母親節將至，有否想過運用自己擅長的技能及專業知識，為媽媽度身訂造一份窩心的禮物?香港專業教育學院(IVE)資訊科技學科畢業生受母親患病經歷啟發，以人工智能(AI)科技開發了一套系統，透過分析求助者的說話聲線、情緒和關鍵詞等，評估情緒困擾及患上抑鬱症的程度及風險。

　IVE數據科學及分析高級文憑畢業生何育麟(Alan)，現已升讀本地大學電腦科學相關學士學位課程。Alan說：「希望可幫到更多如我媽媽面對同一狀況的病人，助他們及早得到適切治療。」Alan與兄長及IVE同學去年合作開發作品「AI早期抑鬱症篩查系統」。

　Alan續稱，設計作品的源起來自母親的經歷，他憶述自己就讀中學時，母親因工作壓力而患上抑鬱症，病情輾轉被耽誤三年，幸好母親現時經已康復。在一次陪伴母親覆診時，Alan留意到醫生透過定期與病人對話分析其病情變化，令他想到運用科技輔助及支援醫生，分析與病人對話的內容，以提升診斷的準確度和效率。

　Alan說：「我當時正修讀IVE數據科學及分析高級文憑課程，其中一個單元便是機器學習及AI應用。我於是收集不同抑鬱症相關的文獻和詞庫，以及與患者對話的醫療和社交媒體大數據，齊集資料後，我再自行編寫的深度學習模型，應用AI、機械學習和大數據分析等科技，分析對話語氣和患者情緒，最終開發出『AI早期抑鬱症篩查系統』。」

　現時不少政府部門或社福機構亦有提供精神健康熱線和網上支援，這套「AI早期抑鬱症篩查系統」正好為這班受情緒困擾的求助者和輔導義工而設。例如機構的輔導義工可於系統的網上平台與求助者進行線上會議，同時檢視求助者的病歷和過往對談紀錄。當開始線上對談後，系統會自動分析求助者說話的語氣、聲線和內容，了解其情緒，系統更會實時將語音轉化為文字，辨識其使用的字詞。

　Alan介紹指，參考史丹福大學所做的抑鬱症研究詞庫，內有超過2000個與抑鬱相關的關鍵詞，用以訓練AI系統分析對談內容。系統會在完成對談後為社工初步評估求助者患有抑鬱症或情緒困擾的風險程度，以及顯示與抑鬱相關的關鍵詞和患病因由，更會根據美國防止自殺機構的指引，在對話內容中自動偵測藥物、酒精、賭博和自殘等相關的一系列用詞，從而評估求助者的自殺傾向。最後，系統會提供心理健康和防止自殺建議，並自動生成報告，方便專業人員的進一步跟進。

　負責指導此項目的IVE(青衣)資訊科技系高級講師高堅華表示，這個系統集線上諮詢和智能分析於一身，方便易用，可將輔導對談內容以數據化呈現，能支援專業輔導或醫護人員作初步篩查及參考，但病情診斷及治療仍需依賴醫護及輔導團隊的專業判斷為準。他又指，此系統適合關注精神健康的機構、醫院診所，甚至保險公司使用。系統暫時只支援英語，下一步希望可優化至支援更多語言如廣東話及普通話。

　此系統已於多個比賽屢獲獎項，包括「青年科技專才展覽及比賽2022」冠軍、「泛珠三角+大學生計算機作品賽」最佳創新獎和一等獎、「第8屆香港大學生創新及創業大賽」三等獎、「2022前海粵港澳台青年創新創業大賽」銅獎。

　頂圖圖說：IVE數據科學及分析高級文憑畢業生何育麟（Alan）與哥哥及IVE同學合作開發一套「AI早期抑鬱症篩查系統」，初步分析受情緒困擾的求助者在對談時的說話聲線、情緒和關鍵詞等，評估患上抑鬱症的風險和程度，供專業人員參考，作品屢獲獎項。

　（左起）IVE（青衣）資訊科技系講師劉智溢、系主任胡瑞能博士、何育麟哥哥何育龍、IVE數據科學及分析高級文憑畢業生何育麟，以及IVE（青衣）資訊科技系高級講師高堅華，合作開發「AI早期抑鬱症篩查系統」。

　輔導義工可於系統平台與求助者線上對話，系統會自動分析求助者說話的語氣、聲線和內容，實時將語音轉化為文字，分析其使用的字詞與抑鬱症的關聯。

　Alan媽媽（右）早年患上抑鬱症，經歷啟發Alan（左）想到利用AI科技輔助，提升輔導對談的準確度和效率，達致早期篩查病情。