年長者只需走幾步、坐下再站起，甚至完成簡單的平衡動作，人工智慧（AI）便能通過分析這些動作，評估身體機能，識別早期衰弱跡象，並預測跌倒風險。
國立健保集團綜合診療所與本地數碼醫療公司CareCam於9月15日宣布合作研發一款人工智慧篩查工具。系統利用平板電腦攝像頭捕捉人體動作，並分析走路速度、步伐頻率、關節活動幅度及身體平衡能力等數據。
研發團隊目前的初步目標，是將整個篩查過程控制在五分鐘內。雙方正收集不同年齡層及身體狀況人士的動作數據，用於訓練AI算法，希望將目前需要醫護人員進行的多項身體機能測試，簡化為一次自動化篩查。
研究於今年4月啟動，目前處於第一階段，目標招募1000名40歲至100歲的參與者，當中包括身體健康、處於衰弱前期及已經衰弱的人士。截至目前，團隊已招募約750人，預計未來一兩個月完成第一階段研究。
國立健保集團綜合診療所臨床醫學研究組副處長王琪慧助理教授受訪時說，團隊特意將參與者年齡設定在40歲以上，一方面希望建立不同年齡層的正常步態數據，另一方面也希望找出一些外表看似健康，但身體機能已經出現變化的人士。
王琪慧也是一名高級顧問家庭醫生。她說，研究人員將分析參與者在行走、坐下及站起，以及保持身體平衡時的動作，再利用這些數據訓練AI算法，以識別早期衰弱跡象及預測跌倒風險。
目前，國立健保集團綜合診療所主要通過臨床虛弱指數（Clinical Frailty Scale）問卷，對年長者進行衰弱程度評估。如果評估結果顯示年長者可能處於衰弱狀態，醫護人員才會進一步進行步行速度、坐站能力及平衡能力等身體測試。王琪慧指出，這些測試每次約需10至15分鐘，並且需要醫護人員參與。若未來要擴大篩查規模，讓更多年長者定期接受身體機能評估，人力及時間可能成為限制。
此外，臨床虛弱指數主要幫助醫護人員判斷一個人是否處於衰弱狀態，卻無法進一步指出具體是哪一方面的身體機能出現問題。王琪慧說，身體衰弱並不只是走路速度變慢，肌力下降及身體平衡能力減弱，同樣可能增加跌倒風險。因此，若能進一步分析不同身體機能的變化，將有助於及早發現問題並進行針對性介入。
CareCam的系統可通過普通平板電腦的攝像頭捕捉人體動作，受測者不需要穿戴動作捕捉設備，也無需在身上貼上標記。
CareCam首席科技總監拉曼普里特星（Ramanpreet Singh Pahwa）受訪時說，系統能夠分析人體不同關節的活動情況，也能識別身體為了彌補某個部位活動受限而產生的「代償動作」。
例如，當髖關節活動受限時，一個人可能會在無意識下更多依靠膝蓋發力。系統能夠捕捉這類動作變化，並將其納入分析。
他說，傳統步態分析通常需要受測者穿戴動作捕捉設備，並在配備多台攝像機的專業實驗室內進行測試，之後還需由專業人員分析數據，從測試到完成分析可能耗時兩至四小時。
相比之下，CareCam系統可利用平板電腦完成動作捕捉及數據處理，並在測試結束後約兩分鐘生成分析報告。
研究第二階段預計於明年在國立健保集團旗下綜合診療所展開，進一步測試這套工具如何融入現有醫療流程。
王琪慧說，長遠而言，團隊希望將相關設備設置在綜合診療所或活躍樂齡中心，讓年長者像測量身高、體重和血壓一樣，自行完成簡單的身體機能篩查。
如果篩查發現肌力或平衡能力開始下降，醫護人員便可根據個人情況提供運動建議，例如加強肌力或平衡訓練，在身體進一步衰弱之前及早介入，從而降低跌倒風險。
來源：聯合早報
