發布時間:2025/4/25 21:00
【健康醫療網/記者王冠廷報導】注意力不集中合併過動症(ADHD)是兒童常見之神經行為疾病,發生率約有6-7%,目前ADHD的診斷與嚴重程度的評估,只能依賴臨床觀察,但臨床上常使用的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。
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高醫小兒部徐仲豪部長表示,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,以客觀記錄病人是否有不專心之狀況。
在診斷方面,相較於臨床上常使用的SNAP-IV量表,發現此方式的診斷正確率幾乎是傳統量表的兩倍。兒童在「椅子」上移動的大小可反應其過動程度,讓團隊評估孩子的藥量是否需更改,也能自動化且客觀地評估服藥後的療效;攝影機偵測病患動作的正確率及敏感性分別都很高,亦可協助診斷ADHD與進行療效評估。
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負責高醫體系智慧醫療發展的盧鴻興副院長也進一步說明,為了持續發展高醫體系AI 智慧醫療,近日也引進Nvidia H200 GPU人工智慧主機,以提升醫療診斷的精準度與效率。透過AI技術能更快速辨識潛在風險,提升臨床決策準確性,為病人帶來更即時、精準的健康照護。
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