2025-04-17 | 好醫師新聞網

導入AI協助檢測過動症準確率是傳統方式兩倍以上

好醫師新聞網記者唐逸／高雄報導

圖：高醫兒科部林龍昌主任展示「人工智慧情境教室」的椅子，透過四個設有荷重元件的椅腳，測出物體受到應力或剪應力作用，可因受力大小不同產生相對應的變化，用來偵測ADHD病人活動情形／高醫提供

目前ADHD的診斷與嚴重程度的評估，只能依賴臨床觀察，臨床上常使用的SNAP-IV量表，有時候會因為觀察者(父母、老師等)的主觀判斷，進而影響到診斷的精確性或嚴重程度的判定。高雄醫學大學附設中和紀念醫院(下稱高醫)兒科部團隊，利用ADHD兒童不專心及過動的特點，特別打造一個情境教室，模擬兒童真實上課狀況，使用非接觸性且可長時間偵測的方法，在模擬上課的情境下，達到自動化、客觀的診斷及評估目的，減輕家長及醫療人員的負擔，並造福為數眾多的ADHD病人，這套「注意力不足過動症評估方法」評估工具，更已獲得發明專利，至今已擴展至全台各大醫院，甚至離島醫院也來取經。

高醫戴嘉言副院長表示，過動症是一種神經發展障礙，主要表現包括注意力不集中、過度活躍和衝動行為。

高醫小兒部徐仲豪部長表示，現今智慧型偵測系統在科技的進步下日新月異，有許多臨床問題可以運用新的偵測裝置及演算法加以解決。模擬教室內包含一套課桌椅，一個大螢幕，三部攝影機，椅子下方的四個椅腳裝設有荷重元件，荷重元件(LOAD cell)是一種受力後會產生變形的材料，可以測出物體受到應力或剪應力作用，所引起的大小或形狀的改變量，可因受力大小不同產生相對應的變化，用來偵測ADHD病人活動情形，攝影機除了記錄病人活動外，主要用來偵測眼球運動，以客觀紀錄病人是否有不專心之狀況。

高醫小兒神經科林龍昌主任補充，團隊利用椅腳裝設有荷重元件的課桌椅，輔助診斷及評估ADHD用藥後的療效，在診斷方面區分成實驗組和對照組，發現兩組間有非常顯著的差異，相較於臨床上常使用的SNAP-IV量表，此方式的診斷正確率幾乎是傳統量表的兩倍，並已精準診斷600多位病人。團隊也進一步利用「椅子」進行療效評估，兒童在「椅子」上移動的大小可反應其過動程度，透過這些微小的數據，可以讓團隊評估孩子的藥量是否需更改，也能自動化且客觀的評估服藥後的療效。

此外，情境教室中也可利用攝影機偵測病患動作，以病人影像像數相減的演算法，計算病人單位時間動作的特徵值，發現ADHD組與非ADHD組，兩組間有非常顯著的差異，而且使用此方法偵測的正確率及敏感性分別都很高，表示可以用此方法協助診斷ADHD，可以達到很高的正確率。同樣的，這個方法也可以用來進行療效評估，進一步減輕照顧者的負擔。