年长者只需走几步、坐下再站起，甚至完成简单的平衡动作，人工智能（AI）便能通过分析这些动作，评估身体机能，识别早期衰弱迹象，并预测跌倒风险。
国立健保集团综合诊疗所与本地数码医疗公司CareCam于9月15日宣布合作研发一款人工智能筛查工具。系统利用平板电脑摄像头捕捉人体动作，并分析走路速度、步伐频率、关节活动幅度及身体平衡能力等数据。
研发团队目前的初步目标，是将整个筛查过程控制在五分钟内。双方正收集不同年龄层及身体状况人士的动作数据，用于训练AI算法，希望将目前需要医护人员进行的多项身体机能测试，简化为一次自动化筛查。
研究于今年4月启动，目前处于第一阶段，目标招募1000名40岁至100岁的参与者，当中包括身体健康、处于衰弱前期及已经衰弱的人士。截至目前，团队已招募约750人，预计未来一两个月完成第一阶段研究。
国立健保集团综合诊疗所临床医学研究组副处长王琪慧助理教授受访时说，团队特意将参与者年龄设定在40岁以上，一方面希望建立不同年龄层的正常步态数据，另一方面也希望找出一些外表看似健康，但身体机能已经出现变化的人士。
王琪慧也是一名高级顾问家庭医生。她说，研究人员将分析参与者在行走、坐下及站起，以及保持身体平衡时的动作，再利用这些数据训练AI算法，以识别早期衰弱迹象及预测跌倒风险。
目前，国立健保集团综合诊疗所主要通过临床虚弱指数（Clinical Frailty Scale）问卷，对年长者进行衰弱程度评估。如果评估结果显示年长者可能处于衰弱状态，医护人员才会进一步进行步行速度、坐站能力及平衡能力等身体测试。王琪慧指出，这些测试每次约需10至15分钟，并且需要医护人员参与。若未来要扩大筛查规模，让更多年长者定期接受身体机能评估，人力及时间可能成为限制。
此外，临床虚弱指数主要帮助医护人员判断一个人是否处于衰弱状态，却无法进一步指出具体是哪一方面的身体机能出现问题。王琪慧说，身体衰弱并不只是走路速度变慢，肌力下降及身体平衡能力减弱，同样可能增加跌倒风险。因此，若能进一步分析不同身体机能的变化，将有助于及早发现问题并进行针对性介入。
CareCam的系统可通过普通平板电脑的摄像头捕捉人体动作，受测者不需要穿戴动作捕捉设备，也无需在身上贴上标记。
CareCam首席科技总监拉曼普里特星（Ramanpreet Singh Pahwa）受访时说，系统能够分析人体不同关节的活动情况，也能识别身体为了弥补某个部位活动受限而产生的“代偿动作”。
例如，当髋关节活动受限时，一个人可能会在无意识下更多依靠膝盖发力。系统能够捕捉这类动作变化，并将其纳入分析。
他说，传统步态分析通常需要受测者穿戴动作捕捉设备，并在配备多台摄像机的专业实验室内进行测试，之后还需由专业人员分析数据，从测试到完成分析可能耗时两至四小时。
相比之下，CareCam系统可利用平板电脑完成动作捕捉及数据处理，并在测试结束后约两分钟生成分析报告。
研究第二阶段预计于明年在国立健保集团旗下综合诊疗所展开，进一步测试这套工具如何融入现有医疗流程。
王琪慧说，长远而言，团队希望将相关设备设置在综合诊疗所或活跃乐龄中心，让年长者像测量身高、体重和血压一样，自行完成简单的身体机能筛查。
如果筛查发现肌力或平衡能力开始下降，医护人员便可根据个人情况提供运动建议，例如加强肌力或平衡训练，在身体进一步衰弱之前及早介入，从而降低跌倒风险。
来源：联合早报
