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学研助攻医疗应用落地 勤益科大用AI测思觉失调

由疫情带起的温度感测需求,未来将有更多智能医疗应用。符世旻摄

医疗人工智能的应用,已不仅在CT、MRI等病灶判断的医学影像,更能够藉由生医讯号与热动态影像分析技术,判断和了解「思觉失调症」(schizophrenia)病人的脑波,进而判断出情绪和症状。

临床问题为中心 学、研助力

携手台中荣民总医院嘉义分院,以医院临床诊断需求出发,致力于集成热动态影像序列、生物讯号、人工智能(AI)分析应用,国立勤益科技大学电机工程系助理教授简伯霖表示,在工程人员与医疗团队之间的合作过程中,必须以医院为中心,结合双边领域知识,才有机会让信息系统等自动化与效率化的流程,增添医疗应用的落实,如勤益团队即结合热感测技术、生物医学、AI技术。
除了机器学习与深度学习以外,简伯霖强调,能够解决问题的算法还有许多应用空间,在思觉失调症的应用上,团队现在与台中荣民总医院嘉义分院合作,切入研究全球好发于15~35岁之间,且患者数高达2,400万人的思觉失调症。

透过AI让受试者更舒适

思觉失调症患者,正常未发病时无异于一般人,职业上也包括医师、教授、老师等高知识份子;发病时则有幻觉、妄想、错觉、认知受损等状况。目前团队与台中荣民总医院嘉义分院合作,藉由暗室建立、让受试者感到自在与舒服的沙发等环境设置,结合热像仪与生理讯号收集设备,取代国外实验与临床使用的头部固定铁架,让观看「国际情绪图片系统」(International Affective Picture System;IAPS)诱发情绪的受试者,能够有最真实的反应。

从觉性度和刺激度的高低如HVLA、LVLA、LVHA、NO Stimulus等结果,进而透过脑电波(Electroencephalography;EEG)、熵(entropy)、视觉情绪刺激等综合测量方法,以及结合正性与负性症状量表(positive and negative syndrome scale;PANSS)、精神疾病诊断与统计手册(The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders;DSM)、国际疾病伤害及死因分类标准第十版(The International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th Revision;ICD-10)、CPT code(Current Procedural Terminology codes)、脑波讯号,产出判断结果。

希望藉由计算机系统降低测量偏误的简伯霖坦言,过往心理治疗师会透过正性与负性症状量表、精神疾病诊断与统计手册进行3~4小时的面谈,进而决定受试者是否有思觉失调症。然而,量表仍存在不少误差,很多情况下,受试者在台湾测量没有患病,在美国测量却有,也都与量表的主观度、治疗师的差异而影响受试者的结果,也因此团队希望透过脑波的科学测量方法,来提升检测准确与降低误差。

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蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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