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全球約3億人正受抑鬱癥困擾，此癥更成為全球醫(yī)療負擔的主因之一。根據香港精神健康調查2015年數據，本港每100名港人就有8.3人患有抑鬱癥。目前臨床評估是診斷抑鬱癥的黃金標準，但精神健康服務在香港及全球多個地區(qū)供不應求。香港中文大學醫(yī)學院研發(fā)了採用「多模態(tài)數據—人工智能分析」的手機應用程式，即透過人工智能分析使用者的「多模態(tài)數據」，包括面部表情、聲音及文字等生物指標，以及由腕動計收集到的作息習慣資料作診斷。研究證實此技術能有效評估抑鬱癥，結果已於國際期刊Translational Psychiatry發(fā)表。

中大醫(yī)學院團隊研發(fā)的手機程式，透過錄影記錄使用者的表情、聲線及感覺描述，評估快樂指數。整個過程約需兩分鐘。

2015年香港精神健康調查指出，本港常見精神障礙患者（包括抑鬱癥及焦慮癥患者）中七成人未有尋求精神健康服務，原因包括缺乏意識、害怕被歧視或尋求服務時遇到困難。為了讓患者更願意尋求協(xié)助，醫(yī)學界近年興起利用無需面診的電子平臺協(xié)助診斷。

中大醫(yī)學院精神科學系系主任兼卓敏精神科學教授榮潤國教授表示：「抑鬱癥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(tǒng)的臨床診斷，利用電子方式量度及分析一系列多模態(tài)數據，亦有望成為新一代的抑鬱癥評估和監(jiān)測工具。」

中大醫(yī)學院精神科學系於2021年6月至2023年3月期間進行了一項對照研究，以分析用「多模態(tài)數據」診斷華人抑鬱癥患者的成效。研究共招募了101位抑鬱癥患者（抑鬱癥組）及82位沒有精神障礙的人士（對照組）參與。參加者需要連續(xù)七天佩帶腕動計以記錄他們的作息資料，並在中大研發(fā)的手機程式中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。

是次研究發(fā)現抑鬱癥患者主要的生物特徵包括作息測量結果顯示，他們會減少活動時間，並會出現較紊亂的作息時間，例如遲睡及遲起床；多緊皺眉頭，嘴角向上的表情亦較少；在交談時，他們傾向談及自己，並較常使用帶有消極情緒的言語，們語速會變慢且停頓的時間亦有較大變化；抑鬱癥患者及康復者的快樂指數平均都較對照組低。

榮潤國教授解釋：「在抑鬱癥患者面部表情方面，我們的研究結果與以往文獻的分析一致：抑鬱癥患者在情緒低落時會眉頭緊皺，前額與眉頭間會皺縮起來形成像Ω符號般的臉部表情，稱為『Omega sign』，這是一種憂鬱情緒的面部特徵。此外，我們的結果與高加索人種（亦稱白人）抑鬱癥患者的研究結果一致，華人抑鬱癥患者語速會變慢，同時傾向在說話中使用第一人稱，這反映了抑鬱癥患者有自我關注的傾向，我們的研究證明這是一種跨文化的普遍現象。這些生物特徵可以成為識別抑鬱癥高風險人群的指標。另外，研究證明了『多模態(tài)數據—人工智能平臺』輔助醫(yī)學教育及培訓的潛能。」

榮潤國教授表示，抑鬱癥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，可以透過客觀的科學方式作評估。

中大醫(yī)學院精神科學系博士後研究員陳捷博士表示：「除了檢視診斷的效用，我們透過人工智能進一步分析發(fā)現，多模態(tài)數據可以有效判斷患者是否曾經患過抑鬱癥，其統(tǒng)計學上F1分數[1]達0.81。此外，多模態(tài)數據配合自我評估量表亦可以評估患者的臨床狀態(tài)，在統(tǒng)計學上F1分數可達0.70，優(yōu)於僅使用單模態(tài)或簡單自我評估的效果。」

陳捷博士模擬抑鬱癥患者眉頭緊皺的表情。

中大醫(yī)學院精神科學系助理教授李汶浩博士表示：「我們計劃運用是次研究所得到的抑鬱癥電子生物標記，建立一個專門篩查和監(jiān)測華人抑鬱癥患者的人工智能自動化系統(tǒng)。抑鬱癥是十分普遍的精神健康問題，有關服務的需求殷切，而上述系統(tǒng)具有協(xié)助診斷和監(jiān)測此病的潛力，助舒緩醫(yī)護人員的壓力。」

李汶浩博士表示，手機應用程式現階段只應用於抑鬱癥患者的研究。團隊將繼續(xù)收集更多元及更大量的臨床數據，提升程式的人工智能系統(tǒng)，目標是普及至社區(qū)應用，作為抑鬱癥評估工具。

此項研究由醫(yī)務衞生局的醫(yī)療衞生研究基金資助。

頂圖：（左起）中大醫(yī)學院精神科學系系主任兼卓敏精神科學教授榮潤國教授、博士後研究員陳捷博士及助理教授李汶浩博士。