香港科技大學（科大）與香港自閉症發展及協作中心（HKAI）今日（9月9日）正式簽署聯合諒解備忘錄，宣佈成立「自閉症數據聯盟」（Autism Data Alliance，簡稱ADA）。這個全球首個以粵港澳大灣區為核心的跨境數據協作平台，旨在運用人工智能（AI）技術，突破自閉症領域長期面臨的診斷、康復及數據共享障礙，為全球逾千萬名自閉症患者及其家庭帶來系統性變革。ADA的成立，正值香港及內地自閉症確診率持續上升，而傳統診斷方法耗時且主觀性強，亟需AI輔助的關鍵時刻。
香港自閉症發展及協作中心執行主席戴明鈞直言，儘管香港及更廣泛地區已有不少AI項目在推進，但跨行業、跨境及跨組織的協作嚴重不足，導致系統性變革的歷史機遇正在流失。「人工智能在早期識別、診斷及為自閉症兒童提供康復支持方面，有望帶來全球性的重大進步，但目前尚未充分發揮其潛力。」他解釋，近期研究顯示，基於面部表情、語音及文本分析訓練的AI模型，能夠更高效、及時且客觀地識別和評估自閉症兒童，準確率高達70%至99%。
以語音分析為例，AI能透過分析兒童的語調、停頓模式及重複用詞，識別自閉症兒童常見的語言特徵，如回聲語言（echolalia）或單一話題偏好。分析則可檢測兒童書寫或口述中的社交互動描述是否缺乏情感連結，從而輔助臨床醫生作出更精準的診斷。這些技術不僅能縮短傳統診斷流程（如ADOS-2或ADI-R問卷評估需時數週至數月），更能減少人為主觀性，為基層醫療機構提供低成本、高效率的篩查工具。
科大副校長（研究及發展）鄭光廷教授進一步指出，人工智能的發展為應對自閉症人士及其家庭的挑戰帶來了新機遇。科大理學院數學系近年已開發兩項關鍵技術：「自閉症超級智能體」及「百萬級自閉症數據庫」。前者是一個由科大團隊訓練的人工智能系統，能整合多模態數據（如行為觀察影片、語音記錄、醫療報告），模擬自閉症兒童的行為模式，從而輔助臨床診斷及制定個性化康復方案。例如，系統可透過分析兒童在遊戲中的重複動作或社交互動影片，識別自閉症譜系障礙（ASD）的早期徵兆，並推薦相應的行為干預策略。
「百萬級自閉症數據庫」則匯集超過100萬個去識別化的自閉症相關數據點，涵蓋行為、語言、醫療記錄、基因檢測結果等多維度資訊。為確保數據共享的安全性，科大開發了專門的軟件基礎設施，實現跨領域的完全去識別化數據流通。這意味着研究人員能在不觸及個人隱私的前提下，分析大規模數據，發掘自閉症的早期徵兆及康復模式。例如，透過比對數千名兒童的語音模式，AI能識別出自閉症兒童在表達需求時常見的「直接請求」模式（如「我要水」而非「可以給我水嗎？」），從而幫助家長及治療師調整溝通策略。
ADA：匯聚大灣區力量的數據協作平台
ADA作為一個全球領先的數據協作平台，將匯聚粵港澳大灣區及內地的大學、醫療機構、非政府組織、保險公司及監管機構，共同制定數據共享標準及倫理框架。平台初期將以大灣區為核心，並計劃於2027年4月聯合國世界自閉症關注日（WAAD）前公佈更多合作夥伴。鄭光廷強調，ADA不僅旨在解決數據去識別化、監管合規等技術障礙，更將探索開源效益模式，平衡知識產權保護與創新應用的需求。
據官方數據顯示，ADA的成立背後，是香港及內地自閉症診斷及支援服務長期面臨的巨大缺口。本港每39名6至17歲兒童中，便有1人確診自閉症，而自閉症更首次超越癌症，成為青少年危疾保險理賠的首要原因。內地估計有1,000萬人受影響，其中200萬為14歲以下兒童；粵港澳大灣區則有約68.5萬名自閉症患者，當中28.8萬為兒童。與此同時，傳統診斷方法耗時且主觀性強——例如，臨床醫生需透過長時間觀察及問卷評估（如ADOS-2、ADI-R等標準工具），才能作出診斷，過程可能長達數月。人工智能的介入被視為破解瓶頸的關鍵，能相較於傳統臨床評估，大幅縮短診斷流程，並提高準確率。
ADA的數據共享模式將如何平衡隱私保護與創新應用，成為業界關注焦點。科大開發的去識別化技術，確保數據在共享過程中不包含可識別個人身份的資訊（如姓名、身份證號碼、家庭住址等），但如何在監管框架下實現「開源效益」，仍需業界共同探索。香港自閉症發展及協作中心將負責協調ADA的治理、資金籌措及數據共享協議落實，確保平台的可持續發展。例如，平台將制定統一的數據共享標準，確保各方在符合《個人資料（私隱）條例》及內地《網絡安全法》等法規的前提下，安全共享數據。
科大技術優勢助力聯盟
