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    【Market Trend】 AI 助及早識別及賦能臨床決策   破解香港自殺隱患

    作者:SAS 香港客戶諮詢高級經理滕嘉敦

    近年香港的自殺問題愈趨嚴重,根據香港撒瑪利亞防止自殺會最新數據,本港 2022 年共錄得 1,080 宗自殺死亡個案,即平均每日近 3 宗,創自 2007 年以來新高;而學童自殺問題同樣令人擔憂,根據警方數字,本港 2023 年至少錄得 306 宗學童輕生個案,當中 37 人不治,以上種種均揭示港人精神健康狀況已響起警號。

    面對自殺率高企的嚴峻挑戰,社會急需採取積極而有效的應對措施。事實上,不少國家正利用人工智能( AI )及數據分析技術,以搜集並分析大量數據,提前識別高自殺風險人士,做到防患未然,值得香港學習和借鑒。

    有效及早發現具自殺傾向患者

    與傳統預防自殺的措施相比,人工智能更能有效識別出潛在的危機和風險,及早發現具自殺傾向的患者,從而提供適時的援助。為有效緩解當地自殺比率,澳洲心理研究機構 Black Dog Institute 與 SAS 合作,於旗下 The Life Span 系統利用 AI 及數據分析技術整合、重整並分析來自不同來源的大量數據,以更準確地推斷可能發生自殺個案的時間及地點,有助防止達 21% 的自殺死亡個案及 30% 的自殺傾向個案。

    此外,加拿大非牟利機構 Canada Health Infoway 亦同樣利用相關技術,識別社交平台上具自殘或自殺傾向的青少年。但由於社交平台用戶大多不會透露年齡等個人資料,為準確識別目標社群,機構透過數據分析及機械學習,利用自然語言處理、文字探勘、資料視覺化等技術建立用戶年齡預測模型,並在所收集的 230 多萬則帖文中,成功識別出約 110 萬則可能是由當地 13 至 17 歲的青少年所創作,以便進一步分析目標社群的潛在自殺個案。

    借助 AI 改善醫療流程及資源分配

    然而,僅憑提早識別恐怕只是治標不治本,若要有效遏止自殺率升勢,應從改善現有醫療體系入手,加強精神疾病患者支援並提升成效。惟根據醫管局數據顯示,本港公立醫院精神科醫患比例高達 1:761 ,當務之急定是增加相關醫護人員及配套,輔以 AI 及數據分析等先進技術,進一步優化醫療流程及資源分配,緩解精神疾病醫療資源嚴重失衡的困境。

    以加拿大癖癮及精神健康中心( The Centre for Addiction and Mental Health )為例,中心使用數據分析平台預測求診者數量、未來床位及人手需求,並透過分辨患者等級,讓醫護人員按照分析結果進行資源分配,有助優化整體的醫療流程。此外,有關技術亦可為醫療團隊仔細分析病人病歷及曾經服用的藥物,制定合適的治療方案,並同時監測患者臨床心理狀況,了解其情緒狀態和需求,以提供相應的治療建議及援助。中心亦正研究 AI 、遙距醫療及基因組數據分析等技術的應用,冀進一步提升精神疾病治療品質。

    誠然,應對香港自殺率飆升的危機需社會各界多方面的努力,透過善用 AI 及數據分析等先進科技,確實可事半功倍,不但能用作預防及識別高自殺風險人士的有效工具,更有助快速部署及作出最明智的精神病臨床決策,加強醫患支援以提升治療效率,化解逆境成就希望,有效阻止香港自殺風氣蔓延。

    滕嘉敦( Jason )為 SAS 香港客戶諮詢高級經理,帶領旗下解決方案咨詢團隊,就 AI 及先進數據分析、數據管理、風險管理,以及反欺詐及保安情報等領域,為政府部門、金融服務業及商業機構等廣泛客戶提供專業諮詢服務。他在企業科技業界累積超過25年的豐富經驗,具備資深的銷售支援經驗,服務 SAS 主要的客戶。 Jason 自 2006 年加入 SAS 香港以來,應用其在進階分析的專業技能,以及對欺詐管理、反洗黑錢和數據整合等範疇的深入見解,並在客戶管理方面擁有卓越的成就。

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