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人工智慧偵測憂鬱症:AI比你還懂你
Monitoring Changes in Depression Severity Using Wearable and Mobile Sensors

    您今天好嗎?

 

    最近的心情怎麼樣?

 

    憂鬱症不像其他疾病抽個血或照張X光就能診斷。目前除了患者主觀陳述的情緒症狀如「憂鬱、倦怠、感受不到快樂、罪惡感」和能夠量化的「體重、睡眠時間、食慾」等憂鬱症症狀之外,,醫師則無法由其他管道對憂鬱症作相對較客觀的評估。治療過程中也因為缺乏客觀的症狀監測系統,而常出現過早終止治療或復發時未即時回診的狀況。這是當代精神醫學至今需要突破的困境之一。

 

    美國哈佛大學教授 Paola Pedrelli, PhD以智慧型手機配合穿戴式裝置紀錄憂鬱症患者長達兩個月的活動狀況,並由同時由專業人員評估情緒症狀。這些紀錄結果經人工智慧(Artificial intelligence, AI)的機器學習(machine-learning)後,成功建構能由生理指標評估憂鬱症狀的模型。

 

智慧型手機能告訴我們什麼?

    「螢幕開啟時間」紀錄了每天滑了手機多久、「收發簡訊電話」跟社交活動度相關、「GPS跟Wi-Fi」能告訴研究人員個案花了多少時間窩在家,「動作偵測」也能進一步評估個案具體的身體活動度。

 

穿戴式裝置測量的是什麼?

    除了由動作偵測精準紀錄睡眠時間與運動量外,「皮膚電位活動(electrodermal activity, EDA)跟心律變異度(heart rate variability, HRV)」則是能夠可靠的記錄著個案的自律神經系統活性。

    由Paola Pedrelli教授的研究結果得知,穿戴式裝置能精準偵測憂鬱症狀。而與憂鬱情緒高度相關的生理評估項目以「皮膚電位活動跟心律變異」最具代表性。換句話說,未來醫師診斷或偵測憂鬱症狀嚴重程度時,穿戴式裝置將可能成為有效的評估工具。只要個案配合配戴裝置就能將其生理數據被動被收集,進而提供醫師客觀資料作為診斷憂鬱症和評估憂鬱症嚴重度的參考。

    儘管各界看好穿戴式裝置在精神醫學的應用,現階段仍無法以人工智慧取代醫師親自問診和會談。在硬體開發方面,裝置的價格、舒適度等都會影響患者配戴的意願。就軟體而言,要如何將這些生理數據整合進目前現有的醫療系統也將會是一項挑戰。

 

撰稿者

孫慶芳醫師 (Ching-Fang Sun, M.D.)

中國醫藥大學附設醫院身心介面研究中心研究醫師

 

參考文獻

Paola P, Szymon F, Asma G, et al. Monitoring Changes in Depression Severity Using Wearable and Mobile Sensors. Front Psychiatry. 2020 Dec 18;11:584711. doi: 10.3389/fpsyt.2020.584711. eCollection 2020.

網址:https://bit.ly/3pJRbuY

 

Posted on 2021-03-09Share this:

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