科大在人工智能及計算機科學領域的領先地位，為ADA提供了堅實的技術後盾。在《2026年QS世界大學學科排名》中，科大共有11個學科躋身全球50強，其中「計算機科學」領域更連續十年蟬聯香港第一，涵蓋人工智能、機器學習及數據科學等前沿技術。此外，科大在《泰晤士高等教育世界大學影響力排名2026》中位居全球第20位，連續三年領先香港及內地院校，顯示其在跨學科研究及社會影響力方面的卓越表現。
在「2020研究評審工作」中，逾八成科大研究成果獲評為「國際卓越」或「世界領先」水平，進一步鞏固其在自閉症AI研究的領導地位。例如，科大團隊曾開發一款基於深度學習的面部表情分析模型，能識別自閉症兒童在社交互動中常見的「迴避眼神接觸」或「面部表情單一」等特徵，準確率達92%。這些技術將透過ADA平台，與大灣區的醫療機構及研究單位共享，推動區域內自閉症診斷標準的統一化。
跨境協作面臨的挑戰與機遇
ADA的成立，凸顯了自閉症領域跨境協作的迫切性，但同時面臨多重挑戰。目前，香港及內地在自閉症診斷標準、數據格式及監管要求上存在差異。例如，內地採用《中國精神障礙分類與診斷標準》（CCMD-3），而香港則參考《國際疾病分類》（ICD-11）或《精神疾病診斷與統計手冊》（DSM-5）。此外，數據跨境流動亦面臨《網絡安全法》及《個人資料（私隱）條例》等法規限制——例如，內地要求醫療數據必須存儲在境內伺服器，而香港則要求對個人資料進行「去識別化」處理。
為解決這些障礙，ADA計劃透過制定統一的數據標準及倫理框架，例如建立「數據信託」模式，由第三方機構（如香港科技園公司）管理數據共享，確保合規性。平台還將探索「聯邦學習」（Federated Learning）技術，允許各機構在本地訓練AI模型，僅共享模型參數而非原始數據，從而規避跨境數據流動的法律風險。這一模式已在歐洲的「EU-AIMS」自閉症研究項目中得到應用，並取得初步成效。
在全球範圍內，類似的自閉症數據平台已陸續出現，例如美國的Autism Brain Imaging Data Exchange（ABIDE）及歐洲的EU-AIMS計劃。ABIDE平台匯集了來自全球20多個研究機構的1,000多名自閉症患者的腦部影像數據，用於研究自閉症的神經生物學機制；EU-AIMS則專注於開發AI輔助診斷工具，並已在英國及德國的醫院進行試點。相比之下，ADA的獨特之處在於其「全鏈條協作」模式——不僅涵蓋高校及醫療機構，更納入保險公司及監管單位，旨在打通從診斷、康復到保險理賠的完整產業鏈。
| 平台名稱 | 地區 | 核心功能 | 參與機構類型 | 數據規模 |
|---|---|---|---|---|
| ADA | 粵港澳大灣區 | AI輔助診斷、康復方案制定、數據共享標準 | 大學、醫療機構、非政府組織、保險公司、監管機構 | 超過100萬個數據點 |
| ABIDE | 美國 | 腦部影像數據共享、神經科學研究 | 研究機構、醫院 | 1,000+名患者腦部影像 |
| EU-AIMS | 歐洲 | AI輔助診斷工具開發、臨床試點 | 研究機構、醫院、製藥公司 | 未公開 |
近期發表的關於AI輔助自閉症診斷的研究表明，人工智能作為現有診斷工具的補充手段，前景十分可觀。研究顯示，AI能更高效、更及時、更客觀地實現對兒童的識別與評估。例如，基於面部表情、語音及文本分析訓練的特定AI模型，其診斷準確率可達70%至99%，表現十分突出。 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hsr2.71476
ADA的成立，預計將促進香港在醫療AI產業鏈的競爭力。例如，保險公司可透過ADA的數據分析，優化自閉症相關保險產品的設計——目前香港的青少年危疾保險已將自閉症列為首要理賠原因，保險公司亟需更精準的風險評估模型。監管機構則能利用平台數據，制定更有針對性的政策支持，如推動自閉症兒童的融合教育或職業培訓計劃。
對於IT及醫療界而言，ADA的成立標誌着自閉症領域進入「數據驅動」的新時代。隨着更多合作夥伴的加入，業界將密切關注平台如何解決數據標準化、跨境合規等挑戰，以及人工智能技術能否真正縮小診斷與康復服務的鴻溝。科大與HKAI計劃於未來數月內公佈更多細節，包括與內地醫療機構及保險公司的合作進展，為亞洲自閉症生態圈的系統性變革揭開序幕。