本地估计约有13.4%年长者有轻微抑郁症状，他们在一年内患上抑郁症的可能性比其他年长者高五倍。为改善情况，研究团队将开发能分析声音的人工智能工具，以及制定一套系统化的心理教育计划。（白艳琳摄）
为在社区内及早发现和帮助出现轻微抑郁症状的年长者，本地七家医疗和社会服务机构展开三年计划，合作研发人工智能筛查工具，并设计针对这类年长者的社区干预计划。
轻微抑郁症状并非抑郁症，也不能视为临床疾病。这些症状指的是在至少两周内持续出现两种或以上抑郁相关症状，包括心情低落、无法集中注意力、体重大量增加或减少等。
相比确诊抑郁症的年长者，出现轻微抑郁症状的年长者往往难以察觉自身问题。
为此，南洋理工大学李光前医学院、南大计算机与数据科学学院、国立健保集团综合诊疗所、心理卫生学院、飞跃社区服务、社服机构Club HEAL以及连氏基金会，合作展开为期三年的研究和试行计划。
合作方将开发一个能通过声音识别年长者是否有抑郁症状的人工智能工具，有助趁早发现年长者可能出现的抑郁症状，同时制定一套系统化的社区干预计划，在情况恶化前加以改善。
南大李光前医学院助理教授（临床实践）李永胜在媒体分享会上指出，新加坡约有3.8%患有严重抑郁症（Major Depressive Disorder）的年长者，目前有相关社服机构为他们提供支持，但出现轻微抑郁症状的年长者往往被忽略。他也是国立健保集团综合诊疗所的家庭医生。
本地13.4%年长者 料有轻微抑郁症状
他指出，本地估计有13.4%的年长者有轻微抑郁症状，而他们在一年内患上抑郁症的可能性比其他年长者高出五倍。
正如血液和粪便样本能帮助医生评估患者的身体健康状况，声音的声调、声律和音色等变化也能反映一个人的心理健康状态。工具研发完成后，有望成为现有临床筛查工具的有力辅助。
研究从今年8月开始，将进行至2027年7月。期间，研究团队将招募55岁及以上者参与，并收集至少630个声音样本。
国立健保集团综合诊疗所的家庭医生蔡裕聪解释，团队将收集三组不同的年长者的录音：没有任何抑郁症状的年长者、有轻微抑郁症状的年长者，以及患抑郁症的年长者。在收集声音样本时，参与者都会阅读一套标准的材料，确保一致性。
人工智能工具 辅助现有筛查流程和工具
南大计算机与数据科学学院副院长关存太教授强调，人工智能工具具客观性，也能不断重复使用，因此会是个很好的监测工具。他说，工具在研发过程中，仍会以现有医学评估和判断为根据，也会将不同种族和口音等纳入考量。
李永胜说，人工智能工具不是为了取代，而是为了辅助现有的筛查流程和工具。
团队也会制定一套为期24周的社区干预计划，提升年长者对轻微抑郁症状的意识，教导他们一系列应对方法，如改变饮食习惯、运动、练习“正念”等，并鼓励年长者根据兴趣和喜好安排合适的社区活动。
飞跃社区服务的社区心理健康部门主任陆华说：“研究的心理教育计划将更有结构、更全面。若证实有效，所有的社服机构将能采用，不必再自己设计。”
团队希望，研究和试行计划在之后若能取得成功，新的人工智能工具和心理教育计划能纳入主流流程。