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學研助攻醫療應用落地 勤益科大用AI測思覺失調

由疫情帶起的溫度感測需求,未來將有更多智慧醫療應用。符世旻攝

醫療人工智慧的應用,已不僅在CT、MRI等病灶判斷的醫學影像,更能夠藉由生醫訊號與熱動態影像分析技術,判斷和瞭解「思覺失調症」(schizophrenia)病人的腦波,進而判斷出情緒和症狀。

臨床問題為中心 學、研助力

攜手台中榮民總醫院嘉義分院,以醫院臨床診斷需求出發,致力於整合熱動態影像序列、生物訊號、人工智慧(AI)分析應用,國立勤益科技大學電機工程系助理教授簡伯霖表示,在工程人員與醫療團隊之間的合作過程中,必須以醫院為中心,結合雙邊領域知識,才有機會讓資訊系統等自動化與效率化的流程,增添醫療應用的落實,如勤益團隊即結合熱感測技術、生物醫學、AI技術。
除了機器學習與深度學習以外,簡伯霖強調,能夠解決問題的演算法還有許多應用空間,在思覺失調症的應用上,團隊現在與台中榮民總醫院嘉義分院合作,切入研究全球好發於15~35歲之間,且患者數高達2,400萬人的思覺失調症。

透過AI讓受試者更舒適

思覺失調症患者,正常未發病時無異於一般人,職業上也包括醫師、教授、老師等高知識份子;發病時則有幻覺、妄想、錯覺、認知受損等狀況。目前團隊與台中榮民總醫院嘉義分院合作,藉由暗室建立、讓受試者感到自在與舒服的沙發等環境設置,結合熱像儀與生理訊號收集設備,取代國外實驗與臨床使用的頭部固定鐵架,讓觀看「國際情緒圖片系統」(International Affective Picture System;IAPS)誘發情緒的受試者,能夠有最真實的反應。

從覺性度和刺激度的高低如HVLA、LVLA、LVHA、NO Stimulus等結果,進而透過腦電波(Electroencephalography;EEG)、熵(entropy)、視覺情緒刺激等綜合測量方法,以及結合正性與負性症狀量表(positive and negative syndrome scale;PANSS)、精神疾病診斷與統計手冊(The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders;DSM)、國際疾病傷害及死因分類標準第十版(The International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th Revision;ICD-10)、CPT code(Current Procedural Terminology codes)、腦波訊號,產出判斷結果。

希望藉由電腦系統降低測量偏誤的簡伯霖坦言,過往心理治療師會透過正性與負性症狀量表、精神疾病診斷與統計手冊進行3~4小時的面談,進而決定受試者是否有思覺失調症。然而,量表仍存在不少誤差,很多情況下,受試者在台灣測量沒有患病,在美國測量卻有,也都與量表的主觀度、治療師的差異而影響受試者的結果,也因此團隊希望透過腦波的科學測量方法,來提升檢測準確與降低誤差。

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蔡騰輝

DIGITIMES電子時報智慧醫療主編蔡騰輝Mark Tsai
專注研究智慧醫療產品技術服務導入場域時,所遇到的困難癥結與如何克服要點。
精通中英德語,熱愛挑戰與Swing Dance。
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