檢測憂鬱症也能使用人工智慧技術?!AI真的懂你心嗎?

檢測憂鬱症也能使用人工智慧技術?!AI真的懂你心嗎?
檢測憂鬱症也能使用人工智慧技術?!AI真的懂你心嗎?

疫情之下人工智慧也沒有因此停止發展~反而還因應局勢發展出新技術!!用AI來檢測是否有憂鬱症~似乎是相對快速和準確的方法?!

傳統的憂鬱檢測量表包含了自我覺察的題目如情緒、感受等,會因每個人不同標準等因素而失真。因此日本就有研究團隊利用人工智慧技術,研發能客觀偵測憂鬱症的 AI。

疫情下憂鬱症增30%!日研發AI快速找出潛在患者

隨著疫情爆發、擴及全球,世界各地人們的生活、工作、家庭等方面都有著劇烈的轉變,對疾病的恐懼與居家防疫帶來的孤獨,讓不少人備感焦慮、憂鬱,更出現其他心理壓力過大的狀況。

美國疾病管制與預防中心(CDC) 經調查近萬名的成年人發現,疫情之下有超過 40% 的民眾出現心理、行為健康問題,30% 的人出現憂鬱症的相關症狀、更有 26.3% 的人有疫情有關的創傷和壓力。

憂鬱症的盛行率在全球都有逐年升高的趨勢,然而,由於其本身的疾病特徵,讓許多人即使已經罹病卻仍未有病識感,以致延誤了治療時機。因此,如何快速且有效地找出潛在患者,便成為一件迫在眉睫的事情。

在日本,就有研究團隊嘗試將這項重任交付給 AI 來達成──筑波大學道喜將太郎教授,就帶領團隊研發能出偵測憂鬱症傾向的 AI 系統。

心理要怎麼「健康檢查」?

因心理疾病較難有明顯的外觀可供辨識,有許多醫療機構會提供憂鬱症健康檢測量表,協助民眾先瞭解自己的身心狀況。

傳統的憂鬱檢測量表,通常包含了自我覺察類型的題目,像是情緒狀況、壓力感受等。然而,這類主觀感受問題常因每個人不同標準、擔心周遭眼光與評價等因素而失真,無法準確反映實際情況。

而隸屬於筑波大學醫學醫療系的道喜教授,認為 AI 系統也許能做到在沒有這些數據的情況下,評估受試者的心理健康。

道喜教授表示:「我們想看看 AI 是否可以做到只從社會人口統計學、生活方式和睡眠因素等客觀條件檢測出人們的心理困擾,而無關於人們對自己情緒的主觀認定。」

為了實踐這個想法,研究人員完成了一項關於社會人口統計學的調查,擬定出不同於傳統的新測量標準──包括年齡、婚姻狀態、家庭社經情況等變項,以及生活習慣和睡眠狀況等。

接著,團隊開發了一個 AI 模型,並讓 AI 學習這套新測量模式,並招募志願者提供資料讓 AI 對其的心理狀態進行評估。 

道喜將太郎教授。圖片來源:ResearchGate

和真人醫生表現的一樣出色

最後,團隊總共蒐集了 7251 名參與者的資料,除了由 AI 模型評估外,也請 6 名精神科醫師進行分析,再將兩邊的結果交互比對。

令人驚訝的是,AI 人工智慧與專家團隊的評估結果非常接近,在心理困擾嚴重者的評估上,AI 甚至比人類醫師更為準確。

「結果令人驚訝,」道喜教授表示:「我們發現,即使沒有關於情緒的資料,AI 也能做出和專家團隊同樣的評估。」

道喜教授亦表示,有 AI 評估系統的幫助,未來在進行相關疾病的判別時,能夠避免較不準確的主觀情緒資料,也減少了因刻板印象或社會眼光帶來的額外壓力。

同時,這也有助於快速、大規模地找出有憂鬱傾向或相關困擾的人,減輕專業醫療人力的需求,更能降低社會經濟的負擔。

及早發現,及早治療

研究團隊接下來的目標,是提升 AI 判斷系統的準確率,以及在不同國家的文化脈絡、經濟環境等因素下的表現,發展出一套適用多國的心理檢測系統。

憂鬱症等疾患在現代社會並不算罕見,其成因包含了生理和心理因素。若評估後發現自己可能有憂鬱症傾向或相關心理困擾,也不用太過緊張。

而不需要面對真人的「AI 醫師」,或許也能減低許多人對於就醫的恐懼,讓更多人可以透過早期發現,接受適當的療程,有效地改善相關症狀,重拾健康。

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送藥機器人 免除人力運送風險

除了人工智慧藥櫃外,亦有專職「送藥」的運送機器人可以輔助醫療人員,針對如化療藥物調劑室等受嚴格管制的特殊區域,其位置通常會與施打一般藥劑的地點有一段距離。

機器人搭載視覺感測器與 SLAM 技術,可以自主在室內空間穿梭,取藥人員通過人臉識別之後,將調劑好的化療藥劑鎖入內嵌 RFID(無線射頻識別系統)的感應門鎖;送達化療病房後,責任護理師同樣需經過臉部辨識認證,才能取出藥物進行投藥。

