劍橋回流生：可全力投身科研並兼顧家庭
香港文匯報訊（記者 陸雅楠）科大工學院計算機科學及工程學系三年級博士生關亮節為土生土長香港人，中學畢業後赴英國劍橋大學修讀工程學，主修資訊工程及生物工程。
本科期間他已對人工智能（AI）研究產生濃厚興趣，其後同時考慮在香港及海外升讀博士，當時其博士導師、科大工學院副院長（策略規劃及發展）鍾志成主動與他交流研究方向，讓他更深入掌握AI在醫學影像範疇的前沿進展；加上有機會透過香港博士研究生獎學金計劃（HKPFS）在科大攻讀博士，最終促使他於2024年回流香港讀博，既可全力投身科研，亦能兼顧家庭，更多時間與家人相處。
關亮節的研究聚焦AI與醫學影像分析，探討AI如何從海量醫療數據中學習具臨床意義的特徵，並應用於醫學影像判讀、器官及病灶分割等，以提升診斷準確度與效率。他指HKPFS為研究提供重要支援，令他得以使用雲端運算資源進行大規模模型訓練與實驗，顯著提升研究效率。在鍾志成指導下，他開發的AI模型更於全球醫學影像計算及電腦輔助手術介入領域頂尖國際會議舉辦的挑戰賽中奪冠。
對港創科前景信心足
關亮節選擇回流，主要是香港在數據與資源方面具獨特優勢，背靠國家龐大體量，而機器學習與AI研究的兩大關鍵要素正是「數據」與「算力」，兩者在港均具發揮空間；同時香港作為國際樞紐、「超級聯繫人」，有利於連接海內外科研與產業合作，令他對本港創科前景更添信心，「作為香港人，為香港做事，是幾好的事。」他又透露，因觀察到相關優勢，他早前在香港首個五年規劃公眾諮詢期間，已就相關議題提交建議書，重點之一是希望推動香港與內地在數據層面更緊密協作，而香港不應僅止於提供平台，更可在制度設計與規則制定上發揮所長。
關亮節以本港海事仲裁制度與國際接軌、吸引多家國際律師行落戶為例，認為可將同樣思維延伸至數據治理。由於學術研究常面對數據分散、標準不一、互通不足等問題，不同數據中心各自產出大量影像數據，卻欠缺統一規範與共同基準，指標零散割裂。
若香港要加快推進AI發展，除加強算力投入外，亦須建立可擴展、具一致性的數據標準與結構，「憑藉香港的行政與立法優勢，有條件在相關工作上取得突破，為未來發展奠定更穩固基礎。」
