新冠肺炎疫情為人工智慧、遠距健康領域開出新局，透過深度學習技術預測病毒變化，有望革新人類醫療的軌跡。疫情後首場關注「人工智慧與失智照護的未來」研討會將於10月9日召開，全日講壇將分上、下半場，由11位專家扮演科學柯南，試圖理解人工智慧黑盒子將在長期照護、失智領域引爆哪些新可能？
真相真的只有一個嗎？
北榮高齡醫學中心、陽明大學高齡與健康研究中心主任陳亮恭表示，學術界過往利用統計學去分析自然現象，試圖找到真相，但資料科學與人工智慧的出現如同黑盒子，同樣的研究資料會獲得哪種研究結果，無人知曉，「真相真的只有一個嗎？」這正是人類探索自然現象未知的魅力之處。研討會上午場將邀請中研院、產業界專家分別從統計科學、人工智慧以及產業實際應用不同觀點探討最佳策略。
腦影像建構腦齡
研討會下午場則充滿科幻魅力，介紹臉部表情辨識、類人型機器人、穿戴裝置在AI失智防治的最新發現；另外透過健保就診行為大數據分析、腦影像建構腦齡平台預測探討失智症高風險族群的特質。
陳亮恭舉台大臨床藥學研究所教授蕭斐元研究為例，透過高齡民眾就診行為的健保大數據，尋找高齡民眾走向失智過程的就醫軌跡，雖然失智症發病表現相當多元，研究發現心血管或糖尿病患者，在長年就醫中走向焦慮、失眠，接著出現行動困難，最後出現較嚴重的精神症狀，是一種失智症發病的過程。
從就醫軌跡 警示失智風險
他表示，失智症發病的原因與病程相當複雜，透過人工智慧的數據分析能力，能從大量、龐雜的就醫型態資料找到蛛絲馬跡，有助於醫師辨識高風險族群，即早調整照護方案與生活習慣，降低失智症對個人、家庭與國家的影響。
陽明大學神經科學研究所教授林慶波的腦齡研究則進展快速，已可透過腦部磁振造影，以腦齡平台對照出不同類型的腦部退化疾病，例如憂鬱、阿茲海默症、思覺失調等，不只是單一失智症。陳亮恭表示，這代表腦齡影像平台有機會成為腦部退化症狀評估的大平台，打開更多大腦退化的奧祕。
臉部辨識測失智行為變化
面對五年後到來的超高齡社會，照護人力嚴重空缺，導入科技解方迫在眉睫。北榮、陽明大學與宏碁攜手研究臉部情緒智慧辨識，可藉由長者至日照中心時擷取的影像，預測失智長者認知功能與相關精神行為症狀的變化，初步研究發現預測準確度約達七成。陳亮恭表示，當失智長者走進日照中心門口時，攝影機便會擷取長者的臉部表情，經一年建置與測試後，針對20餘位失智症長者建立出來的預測模型，未來將規劃導入至榮民醫療體系日照中心，強化預測模型的精確度外，更可以幫助照護人員早期發現長者的狀況與認知衰退，以便探求原因以及改善照顧方案。
研究改變超高齡未來
此外，陳亮恭透過台日整合健康老化大數據，以精準健康策略定義出衰老的臨床表徵以及潛在病因，透過跨國資料進行比對，建構出精準健康老化的新策略以及生理表徵，期待能改變人類衰老進展，結合生醫與資通訊科技改變超高齡台灣的未來。
「人工智慧與失智照護的未來」研討會
歡迎有心跨域研究的教育業、醫療人員、資訊工作者報名，額滿為止。
時間：10月9日（五）9時至16時45分
地點：張榮發基金會801會議廳
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