2023-05-11 20:12:43

母親患病「拖症」3年孝子研AI系統分析患抑鬱症風險

母親節將至，有否想過運用自己擅長的技能及專業知識，為媽媽度身訂造一份窩心的禮物﹖香港專業教育學院(IVE)資訊科技學科畢業生何育麟(Alan)受母親患病經歷啟發，以人工智能(AI)科技開發了一套系統，透過分析求助者的說話聲線、情緒和關鍵詞等，評估情緒困擾及患上抑鬱症的程度及風險。Alan表示，「希望可幫到更多如我媽媽面對同一狀況的病人，助他們及早得到適切治療。」

IVE數據科學及分析高級文憑畢業生何育麟與兄長及IVE同學去年合作開發作品「AI早期抑鬱症篩查系統」。Alan憶述，設計作品的源起來自母親的經歷。Alan在就讀中學時，媽媽因工作壓力而患上抑鬱症，他說：「發病初期，媽媽的病徵不算明顯，僅不時感到情緒低落、對生活感憂慮。後期情況每況愈下，她試過病發而突然失去部分記憶和行為意識，在廚房煮菜時不知道為何自己手持菜刀。」多番求診下，Alan母親被診斷患上抑鬱症，但病情輾轉已被耽誤3年。

在一次陪伴媽媽覆診時，Alan留意到醫生透過定期與病人對話分析其病情變化，令他想到運用科技輔助及支援醫生，分析與病人對話的內容，以提升診斷的準確度和效率。Alan說：「我當時正修讀IVE數據科學及分析高級文憑課程，其中一個單元便是機器學習及AI應用。我於是收集不同抑鬱症相關的文獻和詞庫，以及與患者對話的醫療和社交媒體大數據，齊集資料後，我再自行編寫的深度學習模型，應用AI、機械學習和大數據分析等科技，分析對話語氣和患者情緒，最終開發出『AI早期抑鬱症篩查系統』。」

結合AI、機械學習和大數據技術篩查病情

現時不少政府部門或社福機構亦有提供精神健康熱線和網上支援，這套「AI早期抑鬱症篩查系統」正好為這班受情緒困擾的求助者和輔導義工而設。例如機構的輔導義工可於系統的網上平台與求助者進行線上會議，同時檢視求助者的病歷和過往對談紀錄。當開始線上對談後，系統會自動分析求助者說話的語氣、聲線和內容，了解其情緒，系統更會實時將語音轉化為文字，辨識其使用的字詞。

Alan介紹：「我們參考史丹福大學所做的抑鬱症研究詞庫，內有超過二千個與抑鬱相關的關鍵詞，用以訓練我們AI系統，分析對談內容。舉例說，有單親母親個案會重覆使用關鍵詞『useless（無用）』形容自己，系統會記錄使用頻率和分析與其他字詞的關聯，因而估計求助者或情緒受困。」

系統會在完成對談後為社工初步評估求助者患有抑鬱症或情緒困擾的風險程度，以及顯示與抑鬱相關的關鍵詞和患病因由，更根據美國防止自殺機構的指引，在對話內容中自動偵測藥物、酒精、賭博和自殘等相關的一系列用詞，從而評估求助者的自殺傾向。最後，系統會提供心理健康和防止自殺建議，並自動生成報告，方便專業人員的進一步跟進。

下一步研支援更多語言

負責指導此項目的IVE(青衣)資訊科技系高級講師高堅華表示，系統集線上諮詢和智能分析於一身，方便易用，可將輔導對談內容以數據化呈現，能支援專業輔導或醫護人員作初步篩查及參考，但病情診斷及治療仍需依賴醫護及輔導團隊的專業判斷為準。系統暫時只支援英語，下一步希望可優化至支援更多語言如廣東話及普通話。

開發遇挑戰感激媽媽支持

對Alan來說，研發的最大動力並非來自獎項，而是媽媽的鼓勵與支持，他分享：「開發時遇上不少挑戰，我和組員一方面要解決和選擇應用不同深度學習模型的技術問題，另一方面又要搜查權威的抑鬱症文獻和統計以訓練AI系統。媽媽一直是我最強後盾，每一場比賽，媽媽均會親身到場，為我打氣。」

Alan媽媽現時已經康復，但作為抑鬱症過來人，會從用家角度，跟Alan分享病人的心路歷程，如求助者在早期對談時多不願露面，故Alan設計系統時亦考慮到這一點，以分析語音為主。媽媽支持兒子追夢，她笑言：「我給予他無限信心發展興趣和才能，他在開發時曾遇上不少困難，我鼓勵他不要怕失敗、勇於嘗試。我的母親節願望，是希望兒子在專業領域上不斷進步，回饋社會。」

Alan現已升讀本地大學電腦科學相關學士學位課程，他不忘母親教晦，以親身經歷回饋社會，他曾於防止自殺機構擔任義工，接受接聽及處理求助者電話的培訓。IVE團隊將計劃進一步優化系統，如研究結合AI生成技術，加入虛擬診症功能等，提供即時智能問診和輔導服務。