香港急症輪候由 193 分鐘降至 144 分鐘 然而高峰期仍見擠塞。醫管局引入生成式 AI 代擬病歷與報告，並試行 AI 風險預警，以 HA Chat 與病房顯示即時通報，團隊可提前介入與調配資源。未來把 AI 視作基建，核心支援預測分流與人手部署，建設更強韌醫療網
科技專欄
為推動香港建設國際創新科技中心，政府正研究方案吸納更多科技巨企及科研人才進駐北部都會區。然而，香港現時的算力資源配套與北京、上海、廣州和深圳仍有距離，加上北都規劃並未有提供高性能計算資源的基建，讓不少創科企業對落戶香港裹足不前
挪威公司 1X Technologies 推出全球首款面向家庭的人形機械人 NEO，現已開放預購。這不是科幻電影的概念預告，而是一台身高與成人相仿、能摺衫、開門、與人對話的真實產品。售價兩萬美元或亦可選擇每月 499 美元的訂閱模式，預計 2026 年將走進美國家庭。然而，若僅視 NEO 為聰明家電，恐怕忽略了這場科技革新背後更深的野心。
人工智能（AI）快速普及，為教育帶來便利與挑戰並存的局面。許多教師對 AI 工具的準確度、私隱及數據安全存有顧慮，同時擔心學生過度依賴 AI 完成功課，削弱自主學習能力。全球多國已開始制定 AI 教育指引，涵蓋倫理、透明度與防止依賴等方面，香港教育局亦強調教師需擔任把關角色，確保學生正確使用 AI。UNESCO 亦建議各國建立教育框架，以確保公平與安全。最終，EdTech 的目標不單是提升效率，更要幫助學生建立批判思維，培養獨立判斷力。
人口老化問題加劇，人形機械人被視為潛在解決方案，但要實現量產與普及仍面對多重挑戰。首先，AI 大模型雖提升了自主學習，但「大腦」與「小腦」未能完全協調，機械人在複雜環境下行走仍易失衡。其次，商業模式尚未成熟，缺乏統一測試平台及零部件標準，令大規模生產受阻。最後，電池續航是最大難題，北京人形機械人半程馬拉松中，多台機械人需頻繁更換電池。要突破困境，必須依靠政府、業界、學界與投資界協力推進。
隨着全球急症服務需求急增，各地醫療系統正引入人工智能（AI）以分擔醫護壓力。加拿大多倫多聖米高醫院開發「CHARTwatch」系統，能分析電子病歷與生理指數，提前預測病情惡化風險，臨床試驗顯示可降低住院患者死亡率達26%。系統亦能預測急症室高峰時段，協助醫院調整人手。台大醫院則研發「智慧語音急診預測系統」，利用語音辨識與自然語言處理分析護理記錄，準確度接近九成，並能預測患者兩周內急診風險。這些創新應用將全面提升急症服務質素與效率。
「Esri 青年學人大獎」鼓勵大專生運用 GIS 技術分析社會議題，今年焦點落在氣候變化與城市韌性。港大黃德耀同學研究熱島效應，透過數據證明增加綠化能有效降低感知熱量，特別適用於元朗及北區，與北部都會區的可持續發展方向一致。另一隊來自港大的學生則聚焦極端降雨引發的山泥傾瀉，利用15年數據構建預測模型，並提出建立災害預警系統與擴大植被護坡等策略。這些成果展示年青人應對氣候挑戰的創意與貢獻。