年长者走几步、坐下再站起，人工智能就能从这些简单动作分析身体机能，发现早期身体衰弱迹象，并预测跌倒风险。
国立健保集团综合诊疗所与本地数码医疗公司CareCam，星期二（9月15日）宣布合作研发人工智能（AI）筛查工具，利用平板电脑摄像头捕捉人体动作，分析走路快慢、步伐频率、关节活动幅度和平衡能力等。
研发中的工具初步目标是在五分钟内完成筛查。双方正收集不同年龄和身体状况人士的动作数据来训练AI，希望最终把目前须由医护人员进行的多项身体测试，简化为一次自动化筛查。
研究今年4月启动，目前处于第一阶段，目标招募1000名40岁至100岁的参与者，包括身体健康、处于衰弱（frailty）前期和已经衰弱的人士。团队至今已招募约750人，预计未来一两个月完成第一阶段研究。
国立健保集团综合诊疗所临床医学研究组（Clinical Research Unit）副处长王琪慧助理教授受访时说，团队刻意招募40岁以上参与者，一方面是为了建立不同年龄层的正常步态数据，另一方面也希望找出一些表面健康、身体机能却可能已出现变化的人。
王琪慧也是一名高级顾问家庭医生。她说，研究人员会分析参与者走路、坐下再站起，以及保持平衡时的动作，并利用这些数据训练AI算法，识别早期身体衰弱迹象及预测跌倒风险。
现有测试耗时且须医护人员参与
目前，国立健保集团综合诊疗所主要以问卷形式进行临床虚弱指数（Clinical Frailty Scale）评估。若评估显示年长者可能处于衰弱状态，医护人员才会进一步进行步行速度、坐站能力和平衡能力等身体测试。
王琪慧指出，这部分的身体测试须由医护人员进行，每次约需10至15分钟。若要扩大筛查规模，让更多年长者定期接受评估，人力和时间都会成为限制。
此外，临床虚弱指数能协助医护人员判断一个人是否衰弱，却无法进一步找出具体是哪方面的身体机能出了问题。“很多人以为身体衰弱只是走路比较慢，但实际上，肌力和身体平衡出现问题，也可能增加跌倒风险。”
传统步态分析两三小时 AI约两分钟出报告
CareCam的系统通过一台普通平板电脑的摄像头捕捉人体动作，不必架设多台摄像头，受测者也无须穿戴设备，或在身上贴标记。
公司首席科技总监拉曼普里特星（Ramanpreet Singh Pahwa）受访时说，系统能分析人体不同关节的活动情况，也能识别身体为了弥补某个部位活动受限而做出的“代偿动作”。
例如，髋关节活动受限时，一个人可能不自觉地更多依靠膝盖发力，系统也能捕捉这类变化。
他指出，传统步态分析通常须让受测者穿戴动作捕捉设备，并在装有多台摄像机的专业实验室进行测试，之后再由专业人员分析数据，从测试到完成分析，整个过程可能耗时两至四小时。
相比之下，CareCam系统可直接通过平板电脑完成动作捕捉和数据处理，测试后约两分钟就能生成分析报告。
未来或可像量血压一样自行筛查
研究第二阶段预计明年在国立健保集团旗下综合诊疗所试行，测试这套工具如何融入现有医疗流程。
王琪慧说，长远而言，希望把相关设备设置在综合诊疗所或活跃乐龄中心，让年长者像测量身高、体重和血压一样，自行完成简单的身体机能筛查。
一旦发现肌力或平衡能力开始下降，医护人员便可针对个别情况提供运动建议，例如加强肌力或平衡训练，在身体进一步衰弱前介入，降低跌倒风险。
