裝病或真病?解決諾貝爾級難題的台灣醫師楊智傑 用AI畫出精神病人的腦內風暴

裝病或真病?解決諾貝爾級難題的台灣醫師楊智傑 用AI畫出精神病人的腦內風暴
陽明大學腦科學研究所教授運用科技和影像,開發能「量化」精神疾病的工具。圖片來源:楊智傑提供
2020-08-21
採訪、撰文・劉子寧 圖・楊智傑提供
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今年4月底,「嘉義鐵路殺警案」一審宣判。長達69頁的判決書中,法官鉅細靡遺寫下精神鑑定小組(社工、心理師與精神科醫師)對被告的觀察,及主責精神科醫師的掙扎:

「我知道這是重大矚目社會案件,所以我在鑑定之前,就特別仔細看他的卷宗⋯⋯我內心也是很掙扎⋯⋯經過大家今天這麼仔細詢問我之後,我反而更堅信他是刑法第19條第1項(註1),他做的行為,我反而更確定他那幾天都受到妄想內容所影響。」

法官據此判定被告無罪,因為「被告行為時罹患思覺失調症,為有精神障礙之人」。儘管此判決已經過3位精神專業人士把關,輿論依舊嘩然,認為「被告裝病」。

面對現代醫學中的疾病,多數人相信醫師判斷;唯獨精神疾病——沒有傷口、無明確病徵,所以眾說紛紜,至今仍是一團迷霧。

「其實,我們不知道大腦發生什麼事」

全世界有1%的人受思覺失調症所苦,其中以15到35歲青壯年比例最高。全世界有1%的人受思覺失調症所苦,其中以15到35歲青壯年比例最高。圖片來源:Shutterstock

全世界每100人中就有一人受思覺失調症所苦,尤其是15到35歲的青壯年;但在台灣,每1,000人中只有4人被診斷出來,不是心智特別強健,而是不敢上醫院。精神病,是患者沒有傷口的痛。

45歲的國立陽明大學腦科學研究所教授楊智傑,在診間看過各種精神疾病患者。有些人因為「看不到」疾病,毫無病識感;也有人意識到「自己似乎跟別人不太一樣」,急欲得知大腦裡究竟颳起了何種風暴。

然而,心臟不舒服,透過超音波或心電圖就能找出原因;但想知道大腦生什麼病,除非是腫瘤或出血等明顯變化,「否則,想在160億個神經元中找出問題,幾乎是不可能的任務。」

楊智傑解釋,最精密的斷層掃描,解析度也只能到一個釐米;但這一釐米內包含幾10萬個神經元,即便細微結構異常,肉眼也看不到。

因此,多數精神科醫師只能透過問診或觀察,如「會不會聽到有人在叫自己名字?」「會不會覺得別人都在談論你?」等,再依照美國精神醫學會發行的《精神疾病診斷準則手冊》診斷病情。(延伸閱讀|MIT研究:是心情不好,還是憂鬱症?回答七個問題,AI就能判斷你是否生病了

楊智傑從數據與影像資料中開發出能將精神病量化的工具。楊智傑從數據與影像資料中,開發出能將精神病量化的工具。圖片來源:楊智傑提供

「實際上,我們並不知道大腦發生什麼事,」楊智傑認為,生病時間、影響程度都因人而異,醫師判斷多少帶有主觀,這也是精神病難被視為腦部變異疾病,而難洗污名的主因。

許多醫師選擇精神科與成長經驗有關,楊智傑卻是在選專業時發現,一般科教科書厚厚一疊,唯獨精神科教科書很單薄。「我認為是佛洛依德的精神分析理論造成的,」他半開玩笑說,「有沒有可能用科學方式,讓精神科重新落回現代醫學的範疇?」

為解開精神疾病的神秘面紗,他決定從數據與影像下手,開發一個能將精神病「量化」的工具。

AI模型一秒顯現精神病病灶

2012年,楊智傑透過看診尋找受試者,共蒐集上千位20歲至90歲民眾的腦部MRI(核磁共振)影像,包括已經確診的病人以及健康的人,作為比對分析資料庫。經過多年分析與人工智慧輔助,發現過往以為「看不出來」的異常,其實真的存在。

楊智傑說明,一般影像識別的機器學習模型如卷積神經網絡(簡稱CNN),較適合用於巨型、明顯的特徵差異,但腦影像的差異太過微小,並不適用。

他為此發展出一套新的方式:先將人腦區分為上千個小立方體,再標記每個立方體對應的功能,如思考、認知、情緒等,再以區域為單位,進行異常辨識。透過MRI拍攝出的灰質(神經元)跟白質(神經纖維),AI 就能把有問題的區塊呈現出來。(延伸閱讀|肺炎危機是數位醫療轉機!從預防跌倒到精神病判定 台北榮總27領域AI齊發

楊智傑將人腦分區,標記每處對應的功能,再進行異常辨識。楊智傑將人腦分區,標記每處對應的功能,再進行異常辨識。圖片來源:楊智傑提供

接受「未來城市@天下」採訪時,楊智傑在辦公室牆上,投影出三個巨大的3D透視大腦AI分析影像,分別是躁鬱症、思覺失調症與情感型思覺失調症患者的大腦。躁鬱症多與情緒起伏有關,思覺失調症與思考有關,腦內異常會使病患產生幻覺,無法區別現實跟妄想。

因此,三種患者的腦影像的異常區域也截然不同:躁鬱症的區域在右下、情感型思覺失調在中間,情感型思覺失調症則兼而有之。

腦功能複雜度區分三種嚴重精神疾病。楊智傑透過AI找出大腦異常,藉此分析患者的疾病。圖片來源:楊智傑提供

2年前,為了讓這套工具能在診間方便運用,楊智傑與團隊共同開發出一套能在雲端判讀MRI腦影像的AI平台,只要上傳MRI影像圖,就能標示出精神疾病在腦中作怪的區域,精準度高達9成以上。

