中學文憑試放榜在即，莘莘學子首次面對出路抉擇的大事。2名職業訓練局（VTC）資訊科技學科畢業生看準人工智能及數據科學興起的發展機遇，當初毅然決定「轉跑道」，報讀數據科學及人工智能高級文憑課程。他們最近合作開發一個名為「Rehab-KG復康易」的智能復康和治療支援平台，應用AI和數據資料庫技術，提供「AI診療助理」及「AI復康教練」等功能，以科技輔助物理治療師，一站式替患者診斷常見痛症及建議復康運動方案，加快治療進度，作品已於多個創科比賽中獲獎。

    「療助理」將患者的說話自動轉為文字，再從中分析與病人對話內容所提及的關鍵詞，並利用「知識圖譜」的AI技術評估和診斷病症類別。大會供圖

    「Rehab-KG復康易」系統的靈感是源於其中一名團隊成員梁韻芝（Alice）的外婆意外受傷的經歷，她回憶道：「外婆有次做家務時不慎扭傷手肘，初時她只感到肌肉疼痛，一時輕視而沒有理會，不幸傷勢每況愈下，及後連執筆寫字等簡單動作也感痛楚。外婆之後多番求診，最終被轉介至公立醫院輪候物理治療，始發現輪候時間竟長達十多個星期，她痛楚難耐且影響日常生活，令我當時十分擔心。」

    這個經歷讓Alice了解到本港物理治療服務需求量龐大，她不希望患者在等候治療的過程中無計可施，拖延治療反而容易令病情惡化。她與另外4名同學，包括方兆軒（Agathon）、易泳希、蘇文迪（Leo）和黎家潤（Jeffrey）合作開發出「Rehab-KG復康易」系統。

    「Rehab-KG復康易」中的「KG」取名自一種AI技術—「知識圖譜（Knowledge Graph）」，運用此技術的系統能根據用戶輸入的資料，再利用語意知識庫分析，並按關鍵詞的關係、聯繫和邏輯等，推理出相關結論。

    「Rehab-KG復康易」系統會根據患者的斷症以AI分析自動推薦適合的復康運動方案，患者可跟隨「AI復康教練」示範影片進行復康運動，AI鏡頭實時分析患者的肢體動態，評估患者動作的準確度，如手臂的擺動幅度、速度等。大會供圖

    系統的目標用戶是專業的物理治療師和復康護理人員。當物理治療師接收到新個案後，需要先於系統平台輸入患者的健康資料，例如年齡、病史、身高體重等，然後安排「AI診療助理」與患者進行AI線上問診。系統會將患者的說話自動轉為文字，再從中分析與病人對話內容所提及的關鍵詞，如Biceps（二頭肌）、Numbness（麻痺）、Tingling（刺痛）等，並利用「知識圖譜」的AI技術評估和診斷患者可能患上的病症。

    系統現階段將會集中研發可分辨常見的運動創傷及辦公室勞損相關病症的AI模型，協助治療師更準確斷症及判斷相似的症狀，如「五十肩」及肩袖撕裂。

    當病症獲診斷後，AI系統會根據患者的情況自動推薦適合的復康運動方案，包括運動組合、次序、強度等，物理治療師可按專業和經驗以此方案為基礎挑選或更改，為患者規劃最合適的復康運動。

    患者亦可跟隨系統的「AI復康教練」示範影片進行復康運動，AI鏡頭實時分析患者的肢體動態，評估患者動作的準確度，如肢體的擺動幅度、速度等。完成整組復康運動後，系統會自動生成綜合報告和成績表，顯示患者22個身體部位例如肩膊、手臂、臀部等，在運動過程中動作是否到位和達標。

    在香港資訊科技學院（HKIIT）老師的鼓勵下，Alice與同學積極參與不同比賽，他們憑「Rehab-KG復康易」系統於十多個創科比賽中獲獎，包括獲「2023香港資訊及通訊科技獎」學生創新（大專及學士）獎銀獎、「2023亞太資訊及通訊科技大獎」（學生類別—專上學生項目）優異獎、VTC企業共創中心「Innovation Award & Seed Fund」銀獎，以及香港科技園「IDEATION」計劃的10萬港元種子基金等，所獲獎金合共超過20萬。

    頂圖：HKIIT團隊開發「Rehab-KG復康易」的智能復康和治療支援平台，團隊成員包括（左起）VTC數據科學及人工智能高級文憑畢業生梁韻芝（Alice）、易泳希、方兆軒（Agathon）、蘇文迪（Leo）和HKIIT高級講師高堅華。大會供圖

    完成復康運動後，「Rehab-KG復康易」系統會生成綜合報告和成績表，顯示患者的身體部位在做運動時是否到位和達標。大會供圖