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導入AI協助檢測過動症 準確率是傳統方式兩倍以上

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 導入AI協助檢測過動症     準確率是傳統方式兩倍以上

好醫師新聞網記者唐逸/高雄報導

圖:高醫兒科部林龍昌主任展示「人工智慧情境教室」的椅子,透過四個設有荷重元件的椅腳,測出物體受到應力或剪應力作用,可因受力大小不同產生相對應的變化,用來偵測ADHD病人活動情形/高醫提供

目前ADHD的診斷與嚴重程度的評估,只能依賴臨床觀察,臨床上常使用的SNAP-IV量表,有時候會因為觀察者(父母、老師等)的主觀判斷,進而影響到診斷的精確性或嚴重程度的判定。高雄醫學大學附設中和紀念醫院(下稱高醫)兒科部團隊,利用ADHD兒童不專心及過動的特點,特別打造一個情境教室,模擬兒童真實上課狀況,使用非接觸性且可長時間偵測的方法,在模擬上課的情境下,達到自動化、客觀的診斷及評估目的,減輕家長及醫療人員的負擔,並造福為數眾多的ADHD病人,這套「注意力不足過動症評估方法」評估工具,更已獲得發明專利,至今已擴展至全台各大醫院,甚至離島醫院也來取經。

 

高醫戴嘉言副院長表示,過動症是一種神經發展障礙,主要表現包括注意力不集中、過度活躍和衝動行為。

 

高醫小兒部徐仲豪部長表示,現今智慧型偵測系統在科技的進步下日新月異,有許多臨床問題可以運用新的偵測裝置及演算法加以解決。模擬教室內包含一套課桌椅,一個大螢幕,三部攝影機,椅子下方的四個椅腳裝設有荷重元件,荷重元件(LOAD cell)是一種受力後會產生變形的材料,可以測出物體受到應力或剪應力作用,所引起的大小或形狀的改變量,可因受力大小不同產生相對應的變化,用來偵測ADHD病人活動情形,攝影機除了記錄病人活動外,主要用來偵測眼球運動,以客觀紀錄病人是否有不專心之狀況。

 

高醫小兒神經科林龍昌主任補充,團隊利用椅腳裝設有荷重元件的課桌椅,輔助診斷及評估ADHD用藥後的療效,在診斷方面區分成實驗組和對照組,發現兩組間有非常顯著的差異,相較於臨床上常使用的SNAP-IV量表,此方式的診斷正確率幾乎是傳統量表的兩倍,並已精準診斷600多位病人。團隊也進一步利用「椅子」進行療效評估,兒童在「椅子」上移動的大小可反應其過動程度,透過這些微小的數據,可以讓團隊評估孩子的藥量是否需更改,也能自動化且客觀的評估服藥後的療效。

 

此外,情境教室中也可利用攝影機偵測病患動作,以病人影像像數相減的演算法,計算病人單位時間動作的特徵值,發現ADHD組與非ADHD組,兩組間有非常顯著的差異,而且使用此方法偵測的正確率及敏感性分別都很高,表示可以用此方法協助診斷ADHD,可以達到很高的正確率。同樣的,這個方法也可以用來進行療效評估,進一步減輕照顧者的負擔。

 

 

更新時間|2025.04.17 13:00 臺北時間
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