楊智傑說,大腦的在統計上或是人口學上不太容易做到,例如美國做這個很貴,大概是5,000美金,台灣是5,000台幣,「我之前在哈佛工作,一個人的研究經費就是幾千美金,還要包括車馬費、人事成本,做不到幾個人,規模太小。所以你看美國一些精神相關的期刊報告,受試者很難超過千,百是可以。台灣做這些比其他國家有優勢。」

這套系統正在精神專科的三軍總醫院北投分院,及高雄榮總進行多中心試驗,讓資料模型更加可靠。「這個平台未來還可以擴充到其他腦疾病的判定,我認為潛力很大。」(延伸閱讀|台中榮總應用近紅外線腦功能儀 能檢測思覺失調症|智慧城市懶人包

理解腦內病因  才能去除汙名

楊智傑認為,這樣的AI診斷平台,在臨床上能發揮了三個功能。

首先,就是改善病人與家屬的感受。楊智傑觀察,許多患者最大的恐懼來自於:「我到底發生了什麼事情?為什麼我跟別人不一樣?」

「以前我們無法給出好的解釋,只能粗略說:『可能是神經傳導物質失調』。實際上,我們並不知道大腦發生什麼事,」楊智傑說,因此,缺乏病識感的病人會覺得「醫師只是問幾句話,憑什麼判定我有病?」

但當醫師將腦影像攤開在病人眼前,讓他們親眼看見自己的大腦異常,就較能接受生病的事實,更願意接受治療。

思覺失調症患者與健康成人腦影像圖比較。透過AI,能一眼看出思覺失調症患者與健康成人腦影像圖的差異。圖片來源:楊智傑提供

第二,是幫助醫師評估不同的狀況與追蹤治療。

臨床上,嚴重精神疾病往往兼具多種症狀;如初期像躁鬱症,後期卻呈現思覺失調症,只靠觀察問診,容易誤診。但這套模型能同時診斷躁鬱症跟思覺失調症,第一時間做出正確診斷;也可以進行治療前後的追蹤與比對,未來就能對不同疾病有更精準的治療。

第三,也是最重要的一點,就是讓精神疾病「精確化」,進而去除汙名。

例如,當病心臟不舒服,不會只以「心臟病」概括,而是追根究柢找出真正病因如「心室肥大」;但精神病患者目前多半只能用「躁鬱症」「思覺失調症」等病名統稱類似症狀,無法找出腦中確切的異常位置,導致治療不夠精準,病人也很難接受自己的病情,也更容易造成社會誤解。

「如果能精準確知有問題的大腦區域,就可以不再說『思覺失調症』,而是『大腦某區異常』,」楊智傑相信,這將能大大減少汙名化,使精神疾病重落醫學的範疇。

或許,比爭論被告是否「裝病」更重要的,是讓所有潛在精神病患不必擔心社會眼光,走出角落,接受治療。(延伸閱讀|李友專專欄|如何掌握醫療體系的「三不管地帶」?早覺醫療:醫療AI的新戰場(上)

BOX|用數學模型得了文學獎的精神科醫師

楊智傑為知名期刊《自然》旗下刊物《數位醫療》)唯一來自台灣的編輯委員。楊智傑為知名期刊《自然》旗下刊物《數位醫療》)唯一來自台灣的編輯委員。圖片來源:楊智傑提供

楊智傑有多重身份,除了醫師、教授,也是陽明大學數位醫學中心執行長,亦為知名期刊《自然》(Nature)旗下刊物《數位醫療》(Digital Medicine)唯一來自台灣的編輯委員。

他甚至為釐清複雜的腦神經訊號互動,以數學公式解答了諾貝爾獎得主格蘭傑(Clive Granger)留下的因果難題,刊登在國際頂尖期刊《Nature Communications》(自然通訊)。

楊智傑的研究室擺滿各種醫學刊物與腦部檢測儀器,牆上卻掛一幅King's School第15屆「Calvin & Rose G. Hoffman」馬洛劇作傑出研究獎的獎狀。

熱愛數學、物理的精神科醫師,怎麼會跟劇作獎沾上邊?

原來,楊智傑在陽明大學醫學院畢業後,曾至哈佛大學貝斯以色列女執事醫療中心(Beth Israel Deaconess Medical Center)擔任研究員。當時他正透過加護病房中的心電圖,來預測病人的存活率;研究方式,就是找出重複的心跳模式,計算模式出現的頻率與方式。

後來他突發奇想,將這個方法用來分析《紅樓夢》——透過用字習慣分析,指出前80回與後40回應該「是不同人所寫」。

後來,他又把同樣方式用來分析莎士比亞備受爭議的作品《愛德華三世》;發現這篇作品不像莎士比亞的作品,反而更符當代另一位作家馬洛(Christopher Marlowe)的寫作方格,驗證了文學評論者多年來的懷疑。因此一舉拿下2003年的英國馬洛劇作傑出研究獎,創下醫師科學家拿下文學獎的罕例。

「可惜的是,如果你能證明他們是同一人,就能拿走100萬的獎金;但我剛好相反,所以只拿了1萬。」楊智傑笑說。

在這個熱愛數學模型的精神醫師眼裡,萬物都能有被量化的可能,而他則始終抱持著無窮的好奇心,只為解開世上一個又一個無人知曉的難題。

註1:刑法第19條第1項:行為時因精神障礙或其他心智缺陷,致不能辨識其行為違法或欠缺依其辨識而行為之能力者,不罰。行為時因前項之原因,致其辨識行為違法或依其辨識而行為之能力,顯著減低者,得減輕其刑。

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