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醫健:理大AI系統 及早識別認障長者
如能及早檢測及診斷認知障礙患者,可藉改善生活方式和行為,減緩病情惡化速度。
隨着年齡的增長,人們患上認知障礙症的風險會增加,若能及早檢測及診斷,可幫助減緩病情惡化速度。「簡易心智表」(MMSE)是一種常用的認知能力篩檢方法,需由受檢者完成簡單題目來判斷患病風險,惟此篩檢方法若頻密地重複使用會造成「訓練效應」,導致其判斷效能下降。香港理工大學護理學院研發了一個人工智能(AI)認知障礙症風險評估系統,透過分析長者的健康數據,協助安老院舍及早識別院內人士患病風險,免卻由長者自行填寫,準確度可達78至88%。
MMSE現被廣泛應用,長者接受評估時,需回答六方面簡單問題,如算術、記憶、繪圖等。總分為30,如24至30之間代表認知功能正常,如23以下則代表可能存在不同程度的認知功能障礙。
頻密用MMSE 恐致「訓練效應」
理大護理學院教授蔡及時表示,MMSE一般是在長者記憶力下降時使用,如果長者沒有出現明顯記憶力下降迹象前過早使用、或頻密地重複使用,就會造成「訓練效應」,長者會記住MMSE的內容,如果日後需要再使用,其效能將會下降、甚至會失效。
理大團隊計劃將系統擴展至更多社區中心。左為蔡及時,右為關耀祖。(陳敏琪攝)
理大利用人工智能建立評估系統,收集長者的健康數據,如基本健康指標、移動量表、營養量表、憂鬱量表及疼痛量表等建立一組數據,從而採用人工神經網絡來建立預測模型。
有份協助研究的理大護理學院助理教授關耀祖指,以上數據是長者在社區中心或護老院舍時已知資料,護士或治療師只需要將數據上傳,便可評估患病風險。
改善生活方式 延緩病情惡化
目前還沒有治療認知障礙症的方法,蔡表示,據文獻顯示,人們患上該病的風險與一些個人健康狀況、生活方式及行為有關,例如:肥胖、抑鬱、吸煙、社交孤立、聽覺障礙等,因此通過改善生活方式和個人行為,可延緩認知障礙症發病。
研究團隊指,現時該系統由2008年至2018年間,共收集2,000名長者數據,年齡由51歲至104歲,平均為77歲,準確篩檢度可達88%。團隊正在與東華三院梁顯利長者日間服務中心合作,共收集約200名長者數據,準確度達78%,團隊解釋這或與收集數據量有關,故計劃將系統擴展至其他社區中心,以收集更多長者數據,提升篩檢準確度。團隊亦正申請創新及科技基金的公營機構試用計劃,望可為地區長者服務中心開發智能健康訊息系統,以及早篩檢潛在患者。
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