高雄醫學大學、國立中山大學
解決痛點
現行失智症評估高度仰賴量表與臨床經驗
- 病患需花時間接受紙筆或訪談式量表測試，對高齡者或合併身體疾病者負擔較大。
- 評估結果易受評估者主觀與病人當下狀況影響，缺乏穩定的客觀量測指標。
缺乏方便且可頻繁重複的追蹤工具
- 目前影像或生物標記檢查（如 MRI、PET、腰椎穿刺）成本高且侵入性高，不適合作為頻繁追蹤工具。
本技術帶來的價值
- 提供低成本、高頻率、可在門診或居家使用的客觀量測手段，協助早期發現高風險個案。
- 透過臉部不對稱與表情控制變化的量化指標，協助醫師做出更一致的臨床判斷，做為傳統量表的補充證據。
- 可作為新型數位生物標記，提升臨床試驗與新藥開發中對病程變化的量化能力。
技術簡介
本系統流程如下：
- 影像取得：以標準化光源與攝影條件拍攝受試者正面臉部影像與指定表情／口令動作（如微笑、張口、鼓腮等）。
- 臉部特徵點偵測與校正：使用先進的臉部關鍵點偵測模型（如 MediaPipe / 自建深度學習模型）取得 2D/3D 臉部特徵點，並進行姿態校正、尺度與旋轉正規化。
- 不對稱指標計算：根據左右臉特徵點距離、角度與區塊形狀，計算多種不對稱度指標（靜態結構不對稱與動態表情不對稱）。
- 特徵工程與 AI 建模：
- 將不對稱指標與臨床量表、基本人口學資訊整合，建立分類或回歸模型
- 用以區分健康對照、輕度認知障礙（MCI）與不同程度失智症，或預測病程惡化風險。
- 視覺化報告與臨床介面：
- 產出易於醫師閱讀的熱圖與雷達圖，呈現各區域不對稱程度；
- 提供量化指標與風險分數，可匯入院內資訊系統（HIS / PACS）或雲端平台。
▲圖1：相機平台前視圖，正前方相機採用Logitech MX Brio，上側安裝LED燈條裝置。
▲圖2：相機平台後視圖，相機Logitech MX Brio連接一條USB-C傳輸線，左上側為Arduino Uno放置區，左下方為隱線盒，將Arduino Uno傳輸線隱藏於此盒內。
應用案例
- 醫院記憶門診與神經科門診: 於初診與回診時快速拍攝患者臉部影像，系統自動產出臉部不對稱指標與風險分數，協助醫師判斷是否需進一步安排影像檢查或藥物調整。
- 社區篩檢與長照機構: 在社區關懷據點或日照中心進行定期拍攝，透過群體數據追蹤長者認知功能變化，作為轉介醫療院所之依據。
- 臨床試驗與新藥開發: 在藥物或非藥物（如認知訓練）介入試驗中，利用臉部不對稱指標作為輔助效益評估指標，增加客觀量測面向。
- 遠距照護平台整合: 與既有遠距醫療或智慧照護平台整合，讓家屬與居家照護團隊可於日常拍攝影像，由雲端系統進行分析後，發現異常趨勢時主動提醒醫護人員。
相關連結
無
技術產學合作或技轉單位
產學合作單位：高雄醫學大學附設中和紀念醫院
獲獎紀錄
無
技術聯絡人
高雄醫學大學 洪一豪副理
連絡電話：07-3121101 ext. 2360
聯絡信箱：R121084@kmu.edu.tw
