香港生活節奏急促，令人容易累積壓力。港人的抑鬱指數亦理所當然地高企，平均每100人就有超過八人患有抑鬱症[1]。放眼全球，受抑鬱症困擾的人多達2億8千萬人[2]。患者苦不堪言，亦嚴重影響自身以至身邊人的日常生活。
要判斷是否患有抑鬱症，最好當然是由精神科醫生臨床評估，但香港以至全球許多地方，都面臨醫護人手短缺的問題。另一方面，許多患者對病患亦難以啟齒，擔憂自己不被社會接納。調查發現，在本港常見的精神障礙（包括抑鬱症）患者中，多於七成人[3] 未有尋求協助。
要減輕抑鬱症帶來的社會負擔，尋找更便利的診斷方式彌補傳統面診的不足，刻不容緩。香港中文大學（中大）的研究人員開發的兩項嶄新科技正好應運而生。
手機影片暗藏情緒病蛛絲馬跡
中大醫學院研究團隊開發了一款流動應用程式，透過人工智能分析用家的面部表情、聲音、語言、主觀情緒狀態和作息習慣等，助患者及早發現抑鬱病徵。團隊最近發表的研究顯示，這個結合了多項數碼工具的技術能夠有效評估抑鬱症。
這支跨學科研究團隊由精神病學家、心理學家、軟件工程師以及數據與人工智能專家組成，他們招募了抑鬱症患者和沒有精神障礙的人士一同參與對照研究。兩組人士都需要佩戴腕動計，記錄他們的身體活動，同時使用團隊研發的應用程式記錄精神狀態：每天四次透過程式拍攝影片，並講述自己當時的心情以及過去四個小時的活動；最後由人工神經網絡（一種機器學習模型）使用收集得來的所有資訊，建立能夠預測抑鬱症的模型。
透過以上技術，團隊發現抑鬱症患者比起沒有精神障礙的人士活動較少、作息時間較紊亂、更常皺起眉頭、嘴角向上的表情較少、交談時更傾向談及自己、較常使用帶有消極情緒的言詞、說話較少、說話停頓的時間亦有較大變化，以及平均快樂指數相對較低。
中大醫學院精神科學系系主任兼卓敏精神科學教授榮潤國教授說：「抑鬱症背後遠遠不只是悲傷，還包括一系列生理、認知、情緒和休息活動的變化。因此，我們透過連續七天真實記錄用戶的行為，利用『多模態數據』嘗試判別出華人抑鬱症患者。」
「我們這個數碼診斷系統的最大優勢，在於它是方便、可行的遙距評估工具，無需醫生臨床參與。檢測結果亦由經過培訓的醫學研究人員評估，而不是簡單的問卷式自我評估。程式的用戶持續參與度亦令人滿意，反映用戶接受程度高，程式可推廣至更多市民使用。」
雖然程式未正式推出市面，但團隊對其潛力充滿信心，相信它有望顛覆現時抑鬱症的臨床診斷方式。程式除了為大眾提供更簡便的心理健康評估方法，亦可提供與患者症狀相關的額外資訊而不會出現記憶偏差，更有助提高市民對抑鬱症的關注，甚至可用作培訓醫科生。
團隊正計劃將研究擴展至更廣泛的年齡層和精神障礙患者群體，使程式能夠辨別更多抑鬱症亞型，並希望開發出能夠即時提供檢測結果的全自動系統。
榮教授補充說：「我們正在招募更多從未服用過抗抑鬱藥物的抑鬱症患者參與研究，目的是評估我們的應用程式是否能夠檢測出患者在服用藥物後，其抑鬱症狀隨時間的變化。」
靈魂之窗透視抑鬱症狀
要檢測抑鬱症風險，還可以透過觀察視網膜的成像。中大醫學院臨床研究及生物統計中心的研究團隊最近證實了具備人工智能的「全自動視網膜圖像分析（ARIA）」技術（俗稱「眼底相」）能準確測出成人患抑鬱症的風險。該技術由中大研發，並已用作檢測不同類型的健康疾病風險。
檢測過程相當簡單：和驗眼一樣，只需讓機器拍攝雙眼，影像會上載至雲端，再配合人工智能分析，對照患者與非患者的眼底相資料庫，評估該眼底相的特定特徵是否與抑鬱症有顯著關聯，幾分鐘便得知結果。
研究團隊首先證實了ARIA技術能夠有效評估鼻咽癌康復者患抑鬱症、焦慮症或出現其他壓力的風險，其靈敏度及特異度分別高達98.2%及91.7%。團隊其後將研究推展至精神科醫院，得出相似結果，進一步確認ARIA技術能有效檢測患有抑鬱症的病人。
ARIA技術的研發者、中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心主任徐仲鍈教授說：「社會急需一種快速、客觀而有效的抑鬱症篩檢測試。ARIA為非侵入性技術，能夠快捷簡便地在社區中應用，只須為接受測試者拍攝眼底相，過程無須不斷提問。我們可藉此進行大規模篩查或特定人群篩檢，找出高風險族群，及早介入作出預防。此外，視網膜影像屬客觀分析，而非依賴受試者的反應。」
徐教授解釋說，檢測所得的資訊用途眾多：「我們希望提高普羅大眾的自我意識。一旦ARIA技術確認他們是抑鬱症高風險者，我們建議他們從日常生活著手預防，例如多點活動、奉行地中海飲食、減少煙酒、改善睡眠質素、增加與有共同愛好者的社交聯繫等。對於已患有抑鬱症的族群，我們希望利用ARIA技術監測他們接受治療時的狀況，同時鼓勵他們改變生活方式，以延緩發病時間。」
此創新技術最近於日內瓦國際發明展上榮獲金獎。研究團隊計劃於2024年底在市場推出該系統，並與醫療機構、非政府組織和保險公司等潛在用家合作。團隊亦會進一步調整系統，以用作檢測其他心理狀況。
[1] 根據香港精神健康調查2015年數據。(Lam, L. C. W., Wong, C. S. M., Wang, M. J., Chan, W. C., Chen, E. Y. H., Ng, R. M. K., ... & Bebbington, P. (2015). Prevalence, psychosocial correlates and service utilization of depressive and anxiety disorders in Hong Kong: the Hong Kong Mental Morbidity Survey (HKMMS). Social psychiatry and psychiatric epidemiology, 50, 1379-1388.)
[2]根據世界衞生組織數據（https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/depression）。
[3] 根據香港精神健康調查2015年數據。(Lam, L. C. W., Wong, C. S. M., Wang, M. J., Chan, W. C., Chen, E. Y. H., Ng, R. M. K., ... & Bebbington, P. (2015). Prevalence, psychosocial correlates and service utilization of depressive and anxiety disorders in Hong Kong: the Hong Kong Mental Morbidity Survey (HKMMS). Social psychiatry and psychiatric epidemiology, 50, 1379-1388.)
