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台大團隊AI分析語音 助檢測認知障礙、帕金森氏症

2026/1/9 18:10(1/9 18:31 更新)
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台灣大學電機工程系教授傅立成(圖)8日在「精神與腦科學健康講座」發表專題演講,說明以AI技術分析長者語音資料,有助檢測輕度認知障礙或帕金森氏症患者,準確率約可達近9成。中央社記者曾以寧攝 115年1月9日
台灣大學電機工程系教授傅立成(圖)8日在「精神與腦科學健康講座」發表專題演講,說明以AI技術分析長者語音資料,有助檢測輕度認知障礙或帕金森氏症患者,準確率約可達近9成。中央社記者曾以寧攝 115年1月9日
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(中央社記者曾以寧台北9日電)台灣邁入超高齡社會,失智症與帕金森氏症成照護挑戰。為利早期診斷,台大電機系教授傅立成團隊以AI分析長者語音資料,找出輕度認知障礙或帕金森氏症患者,準確率約9成。

根據內政部最新資訊,台灣在2025年末正式邁入超高齡社會。國內最新失智症流行病學調查結果,全台65歲以上長者失智症盛行率近8%,其中又以阿茲海默型占56.88%;根據國際資料,帕金森氏症在65歲以上盛行率約1%到2%。這2類疾病衍生的照顧負擔,成為超高齡社會下的重要挑戰。

台灣大學電機工程系教授傅立成在「精神與腦科學健康講座」進行專題演講指出,過往阿茲海默症診斷的影像檢查,仰賴MRI或正子造影檢查,相當昂貴且具侵入性,神經心理學測驗則人力成本高、花費時間長,也較有主觀性;帕金森氏症以臨床評估量表為標準化評估,也有耗時、主觀性強的缺點。

因這2類病症難自行發現,為助早期診斷、介入治療以延緩病況惡化,傅立成表示,研究團隊嘗試以AI分析病患的語音、神經影像、腦電圖等多模態資料,試圖找出可評估病況的資訊,發現其中語音變化具有可辨識特徵,加上資料蒐集容易,以此切入做進一步研究。

傅立成說明,阿茲海默症患者及其前期的輕度認知障礙者,可能會因為找不到字,導致語塞、語意錯誤等問題;帕金森氏症患者則因主要症狀為運動功能障礙,會導致講話中音量越來越小、發音減弱等明顯變化,皆是語音中可以分析的資料。

研究團隊請阿茲海默症患者、輕度認知障礙及健康長者,用半分鐘到1分鐘時間,描述1張名為「餅乾小偷」的圖片,並以AI分析其語音資料;發現以模型找出阿茲海默症患者的準確度可達9成,但其語音資料須先經人為校正,否則準確度下降。

研究團隊因此改讓受訪者每5到6個月進行1次錄音,讓其自由發揮講印象深刻的事情,並在分析中加入中斷頻率與時長紀錄,建立每個人的變化軌跡。結果發現,中文自傳式記憶語音,有9成準確率可以聲學與語言分析,找出哪些長者已有輕度認知障礙狀況,可望協助在進入失智階段前就及早介入。

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在帕金森氏症方面,研究團隊邀請受試者念一段「北風與太陽」的故事,並給予3個問題,讓其即興發揮,建立AI分析模型後,發現其預測能力可達88%。

傅立成指出,相關研究目前仍是學術研究階段,但未來有望進行更廣泛利用,讓民眾在家進行錄音,就能追蹤家中長輩是否有認知退化情況,或有罹患帕金森氏症,降低跑醫院做檢測的門檻。(編輯:吳素柔)1150109

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