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簡介「基於多特徵磁振造影與人工智慧之客觀式自殺預警系統」


簡介「
基於多特徵磁振造影人工智慧之客式自殺預警系

醫學影像暨放射科學系 翁駿程教授

本校醫放系翁駿程教授與嘉義長庚醫院精神科陳錦宏教授組成「人工智慧精神醫學研究團隊」,成功研發出「基於多特徵磁振造影與人工智慧之自殺風險評估系統」,可作為輔助醫師診斷重要的指標。

自殺意念評估是自殺防治的重要步驟。然而目前臨床上自殺風險的評估完全仰賴醫療人員會談診斷、配合量表的主觀判定、及患者本身的意願,是一種準確度不穩定的評估過程,因此醫界莫不積極開發各種更進階的診斷工具來增加診斷準確性。

本團隊使用通用擴散波數取樣磁振造影(generalized q-sampling imaging, GQI)與大腦聯結體分析等技術偵測自殺企圖、自殺意念與憂鬱症之患者腦部神經髓鞘的細微變化,並採用機器學習邏輯迴歸(logistic regression, LR)與極限梯度提升(extreme gradient boosting, XGB)預測自殺意念以利臨床醫師判讀,準確率達 85%。此外,本團隊使用深度學習分析 DenseNet 進行自殺企圖大腦磁振影像分類,準確率達 93.7%。因此,這些研究可作為臨床篩選自殺企圖、自殺意念與憂鬱患者之輔助標準,達到防範自殺之目的。

此研究成果除了已發表二篇國際期刊論文(分別發表於 Journal of Clinical Psychiatry Journal of Clinical Medicine)外,且取得二項中華民國新型專利,並榮獲第 18 屆國家新創獎臨床新創獎。本團隊計畫將影像處理、機器學習與深度學習模組等軟體商品化或建構成為一雲端平台,並與醫院合作,將憂鬱症患者磁振造影影像上傳給資訊平台分析,以預測自殺企圖及自殺意念並提供治療建議。

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