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日本研究用科學數據診斷抑鬱症

2019/05/08

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  日本每年約有100萬人患上抑鬱症等情感性疾病,但正確診斷精神狀態並非易事。據説有時候即使服用藥物也不清楚效果如何。為改善這一情況,相關企業和研究者開始使用最新的研究成果和診斷設備收集與症狀和原因有關的數據,從而對抑鬱症進行科學、客觀的診斷和治療。

 

    

  「總覺得自己狀態不對」,一位20多歲的男性公司職員時隔約2個月再次來到川村綜合診療院就診。他在半年前被診斷出患有抑鬱症,並被開了抗抑鬱的藥物,但是其擅自停止服藥。診療院的院長川村則行懷疑其抑鬱症復發,勸他接受血液檢查。檢查結果和川村懷疑的一樣,顯示抑鬱症復發。最終這名患者接受了檢查的結果,重新開始服藥並定期來院復診。

 

  血液檢查調查的是名為磷酸乙醇胺(PEA)的微量化合物的濃度。抑鬱症患者的這項數值會降低。川村綜合診療院與風險投資企業Human Metabolome Technologies合作,把抑鬱症診斷系統推向實用化。

  

  川村綜合診療院從2011年開始啟動通過血液檢查對問診進行補充的臨床研究,共計對約5300人進行了調查。通過調查發現,抑鬱症患者的磷酸乙醇胺值會隨著治療而上升,如果病情復發則會下降。Human Metabolome Technologies力爭使該系統獲得診斷用品許可。

    

  抑鬱症患者經常無法正確回答醫生的問題。還有的患者尚未痊癒卻自認為痊癒,或是明明恢復了卻以為自己尚未痊癒。川村院長表示,「向患者展示磷酸乙醇胺的數據,説明病情,比較有説服力」。

   

  日本慶應大學的岸本泰士郎專任講師等人在為抑鬱症患者進行診斷之際,會在桌子上設置麥克風和攝像頭。目的是記錄患者的聲音、語速以及表情等。岸本與數據分析公司FRONTEO的子公司等共同開發出一套診斷系統,把收集的數據與專家作出的病情輕重程度評估結合起來,讓人工智慧(AI)進行學習,然後根據患者發聲的樣子和表情等判斷抑鬱症狀的輕重。

     

  作為臨床研究,該系統在2015年冬季至2019年春季被用於250位患者,系統捕捉到了難以通過問診發現的症狀輕微惡化。

          

  岸本認為,通常需要30分鐘左右的問診對抑鬱症患者來説是負擔,醫生的時間也很緊張。利用人工智慧的話,只需5~10分鐘的對話即可對病情作出判斷,這對醫生和患者都有利。

       

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