AI 技術如何提供更精準、更客觀、更快速的「兒童復健」評估流程?

醫療科技

隨 AI 技術進步,醫療領域也開始出現許多技術應用,其中包含 AI 協助醫護人員判讀醫療影像與病患身體狀況監測,此外, AI 更可應用於復健領域。義守大學職能治療學系張韶霞教授的研究團隊長期關注兒童復健領域,並運用 AI 影像辨識技術,開發寫字、感覺統合的訓練系統,幫助復健醫療團隊更精準掌握兒童的問題,進而制定最適合的復健計畫,提高復健治療的效率與成效。

寫字評估與訓練工具兩大創新:以向量記錄筆劃與即時回饋機制

從全球 23 個國家參賽者脫穎而出、拿下「2023 臺灣創新技術博覽會」發明競賽金牌獎的「電腦化寫字評估與訓練系統」,是張韶霞和義守大學物理治療學系余南瑩教授所主持的團隊投入科技復健領域的重要研發成果。張韶霞表示,寫字是兒童學習生涯最重要的職能與學業基礎,然而對於有書寫障礙的孩童來說,在習字過程中出現的字跡潦草、字體異常傾斜、筆畫順序或方向錯誤等問題,並不是多寫幾遍就能改善,必需進行復健治療強化身體感覺統合與協調能力,才能改善在書寫方面的表現。

寫字評估與訓練工具示意圖。電腦程式會在畫面顯示筆劃正確性、工整性等相關資訊,並透過趣味互動與獎賞機制增進兒童復健練習動機。(影像來源:義守大學職能治療學系張韶霞教授)

但是在復健治療前的寫字能力評估,多是請兒童抄寫一段文字,再由治療師評估其書寫能力比同齡兒童落後多少,以及判斷是精細動作、協調、知覺等哪一方面的問題,此種評估方式非常仰賴治療師的經驗,且治療師單從結果評估(如:有沒有寫錯字、字體工整或潦草),看不到寫字過程,會使評估結果缺乏精確性。

因此,張韶霞團隊研發出「寫字評估與訓練系統」,以向量方式紀錄每個筆劃的座標位置與特徵,讓系統可以比對範本文字與兒童書寫文字的差異,再搭配寫字板及數位筆去記錄手寫動作的過程,協助治療師更精準評估兒童的書寫能力。

在寫字訓練上,因為系統可以記錄寫字過程,治療師便能根據兒童在寫字時的工整性、力量、速度、筆順等資訊調整復健計畫,加強訓練兒童比較不足的能力。另外,系統也會在兒童進行寫字訓練時給予即時回饋,例如字體太大、筆順錯誤等,提醒兒童即時修正,避免反覆進行錯誤訓練。

前庭系統會影響眼球追視、注視、跳視的能力,進而影響兒童注意力。圖中「前庭覺刺激造成眼球震顫」研究,應用 AI 於臉部標記點的自動偵測(如圖左眼球與顏面五官的即時定位),並使用與義守大學電機工程學系吳榮慶教授合作開發的微電腦控制電動旋轉椅刺激前庭覺(右),藉此觀察眼球震顫的振幅與持續時間。(影像來源:義守大學職能治療學系張韶霞教授)

評估系統結合 AI 技術,有效解決復健流程耗時與缺乏客觀性兩大痛點

除了協助兒童書寫障礙的復健外,張韶霞團隊近期亦在國家科學及技術委員會計畫支持下,投入研發感覺統合與知覺動作的評估系統,希望以客觀、量化且有效率的方式,協助治療師瞭解有感覺統合障礙的兒童,以感覺、知覺及動作方面的發展點出問題所在,以制定最適合的復健計畫。

談及現有評估工具痛點,張韶霞指出目前有很多感覺統合障礙的評估工具,但施測項目非常複雜且耗時,評估流程至少需要 2-3 個小時以上,加上兒童的情緒和注意力不長,導致很難進行完整施測。

因此,治療師通常會選擇其中幾項比較重要的施測項目,再搭配孩子過往表現,進行綜合評估。然而此方法又會衍生由治療師主觀判斷,缺乏客觀數據加以佐證的問題。

為克服現行感覺統合評估所存在「耗時且不夠客觀量化」的問題,張韶霞團隊研發的感覺統合與知覺動作評估系統,結合 AI 影像辨識技術及深度攝影機,建立人體主要關節的三度空間模型,可以即時計算關節的動作和角度,例如肩關節是屈曲或外展,以更精準、客觀、快速的方式,評估兒童的感覺和知覺能力,「目標是將評估時間縮減至 1 小時內,這樣才具有臨床價值,」張韶霞說明研究符合實務需求的目標。

「而且這套系統不只適用於初期評估,也能協助治療師進行後續追蹤,」張韶霞進一步指出,待復健計畫開始後,治療師可以運用這套系統定期評估兒童的能力程度,根據其能力變化來評估復健計畫的成效。

張韶霞相信,科技將會改變現行復健評估方式,使其變得更科學、更精準、更省時,不只幫助治療師快速掌握兒童問題所在,也讓需要進行復健治療的兒童們,能夠藉由科技的力量,快速抵達漫漫復健長路的終點。

資料來源

● 採訪義守大學職能治療學系張韶霞教授

本文授權轉載自科技大觀園。