採用人工智慧送藥機器人,一方面可以避免人力運送時可能發生的傾倒,同時確保了化療藥劑領取時的人員管控,藥物取放的時間點、實時位置與人員身分都同步連線至院內系統,確保整個化療用藥流程的絕對安全。

醫療 4.0 AI 變革醫療產業

隨著「工業 4.0」等概念的提出,醫療產業也提出「醫療 4.0」,對數位化、自動化、智慧化模式的需求日益成長。

藥品供應型態透過 AI 轉型,醫療機構能減少醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的人力負擔,提高給藥正確性、縮短藥品供應流程、提升病人照護品質、有效管理庫存藥品,

相信未來不只藥品,其他方面也能透過人工智慧奠定醫療型態轉型,為日益增加的醫療需求做準備,落實「以病人為中心」的醫療照護體制。

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防範給錯藥的意外 台引進人工智慧把關流程

生病吃藥是人一生中無法避免的事情,在健保制度普及的台灣,民眾用藥的頻率極高,「藥物錯誤事件」高居醫療意外事件排行之冠……為了在防止送錯藥的事件再發生,台灣近年積極引進「智慧藥櫃」,用人工智慧精密控管整個給藥流程,為全民健康把關!

藥物錯誤事件(Medication Errors)一直是各種醫療錯誤事件的大宗,原因是病人在服藥治療之前還有多重步驟:如醫囑之開立、處方書寫或轉謄、藥師調劑藥品、給藥、依指示服用藥品等,每個步驟都有發生疏失的風險

只要有任何一關未做好把關,就可能造成遺憾的發生,再加上依病人病情之需可能之多重用藥(polypharmacy),更是提高發生錯誤之機會。

為了確保用藥安全、更好地照顧病人,近年來國內如台大醫院、北醫醫院、台中榮總與中國醫附醫等醫院,積極導入智慧藥櫃,不但減少人力成本,由人工智慧協助把關,亦能降低潛藏的用藥風險

傳統藥品供應的困境

「一名婦人就醫後,發生藥師交付調劑藥物時,因藥名相似,發生給錯藥的事件,幸運的是此位婦人機警,及時發現該藥名稱、包裝和平常服用的藥物不同,否則發生服錯藥物的後果可不堪設想。此外,衛生局也接到市民反映由醫院帶回的門診藥品,上面的使用者不是自己的烏龍給錯藥案件……」

如此的新聞層出不窮,表示藥物錯誤事件至今在各國醫療不良事件中仍居高不下,如:處方開立錯誤、藥名或藥品外型相似、注射給藥事件等,都屬於藥物錯誤事件的一環。

藥師是傳統給藥過程中最重要的把關者,不但需協助醫師檢視調劑藥物之間是否會造成病患不良反應,更需要遵從「三讀」、「五對」原則:

  • 「三讀」
  1. 從藥櫃取藥時一讀
  2. 拿藥時二讀
  3. 將藥放回藥櫃再看一次三讀,確認沒有拿錯藥
  • 「五對」
  1. 確認病人對
  2. 藥物對
  3. 時間對
  4. 劑量對
  5. 途徑對

但在繁忙的臨床作業中,完全依靠人力去核對確認,很難避免百密一疏、完全消除用藥風險。已台大醫院為例,108 年平均一天就有 15,689 筆單一劑量藥車配藥單,護理師要在大量藥品中備藥、找藥,不只耗費大量人流及物流成本,有緊急狀況需催找急藥時,也難以靈機應變,往往造成醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的額外辛勞。

人工智慧藥櫃如何把關用藥風險?

人工智慧藥櫃具體可以怎麼幫助醫療人員呢?

在領藥取藥方面,利用醫事人員卡或是人臉辨識,與院內值班系統同步比對,對於取藥身分做最嚴格的把關;取藥當下則可以透過秤重的方式、測量藥盒的內容物是否有正確減少。

例如:當醫療人員點選要領取這筆處方,智慧藥櫃會先確認藥師是否已經具有該權限,審核通過後藥櫃才會解鎖,所在的藥盒會亮燈提示,接著 AI 會計算該藥盒內容物的重量減少多寡,秤重判斷取藥的正確性。

如果發生錯誤取用的情況,即刻提醒醫療人員,若時間內未修正,藥櫃將異常情況通知傳送給該處的主管人員,杜絕取藥錯誤的可能。

而在藥品辨識方面,可以利用 AI 影像辨識技術,快速識別從藥櫃中取出的藥物名稱、外型和數量,一併顯示出藥品資料庫裡藥性、藥物副作用等相關資訊;在藥局調劑藥品時,也能更快辨認是否與處方籤相符,減少取藥錯誤。

AI 藥物辨識技術目前大致可分成兩種──1:1 和 1:N。前者多應用在醫療中心藥劑部調劑時,驗證管制藥物或高貴藥物;後者則應用在預防取用多種藥品時的錯誤。

現階段 1:N 的難度較 1:1 要高,因 1:N 的藥物辨識更容易受藥物類型、拍攝角度、拍攝方向、拍攝距離、環境光等因素,影響辨識準確度。

人工智慧藥櫃可以根據不同醫院用藥習慣,彈性組合藥物放置空間;取藥時利用 AI 比對藥名與數量,確保取藥或醫師調劑處方正確無誤;最後連動醫院或診所的藥品系統,時時覆核,確保全院的用藥情形安全無虞。

 

 

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