【文、圖／選自好人出版《AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告》，作者李友專】
及早「認出」大腦退化
關於疾病風險預測部分，目前醫療 AI 也能應用在讓人聞之色變的阿茲海默症( Alzheimer's Disease，縮寫 AD )、帕金森症( Parkinson's Disease，簡稱 PD ) 等神經退化疾病。
在過去，提到記憶力減退、言語表達困難或判斷力變差，導致日常生活受到影響，通常我們會認為這些症狀只是老化的一部分，但其實都是阿茲海默症的警示徵兆，更不是老人的專利。
根據2017年國際失智症協會會( Alzheimer's Disease International，簡稱 ADI ) 資料，推估 2017 年球失智症人口近 5 千萬人。台灣失智症協會以 2017 年 7 月內政部人口統計資料推估，台灣 65 歲以上失智人口有 25.3 萬人，其中 30 至 64 歲失智症盛行率依據國際失智症協會之資料為千分之一，估算台灣 30 至 64 歲失智症人口有 1.26萬人，這個數字雖然比起老年型失智症來得少，但年輕型失智症的惡化速度特別快，發病後短則 2 至 5 年，就得臥床或生命隕落，有些家庭頓失支柱，也因必須照護病人而承受莫大身心與經濟壓力。
只是失智症確診率低，很多人因為對於失智症的認識不足而忽略，造成失智者沒有受到妥善照顧與安置，引發其他社會安全問題。失智症見的「阿茲海默症」， 由德國醫師阿茲海默 ( Alois Alzheimer ) 在 1906 年首次發現，短短一百多年，隨著人類壽命延長，老年人口增多外，患者年輕化的趨勢，也都已成為現代社會在健康照顧上的一大難題。
阿茲海默症的發生，是從認知、理解功能開始退化，所以會先出現記憶、情緒、行為失常的症狀；目前沒有能及早診斷方法，但 AI 透過機器學習，可以先從容易被忽略的行為模式變化中，「預測」罹患阿茲海默症的高風險族群。
美國麻省理工學院開發出一款追蹤裝置，用在監測阿茲海默症早期症狀的動態，研究人員在長照中心進行實驗，收集大量的行為數據，經過「資料探勘」( Data Mining )、追蹤了解病人的早期徵兆，包括躁動、憂鬱、睡眠中斷、重複特定行為等，歸納出相關的阿茲海默症徵兆。
根據這些病徵，英國的研究團隊開發出一套電話語音 AI 分析系統，根據病人的聲音，就能分析對方的聲帶運動及講話聲音的變化，協助醫師及早發現病人是否罹患帕金森氏症的可能。這個系統還能紀錄、保持分析結果，讓病人不必經常到醫院回診，他們只要定期撥打電話，醫師就能監控病人狀況，觀察治療是否有所改善。
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