椅子測出過動兒!高醫創AI情境教室 15分鐘檢測出爐
【記者古和純/高雄報導】注意力不集中合併過動症(ADHD)是兒童常見神經行為疾病,每班級會出現1至2名過動兒,過去診斷倚賴臨床觀察,近期高醫利用ADHD兒童不專心及過動的特點,透過AI智慧醫療計算兒童在「椅子」上移動大小、偵測眼球運動等客觀評估,使ADHD病情在學齡階段就能精準診斷、即時治療,而這套工具評估過程僅花15分鐘,獲專利認證推廣至多家醫院使用。

高醫跨領域學界研發ADHD評估工具
高醫小兒神經科主任林龍昌指出,過動兒(過動症:ADHD)發生率約有6-7%,而ADHD的診斷與嚴重程度的評估,長久以來只能依賴臨床觀察,臨床上常使用的SNAP-IV量表,有時候會因為觀察者,如父母、老師主觀判斷失凖,連帶影響醫師診斷,恐使治療成效不彰。
高醫兒科部團隊林龍昌教授、楊瑞成教授近期跨領域與學界義守大學電機系吳榮慶教授、高雄科技大學資管系歐陽振森教授共同合作,研發「注意力不足過動症評估方法」評估工具,這是一套利用ADHD兒童不專心及過動的特點,特別打造一個人工智慧情境教室,模擬兒童真實上課狀況,使用非接觸性約15分鐘可偵測的方法,在上課情境下,自動化、客觀診斷評估病患是否具有過動兒的癥狀。

透過過動症「兩大特徵」著手研發
「過動症有兩大特徵,活動量大與不專注。」林龍昌表示,主要與大腦的功能失調有關(腦部前額葉、基底核等),目前還沒有精確的病因,有研究發現具有高度的遺傳性;由於學齡兒童若患有過動症,該症狀恐會嚴重妨礙學習、人際關係及人格發展,因此陪伴孩子度過學習過程極為重要,林龍昌表示,隨著年齡增長腦部發展成熟,過動兒自我控制愈好,能在關鍵期藉由藥物、運動等治療降低學習、人際互動的挫折感,更有助於未來發展。
據了解,「人工智慧情境教室」利用椅腳裝設有荷重元件的課桌椅,可輔助診斷及評估ADHD用藥後的療效,林龍昌進一步說明,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。
而團隊利用「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。


高醫推廣評估系統至全台各地
由於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,若未能及早治療讓病患身心健全發展,也有研究顯示過動症病友後續出現情緒管理失控、藥酒癮等高風險情形。
高醫副院長戴嘉言表示,身為大學附設醫院及醫學中心,高醫始終秉持「教學、服務、研究」的使命,承擔救治「急症、重症、難症、罕見疾病」病人的責任,因此高醫善盡社會責任,將「注意力不足過動症評估方法」此套評估系統推廣至全台各地,讓被動應對轉為主動偵測,使ADHD病情得以及早發現,及時進行精準治療,守護更多孩子的健康未來。
人工情境教室評估只花15分鐘
現今智慧型偵測系統在科技的進步下日新月異,有許多臨床問題都可以運用新的偵測裝置及演算法加以解決,高醫小兒部徐仲豪部長表示,「人工智慧情境教室」的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。
林龍昌指出,情境教室中也可利用攝影機偵測病患動作,偵測的正確率及敏感性分別都很高,表示此方法協助診斷ADHD可達高正確率,用在進行療效評估,進一步能減輕照顧者的負擔。

評估系統使用Nvidia H200 GPU
高醫副院長副院長盧鴻興負責高醫體系智慧醫療發展,他進一步說明,為了持續發展高醫體系AI 智慧醫療,高醫近日已經引進 Nvidia H200 GPU 人工智慧主機,以提升醫療診斷的精準度與效率。智慧型偵測系統可收集並分析大量醫療數據,為 AI 模型訓練提供強大支援。
「人工智慧情境教室,本次導入的 Nvidia H200 GPU,具備強大的運算能力!」盧鴻興表示,在加速醫學影像分析、疾病預測及個人化治療方案的開發有顯著成效,未來透過 AI 技術,醫療團隊能更快速辨識潛在風險,提升臨床決策準確性,為病人帶來更優質的醫療服務。
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