AI新技術透視醫療掃描檢測慢性壓力

人工智能可以透過醫療掃描判斷你是否承受慢性壓力，新研究揭示首個生物標記

最新研究顯示，人工智能（AI）現時能夠透過分析日常醫療掃描，判斷一個人是否患有慢性壓力。

科學家利用深度學習的AI模型分析常規胸部電腦斷層掃描（CT），成功識別出首個專門反映慢性壓力的生物標記。

慢性壓力被認為會促進多種重大疾病的發展，例如心臟病、抑鬱症及肥胖症。然而，至今醫學界一直缺乏一種客觀且可大規模應用的方法來測量慢性壓力的影響。

這項研究將於下週在北美放射學會（RSNA）會議上發表，研究團隊收集了近3,000名患者的數據，包括他們腎上腺的CT掃描、壓力問卷、皮質醇水平及其他可反映長期壓力的健康數據。

研究人員利用自家開發的AI深度學習模型，測量患者腎上腺的體積，並將該數據與身體質量指數（BMI）、血壓及心率等其他壓力指標進行比較。

腎上腺負責產生及調節控制新陳代謝、免疫系統、血壓和壓力反應的激素。研究團隊形容腎上腺是身體內衡量壓力的「生物氣壓計」。

研究發現，參與者在研究前自覺有壓力者，其腎上腺體積較大，同時皮質醇水平及心臟衰竭風險亦較高。

放射學教授、報告共同作者沙德普爾·德梅赫里（Shadpour Demehri）表示：「這是首次我們可以透過患者日常在醫院接受的掃描，‘看見’身體內長期壓力的負擔。」

他補充說，除了患者問卷或慢性炎症、皮質醇激增等標記外，過去並無有效方法量化慢性壓力的累積影響，而這些方法都非常繁瑣。

研究團隊指，他們的AI模型未來可用來識別與壓力相關的多種疾病，特別是在老年人群中。

目前該研究尚未經同行評審期刊正式發表。

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評論與啟示

這項研究代表了醫療影像與人工智能結合應用的一大突破，尤其是在精神健康與慢性疾病管理領域。過去，慢性壓力作為一個主觀且難以量化的健康風險因素，往往被忽略或難以準確評估。AI技術能夠從現有的醫療掃描中自動提取關鍵生物指標，不僅提高了診斷的客觀性，也大大增加了篩查的效率和規模。

從公共衛生角度看，這意味著未來醫院或診所可能在例行檢查中同步評估患者的壓力狀況，及早發現並介入，從而預防多種壓力相關疾病的惡化。這同時也帶來了對醫療數據保護和倫理的挑戰，例如如何確保患者隱私不被侵犯，以及AI判斷結果的透明度和可解釋性。

此外，這研究亦提醒我們，壓力不僅是心理問題，更有其生理基礎和長期健康影響，促使醫療界重新思考壓力管理策略。未來，結合AI分析、心理評估及生活方式調整的綜合方案，或將成為改善全民健康的重要方向。

總括而言，這項AI技術的出現不僅提升了醫療診斷的精準度，也為壓力科學帶來新的視角，有助於推動更全面的健康照護模式。香港社會面對快節奏高壓生活，這類創新技術的應用前景值得期待，亦應積極探討如何將其融入本地醫療系統，造福市民。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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