【明報專訊】慶祝母親節的方式人人不同，香港專業教育學院（IVE）數據科學及分析高級文憑畢業生何育麟（Alan），就選擇運用自己擅長的技能及專業知識，回饋社會，得到母親的鼓勵和支持。Alan陪伴母親治療抑鬱症時受啟發，在IVE讀書時與哥哥及同學開發「AI早期抑鬱症篩查系統」，透過分析求助者說話聲線、情緒和關鍵詞等，評估情緒困擾及患抑鬱的程度及風險，盼助初步篩查。系統暫僅支援英語，團隊希望下一步可支持廣東話及普通話等。
憶抑鬱症母親「拖症」三年 啟發孝子開發系統
「我希望可幫到更多如我媽媽面對同一狀况的病人，助他們及早得到適切治療！」Alan憶述讀中學時，母親突然失去部分記憶和行為意識，在廚房煮菜時不知為何自己手持菜刀，耽誤3年，媽媽始被診斷患抑鬱症。
Alan陪母覆診時留意到醫生藉定期與患者對話分析病情變化，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。
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結合AI、機械學習和大數據技術 篩查病情
他當時正修讀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。「我收集了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，再自行編寫深度學習模型，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，最終與兄長及IVE同學開發出『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：「我們參考史丹福大學所做的抑鬱症研究詞庫，內有超過二千個與抑鬱相關的關鍵詞，用以訓練我們AI系統，分析對談內容。舉例說，有單親母親個案會重覆使用關鍵詞『useless（無用）』形容自己，系統會記錄使用頻率和分析與其他字詞的關聯，因而估計求助者或情緒受困。」
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。
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簡單易用 於中港多個比賽獲獎
負責指導此項目的IVE（青衣）資訊科技系高級講師高堅華稱，系統集線上諮詢和智能分析於一身，方便易用，可將輔導對談內容數據化，能支援專業輔導或醫護作初步篩查及參考，但病情診斷及治療仍需以專業判斷為準。他說此系統適合關注精神健康的機構、醫院診所、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。
此系統已於多個中港比賽屢獲獎項，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」三等獎等。最鼓舞的是他們的創業理念獲賞識，已於「2022前海粵港澳台青年創新創業大賽」勇奪銅獎，獲頒五萬元獎金。
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母親鼓勵與支持成研發最大動力
對Alan來說，研發的最大動力並非來自獎項，而是母親的鼓勵與支持，他分享：「開發時遇上不少挑戰，我和組員一方面要解決和選擇應用不同深度學習模型的技術問題，另一方面又要搜查權威的抑鬱症文獻和統計以訓練AI系統。媽媽一直是我最強後盾，每一場比賽，媽媽均會親身到場，為我打氣。」
Alan母親現時已經康復，但作為抑鬱症過來人，會從用家角度，跟Alan分享病人的心路歷程，如求助者在早期對談時多不願露面，故Alan設計系統時亦考慮到這一點，以分析語音為主。
Alan母親支持兒子追夢，她笑言：「我給予他無限信心發展興趣和才能，他在開發時曾遇上不少困難，我鼓勵他不要怕失敗、勇於嘗試。我的母親節願望，是希望兒子在專業領域上不斷進步，回饋社會。」Alan現已升讀本地大學電腦科學相關學士學位課程，他不忘母親教晦，以親身經歷回饋社會，他亦曾於防止自殺機構擔任義工，接受接聽及處理求助者電話的培訓。
