澳門科學技術發展基金

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【城大科研突破】敬馮時：以數字健康與智慧體育研究，響應澳門適度多元發展
23/03/2026

隨著科技革新的持續深入，澳門城市大學始終立足澳門、大灣區和國家發展所需，緊跟國際學術前沿，積極推動各領域科研攻關與成果轉化。科研團隊充分發揮學科優勢，促進產業升級，為科技創新注入智力動能。本期專訪，我們走進數據科學學院敬馮時助理教授的科研前線，探尋團隊在AI醫療與體育產業領域的實踐，以及相關研究背後的時代意義與價值。

冠脈造影智慧識別診斷系統

本項目由城大數據科學學院劉文堅副教授、敬馮時助理教授團隊聯合研發，聚焦心血管診療的臨床實際需求，依託大規模真實影像數據，實現了集識別、分割與術後預測於一體的智能輔助系統。團隊提出LASF框架，在擴散模型應用上取得實質性進展。團隊成員已發表數篇高水平論文，並榮獲中國國際大學生創新大賽金獎及“挑戰杯”國賽銀獎。團隊開創性地首次利用Diffusion Model，通過對比堵塞前後的造影圖像進行微調，成功實現對血管疏通後恢複情況的預測。系統已在廣東省第二人民醫院等機構開展應用試點。

面向澳門中小學體育數字化升級的無線MEMS傳感單元動作捕捉系統

本項目由澳門城市大學數據科學學院團隊敬馮時教授團隊研發，項目針對澳門中小學體育教學數字化需求，採用無線MEMS傳感器與邊緣計算技術，創新研發低功耗、無網關的動作捕捉系統。項目已在澳門新大陸萬博科技有限公司落地，實現運動數據無感化採集與精準分析，應用於智慧體育課堂，提升教學效率與學生體驗。

冠脈造影系統：
如何破解傳統診斷的“黑箱”困局

冠脈造影智能識別診斷系統在心血管疾病輔助診斷中，相比傳統方法展現出了哪些核心優勢？敬馮時：本項目依託學院智慧醫療團隊與廣東省第二人民醫院的長期合作，由我指導的本科生、碩士及博士研究生，在醫院開展教學實踐與科研實習期間，針對臨床醫生提出的實際需求——心血管影像分割與血管病變區域預測識別，研發而成冠脈造影智能識別與診斷算法系統。

相較於傳統方法，本系統不僅在診斷準確度上具備更優表現，更在模型可解釋性上取得重要突破，讓臨床醫生在藉助系統開展心肌梗塞輔助診斷時，能夠更為信任系統的輸出結果。這在某種程度上克服了傳統深度學習方法“黑箱”操作的局限性。畢竟，若模型缺乏可解釋性，即便在實驗環境中達到極高準確率，臨床醫生在實際輔助決策時仍難以放心使用。

彌補影像盲區
讓“看不見的血管”重現

團隊創新性地將Diffusion Model技術應用於該系統，請問這一技術創新在轉化至臨床應用的過程中，可能會為醫生的診療決策提供哪些具體助益？敬馮時：在慢性完全阻塞（CTO）患者的冠脈造影中，因為血管完全堵住，顯影劑無法到達遠端，病變血管的遠端結構在影像上通常無法顯示。我們把Diffusion Model用在這裡，主要是模擬生成出這一段“看不見”的血管，讓醫生在手術前能大概掌握血管原本的走向和結構。這能幫助醫生在做PCI手術時，心裡更有底，規劃導絲怎麼走、支架放哪裡，都能更精準。

產學研協同推進
打造澳門中小學數字化體育新場景

無線MEMS傳感單元動作捕捉系統在澳門中小學數字化體育課堂中的落地應用情況如何？本項目可以為推動體育教學的數字化與科學化升級帶來哪些實際成效？敬馮時：本項目是由澳門科學技術發展基金（FDCT）資助的一項企業創新研發項目，採用企業與高校合作研發的模式。由我們團隊與澳門新大陸萬博科技有限公司共同合作，在吸收轉化深圳相關合作企業技術的基礎上，針對澳門本地體育教學需求進行適配優化，更貼近澳門中小學體育課的實際運動場景，而非直接套用內地體育中考或體測的既有模式。

目前，該項目仍在研發階段，我們團隊主要負責算法優化，企業方則專注於系統與傳感器芯片的調校。在應用落地方面，項目預計於濠江中學附屬橫琴學校先行導入，透過合作企業所承包的該校智慧校園建設中的智慧教育模組，進行實際驗證與應用，逐步完善系統性能以適配校園教學場景。

若項目能順利落地並推廣，預期將為澳門中小學體育教學帶來三方面成效：一是減輕教師課堂負擔，透過數據自動採集提升教學效率；二是實現精準動作評估，輔助個別化指導；三是結合AI與物聯網技術，支援分層教學與因材施教，助力澳門中小學體育教學的數字化升級。

扎根澳門、服務產業

推動AI技術與本土需求相結合

團隊在體育數字化與醫療AI兩大領域，均旨在構建從技術研發到應用落地的體系。這些成果對於推動澳門本土人工智能技術的產業化發展具有怎樣的效應與影響？敬馮時：我們團隊目前主要的研究領域，以及近一年內獲批資助的四項FDCT項目（含FDCT企業項目的子課題），確實主要集中在“數字健康與智慧醫療”及“數字運動與智慧體育”這兩個方向。在應用領域的選擇上，我們一方面緊密回應澳門特區政府“1+4”產業規劃中，關於“大健康產業”與“文化體育產業”的發展方向，另一方面，也切實踐行城大“以大數據技術為支撐發展交叉學科”的理念與願景。

作為一名年輕教師，這些成果還談不上推動澳門本土人工智能技術的產業化發展；我們團隊更多的是緊扣澳門“適度多元”的發展步伐，並依託城大飛速發展的平台，與之成長、共同進步。如果澳門產業有需要，我們團隊便會發揮AI專長進行賦能。可以說，是澳門本身發展的各項產業政策，正面促進和影響我們團隊，去研發能夠根植於澳門本土的人工智能技術，並落地應用到這些行業中去。

數據科學學院敬馮時助理教授

敬馮時，現任澳門城市大學助理教授、博士生導師。擔任中國商業統計學會人工智能分會理事，廣東省衛生統計學會醫學人工智能與大數據專委，橫琴粵澳深度合作區疾控中心琴澳健康教育專家團成員，Compass Health Tech Ltd. (Hong Kong)研發科學家。曾任美國北卡羅萊那大學醫學院中國項目辦研究助理教授。敬馮時助理教授先後獲批四項FDCT科研項目或FDCT企業研發項目子課題，科研成果頗豐。敬馮時助理教授是中國國際大學生創新大賽（2025）金獎指導教師、第十四屆“挑戰杯”中國大學生創業計劃競賽澳門特區代表隊領隊及全國決賽銀獎指導教師、“正大杯”第十五屆全國大學生市場調查與分析大賽總決賽一等獎指導教師及優秀指導教師、第十三屆亞太地區大學生市調大賽總決賽一等獎指導教師、第十屆粵港澳IT應用系統開發大賽澳門分賽優勝獎指導教師。

本文轉載自澳門城市大學：https://www.cityu.edu.mo/zh/18mar2026-01/

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