台大團隊AI分析語音 助檢測認知障礙、帕金森氏症

台灣邁入超高齡社會，失智症與帕金森氏症成照護挑戰。為利早期診斷，台大電機系教授傅立成團隊以AI分析長者語音資料，找出輕度認知障礙或帕金森氏症患者，準確率約9成。

根據內政部最新資訊，台灣在2025年末正式邁入超高齡社會。國內最新失智症流行病學調查結果，全台65歲以上長者失智症盛行率近8%，其中又以阿茲海默型占56.88%；根據國際資料，帕金森氏症在65歲以上盛行率約1%到2%。這2類疾病衍生的照顧負擔，成為超高齡社會下的重要挑戰。

台灣大學電機工程系教授傅立成在「精神與腦科學健康講座」進行專題演講指出，過往阿茲海默症診斷的影像檢查，仰賴MRI或正子造影檢查，相當昂貴且具侵入性，神經心理學測驗則人力成本高、花費時間長，也較有主觀性；帕金森氏症以臨床評估量表為標準化評估，也有耗時、主觀性強的缺點。

因這2類病症難自行發現，為助早期診斷、介入治療以延緩病況惡化，傅立成表示，研究團隊嘗試以AI分析病患的語音、神經影像、腦電圖等多模態資料，試圖找出可評估病況的資訊，發現其中語音變化具有可辨識特徵，加上資料蒐集容易，以此切入做進一步研究。

傅立成說明，阿茲海默症患者及其前期的輕度認知障礙者，可能會因為找不到字，導致語塞、語意錯誤等問題；帕金森氏症患者則因主要症狀為運動功能障礙，會導致講話中音量越來越小、發音減弱等明顯變化，皆是語音中可以分析的資料。

研究團隊請阿茲海默症患者、輕度認知障礙及健康長者，用半分鐘到1分鐘時間，描述1張名為「餅乾小偷」的圖片，並以AI分析其語音資料；發現以模型找出阿茲海默症患者的準確度可達9成，但其語音資料須先經人為校正，否則準確度下降。

研究團隊因此改讓受訪者每5到6個月進行1次錄音，讓其自由發揮講印象深刻的事情，並在分析中加入中斷頻率與時長紀錄，建立每個人的變化軌跡。結果發現，中文自傳式記憶語音，有9成準確率可以聲學與語言分析，找出哪些長者已有輕度認知障礙狀況，可望協助在進入失智階段前就及早介入。

在帕金森氏症方面，研究團隊邀請受試者念一段「北風與太陽」的故事，並給予3個問題，讓其即興發揮，建立AI分析模型後，發現其預測能力可達88%。

傅立成指出，相關研究目前仍是學術研究階段，但未來有望進行更廣泛利用，讓民眾在家進行錄音，就能追蹤家中長輩是否有認知退化情況，或有罹患帕金森氏症，降低跑醫院做檢測的門檻。