(biāo)記流程，就能實現(xiàn)精準(zhǔn)的單細(xì)胞分析。

這項技術(shù)已與香港大學(xué)李嘉誠醫(yī)學(xué)院及瑪麗醫(yī)院展開深度合作并進(jìn)行了嚴(yán)格測試，結(jié)果有力地證明了其在肺癌患者病情評估以及藥物篩選過程中的顯著有效性。

CytoMAD在細(xì)胞成像領(lǐng)域展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。它能夠自動修正成像中的不一致之處，提升圖像的清晰度，還能挖掘出以往難以察覺的關(guān)鍵信息，從而極大地增強了細(xì)胞成像的質(zhì)量。這一技術(shù)突破使得數(shù)據(jù)分析更加可靠，為醫(yī)療決策提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，助力醫(yī)生做出更科學(xué)、更精準(zhǔn)的治療方案。同時，CytoMAD 與專有的微流體系統(tǒng)完美集成，能夠以快速且經(jīng)濟高效的方式對人體細(xì)胞進(jìn)行成像。通過提供高分辨率的單細(xì)胞成像，臨床醫(yī)生可以更清晰地評估腫瘤特征，準(zhǔn)確地評估轉(zhuǎn)移風(fēng)險，為癌癥治療爭取寶貴的時間。

傳統(tǒng)的成像方法在操作過程中存在明顯的弊端。其需要對細(xì)胞樣本進(jìn)行染色和標(biāo)記，這一過程不僅耗時費力，還可能引入誤差，影響診斷效率。

而CytoMAD的出現(xiàn)徹底改變了這一局面，它巧妙地消除了對染色和標(biāo)記的依賴，極大地簡化了樣本制備流程，顯著加速了整個診斷工作流程。AI模型能夠?qū)⑵胀ǖ臉?biāo)準(zhǔn)明場圖像轉(zhuǎn)化為更為詳細(xì)的圖像表示，深入揭示那些通常難以分析的細(xì)胞特性。這種神奇的轉(zhuǎn)換是通過訓(xùn)練先進(jìn)的生成式AI算法來實現(xiàn)的，這些算法能夠精準(zhǔn)提取與細(xì)胞機械和分子特性相關(guān)的關(guān)鍵信息，而這些信息在傳統(tǒng)方法下往往會被忽略。