理大研究人員以專業知識，助識別認知障礙先兆

全球每三秒便有一人確診患上認知障礙症；至2020年，患者數目已超過五千萬人，多項主要研究更預期確診個案將繼續增加，情況堪憂。

認知障礙症會影響患者各方面的認知能力，包括記憶、思考、理解、學習、語言和判斷力，惟醫學上至今仍未有治癒此症的方法。因此，及早檢測、診斷與適時介入治療便成為患者的唯一希望。但事實上，大部分早期患者都難以被察覺，約75%患者便因為未被診斷，而沒有接受任何治療。

運用社區健康數據　及早辨識認障患者

現時，業界多透過「簡易心智量表」（Mini-Mental State Examination, MMSE）以篩檢認知障礙，但重複使用可導致「練習效應」，降低其效用。

蔡教授及其研究團隊開發了一套評估系統，篩檢準確度達到近90%，有助專業醫護人員及早識別無症狀但具高風險罹患認知障礙症的長者。

為突破這些局限，理大護理學院蔡及時教授帶領研究團隊，研發出「人工智能認知障礙症風險評估系統」，可識別無症狀的高危潛在患者。系統會提示專業醫護人員跟進懷疑個案或作出更深入診斷，其篩檢準確度接近九成。該研究獲香港特區政府創新科技署「創新及科技基金」撥出300萬港元支持。

 

開發系統期間，研究團隊從基層醫療服務中，收集逾2,000名長者於2008至2018年間的健康數據，包括個人基本資料、健康指標（如體溫、心率、血氧飽和度、血壓和腰臀比例），以及健康評估資料（如有關活動能力、營養攝取、抑鬱、快樂和痛楚的數據）。根據這些數據，研究人員建立了以人工智能輔助的運算模型，從而分析不同社群患上認知障礙症的風險，例如長者服務中心的長者。當醫護人員把相關長者資料輸入模型中，系統便會進行認知分析，辨識須跟進的高危個案。

 

蔡教授表示：「我們會與社區及商業夥伴合作，繼續開發系統並優化其自動化功能。」在這個嶄新工具的協助下，未來要識別患認知障礙的長者便能事半功倍，更有助減少診斷不足和延誤治療的情況。

語言能力受損可能是認知障礙的先兆

在眾多認知障礙的症狀中，喪失溝通能力往往對患者造成最大傷害，並會降低其生活質素。然而，認知障礙對語言和溝通所帶來的影響，卻是此症最難以理解的範疇之一。有見及此，理大人文學院副院長兼英文系教授 Louise Cummings 教授便就神經退化疾病引致的語言障礙進行研究，並在其新著作Language in Dementia 中發表研究結果。

Louise Cummings 教授的新書 Language in Dementia 涵蓋實用資訊，除了患者的語言範例，亦包含多個語言分析技巧的練習，助臨床醫生識別認知障礙的徵狀。

Cummings 教授在研究中分析了不同種類的神經退化疾病，包括「柏金遜症」和「進行性上眼神經核麻痺症」，並紀錄和研究患者的話語。此外，她更從流行病學、病因學、病理生理學、 病情發展和臨床徵狀，以至病症的評估與治療方案等多角度探究。

 

研究發現，神經退化疾病患者會在語用學（pragmatics）和話語（discourse）等方面遇到語言障礙。Cummings 教授解釋道：「我鼓勵醫生多留意病人在對話和敘述技巧上一些不明顯的障礙，因為這些都可能是認知障礙的徵狀，且有別於中風失語症引致在音韻（語音系統）、句法（文法）和語義（意思）上的結構性語言缺陷。」

 

Cummings 教授的研究不但有助學生學習言語治療，其新書亦能為其他專業醫護人員，包括臨床心理學家、神經心理學家、老人科醫生、 腦神經科醫生和精神科醫生等，提供治療認知障礙患者的指引。她期望研究有助業界透過分析語言障礙，及早診斷認知障礙症，從而減輕照顧患者的負擔。