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27/12/2018

【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

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Text: Douglas Lam

以面部視像、音頻、文字來分析

 

  涉及的環節多,需要的時間長,間接令潛在的病人不願接受治療,而病人面對醫生時的表現,亦會對診斷造成影響。李飛飛團隊的研究,就提出以語言分析和 3D 面部掃瞄去量度抑鬱症狀的嚴重程度。

 

 

  只需要 3D 面部掃瞄影片、病人說話的音頻,而及轉成文字的訪談錄音三種數據,輸入設計好的訓練模型,就可演算出病人的抑鬱症症狀有多嚴重。模型用上來自 142 名病人的 PHQ 評分和 189 次臨床訪談,合共 50 小時的數據生成,並嘗試就面部視像、音頻、文字作獨立及混合式演算去比較診斷結果,分析的準確度主要來自文字的語理分析,有近 80% 的準確度,而視像、音頻則主要用作縮窄判斷時的誤差。

 

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聊天機械人釋放病人情感

 

  論文結論中提到一點發人深省﹐原來今次研究的資料收集,不涉及任何面對面的診斷和訪談,就是臨床訪談也是由聊天機械人代行的,研究認為這減低病人對診斷的恐懼,更願意展現真實的情感,而令人工智能診斷有更高的準確度。這意味我們可以更倚仗人工智能去協助診斷嗎?

 

 

  研究團隊就認為人工智能診斷只屬輔助手段,測試的標準也跟正式的診斷有差別,人工智能協助診斷的成本但,而且有望透過手機完成診斷,可覆蓋的病人層面更廣,總的來說,是令人鼓舞的。

 

 

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