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https://www.med.cuhk.edu.hk/press-releases/cu-medicine-developed-app-proves-effective-in-assessing-depression
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中大醫學院研發的手機程式有效評估抑鬱症

Prof Wing, Dr Chen and Dr Li

中大醫學院研發了採用「多模態數據—人工智能分析」的手機應用程式,即透過人工智能分析使用者的「多模態數據」,包括面部表情、聲音及文字等生物指標,以及由腕動計收集到的作息習慣資料作診斷,透過研究證實能有效評估抑鬱症。(左起)中大醫學院精神科學系系主任兼卓敏精神科學教授榮潤國教授、博士後研究員陳捷博士及助理教授李汶浩博士

全球約3億人正受抑鬱症困擾,此症更成為全球醫療負擔的主因之一。根據香港精神健康調查2015年數據,本港每100名港人就有8.3人患有抑鬱症。目前臨床評估是診斷抑鬱症的黃金標準,但精神健康服務在香港及全球多個地區供不應求。香港中文大學(中大)醫學院研發了採用「多模態數據—人工智能分析」的手機應用程式,即透過人工智能分析使用者的「多模態數據」,包括面部表情、聲音及文字等生物指標,以及由腕動計收集到的作息習慣資料作診斷。研究證實此技術能有效評估抑鬱症,結果已於國際期刊Translational Psychiatry發表。

 

本港七成精神障礙患者未有尋求精神健康服務

 

2015年香港精神健康調查指出,本港常見精神障礙患者(包括抑鬱症及焦慮症患者)七成人未有尋求精神健康服務,原因包括缺乏意識、害怕被歧視或尋求服務時遇到困難。為了讓患者更願意尋求協助,醫學界近年興起利用無需面診的電子平台協助診斷。

 

Prof Wing

榮潤國教授表示,抑鬱症不僅是一種悲傷的感覺,還涉及生理、認知、情緒、語言及作息等多方面變化,可以透過客觀的科學方式作評估。

中大醫學院精神科學系系主任兼卓敏精神科學教授榮潤國教授表示:「抑鬱症不僅是一種悲傷的感覺,還涉及生理、認知、情緒、語言及作息等多方面變化。因此,除了傳統的臨床診斷,利用電子方式量度及分析一系列多模態數據,亦有望成為新一代的抑鬱症評估和監測工具。

眉頭緊皺、消極語言等為抑鬱症患者的常見表徵

 

中大醫學院精神科學系20216月至20233期間進行了一項對照研究,以分析用「多模態數據」診斷華人抑鬱症患者的成效。研究共招募101位抑鬱症患者(抑鬱症組)及82沒有精神障礙的人士(對照組)參與。參加者需要連續七天佩帶腕動計以記錄他們的作息資料,並在中大研發的手機程式中評估自己的快樂指數,及錄影片段記錄自己的表情、聲線及感覺描述。

 

是次研究發現抑鬱症患者主要的生物特徵如下:

  • 作息測量結果顯示,他們會減少活動時間,並會出現較紊亂的作息時間,例如遲睡及遲起床。
  • 多緊皺眉頭,嘴角向上的表情亦較少。
  • 在交談時,他們傾向談及自己,並較常使用帶有消極情緒的言語。他們語速會變慢且停頓的時間亦有較大變化。
  • 抑鬱症患者及康復者的快樂指數平均都較對照組低。

omega sign

(左圖)榮教授解說,抑鬱症患者在情緒低落時會眉頭緊皺,前額與眉頭間會皺縮起來形成像Ω符號般的臉部表情,稱為「Omega sign」,是一種憂鬱情緒的面部特徵。(右圖)陳捷博士模擬抑鬱症患者眉頭緊皺的表情。

榮潤國教授解釋:「在抑鬱症患者面部表情方面,我們的研究結果與以往文獻的分析一致:抑鬱症患者在情緒低落時會眉頭緊皺,前額與眉頭間會皺縮起來形成像Ω符號般的臉部表情,稱為『Omega sign』,這是一種憂鬱情緒的面部特徵。此外,我們的結果與高加索人種(亦稱白人)抑鬱症患者的研究結果一致,華人抑鬱症患者語速會變慢,同時傾向在說話中使用第一人稱,這反映了抑鬱症患者有自我關注的傾向,我們的研究證明這是一種跨文化的普遍現象。這些生物特徵可以成為識別抑鬱症高風險人群的指標。另外,研究證明了『多模態數據—人工智能平台』輔助醫學教育及培訓的潛能。」

App use

中大醫學院團隊研發的手機程式,透過錄影記錄使用者的表情、聲線及感覺描述,評估快樂指數。整個過程約需兩分鐘。

 

中大醫學院精神科學系博士後研究員陳捷博士表示:「除了檢視診斷的效用,我們透過人工智能進一步分析發現,多模態數據可以有效判斷患者是否曾經患過抑鬱症,其統計學F1分數[1]0.81。此外,多模態數據配合自我評估量表亦可以評估患者的臨床狀態,在統計學上F1分數可達0.70,優於僅使用單模態或簡單自我評估的效果。」

 

 

 

Dr Tim Li

李汶浩博士表示,手機應用程式現階段只應用於抑鬱症患者的研究。團隊將繼續收集更多元及更大量的臨床數據,提升程式的人工智能系統,目標是普及至社區應用,作為抑鬱症評估工具。

中大醫學院精神科學系助理教授李汶浩博士表示:「我們計劃運用是次研究所得到的抑鬱症電子生物標記,建立一個專門篩查和監測華人抑鬱症患者的人工智能自動化系統。抑鬱症是十分普遍的精神健康問題,有關服務的需求殷切,而上述系統具有協助診斷和監測此病的潛力,助舒緩醫護人員的壓力。」

 

此項研究由醫務衞生局的醫療衞生研究基金資助。

 

 

 

 

 

 

 

 

[1]F1分數是用以計算模型準確率的統計學方法,由011為最大值,即代表最精確。

 

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