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App鑑貌辨聲 診斷抑鬱準確率逾8成

中大研發手機應用程式評估抑鬱症。左起榮潤國、陳捷、李汶浩。 中大研發手機應用程式評估抑鬱症。左起榮潤國、陳捷、李汶浩。
中大研發手機應用程式評估抑鬱症。左起榮潤國、陳捷、李汶浩。
中大研發藉AI分析 多模態數據有效益
臨床評估是診斷抑鬱症的黃金標準,但精神健康服務供不應求。香港中文大學醫學院研發一款手機應用程式,透過人工智能分析用戶的「多模態數據」,包括面部表情、聲線及說話內容等生物指標,以及由腕動計收集到的作息習慣資料作診斷,證實程式能有效評估抑鬱症,診斷準確率達81%,較使用單模態數據或自我評估量表的介乎69%至76%高;研究結果已於國際期刊Translational Psychiatry發表。
中大醫學院精神科學系系主任兼卓敏精神科學教授榮潤國表示,根據香港精神健康調查2015年數據,本港每100人有8.3人患有抑鬱症。然而,本港常見精神障礙患者中,包括抑鬱症及焦慮症患者,有70%未有尋求精神健康服務,「由發病到求醫以年計,6年、8年至10年」。他表示,原因包括缺乏意識、害怕被歧視或尋求服務時遇到困難。為增加患者的求助意願,醫學界近年興起利用毋須面診的電子平台協助診斷。
有望成新一代監測工具
榮潤國指出,抑鬱症不僅是一種悲傷的感覺,還涉及生理、認知、情緒、語言及作息等多方面變化。因此,除了傳統的臨床診斷,利用電子方式量度及分析一系列多模態數據,亦有望成為新一代的抑鬱症評估和監測工具。他續指,隨着數碼化時代來臨,近10至20年出現大量手機應用程式,據統計,截至2015年,全球約有1.5萬個應用程式,當中約30%與精神健康相關,惟僅3%具有科學證據。
為此,中大醫學院精神科學系於2021年6月至2023年3月期間進行一項對照研究,以分析用「多模態數據」診斷華人抑鬱症患者的成效。研究共招募101位抑鬱症患者(抑鬱症組)及82位沒有精神障礙的人士(對照組)參與。參加者需要連續7日佩戴腕動計,以記錄他們的作息資料,並在中大研發的手機程式中,每日4次評估自己的快樂指數,及錄影片段記錄自己的表情、聲線及感覺描述。
研究發現,抑鬱症患者擁有類似的生物特徵,包括多緊皺眉頭,嘴角向上的表情亦較少;交談時傾向談及自己,並較常使用憂慮、心煩等消極的情緒言語;語速會變慢且停頓時長變化較大。作息測量結果顯示,抑鬱症患者會減少活動時間,並出現較紊亂的作息時間,例如遲睡及遲起床。同時,抑鬱症患者及康復者的快樂指數平均較對照組低。榮潤國表示,團隊的研究結果與以往文獻的分析一致,相關生物特徵可以成為識別抑鬱症高風險人群的指標。
中大醫學院精神科學系博士後研究員陳捷提到,團隊透過人工智能進一步分析發現,多模態數據能有效判斷患者是否曾經患過抑鬱症,準確度達81%,高於僅使用單模態數據或簡單自我評估的介乎69%至76%。此外,多模態數據配合自我評估量表亦可以評估患者的臨床狀態,準確度達70%,同樣優於僅使用單模態或簡單自我評估的介乎37%至58%。
料至少一年始開放公眾
相關手機應用程式仍在研究階段,目前僅供內部受試者使用。中大醫學院精神科學系助理教授李汶浩表示,因應受試者的建議,團隊計劃降低程式收集數據的頻率,由現時用戶需連續7日、每日4次使用手機程式記錄情緒,減至連續3日、每日收集兩次數據。
同時,團隊亦計劃在程式內增設虛擬治療師,為用戶提供即時回饋,料至少一年以上才能落地、開放予公眾使用。
程式會透過人工智能,分析用戶的面部表情、聲線及說話內容等生物指標。程式會透過人工智能,分析用戶的面部表情、聲線及說話內容等生物指標。
程式會透過人工智能,分析用戶的面部表情、聲線及說話內容等生物指標。
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