【醫療創科】聊天機械人更勝精神科醫生？人工智能助判斷抑鬱症

TEXT:Douglas Lam

27/12/2018

　　是情緒低落還是抑鬱，旁人很難看得出來，而事實上，這工作對專業的醫護人員來說也是毫不容易。世界衛生組織的資料顯示，全球抑鬱症患者超過三億人，但超過 6 成的患者未能獲得有效的治療。也許是醫護人員未有作準確的臨床診斷，但更多時候是因為社會風氣令潛在患者意識不到病徵，又或是不願接受治療，情況在華人社會尤其明顯。

李飛飛（source：youtube）

　　美國史丹福大學早前一份研究論文上，提出了以人工智能協助診斷抑鬱症，研究中的測試準確度達 83.3%。論文上還有人工智能權威，前 Google Cloud 首席科學家李飛飛的名字，也令人工智能協助診斷的構想更具份量。

　　現時對抑鬱症的診斷，是由醫生按 ICD-10 或 DSM-5 的標準進行。簡單來說，就是觀察病人有否出現抑鬱症的九個主要症狀（1.一整天大部分時間都不快樂、2.興趣減少、3.體重或食慾下降、4.失眠，或嗜睡、5.思考動作變得緩慢、6.整天沒有活力、7.覺得生存已沒意義、8.無法專注、9.有自殺念頭）中的其中五個，視乎情況有否持續兩周以上至影響日常生活，再由醫生以面對面觀察病人的微細表現，如語調、音量、手勢、眼神等，配合問卷（PHQ, Patient Health Questionnaire）來作判斷。