圖：臨床觀察與評估工具之演進。第1代評估工具如 Brunnstrom stage 或臨床觀察/紀錄；
第2代評估工具如 Fugl-Meyer motor assessment, Barthel index, MMSE 等1960～70年代產物（已使用半世紀了）；第3代評估工具如 ADL CAT與CAT FM等2010後產物，詳：http://140.112.116.44:3366/cat/ 以及舉世著名 的 PROMIS: http://www.healthmeasures.net/explore-measurement-systems/promis第3代的問題（如題庫建置不易、極端值評估費時不準、難以全面整合不同向度等），或可引進AI與簡易儀器克服之，成為第4代評估工具！！
如以錄影機＋AI + CAT 以評估上肢動作 、社交功能 或 執行功能等。
或以 錄影機拍攝一般臨床歷程（例行評估/溝通/治療等，無須特別設計情境或動作）再以AI解讀自然情境之上肢動作 、社交功能、執行功能以及溝通能力等。上述內容所得資訊若不夠精準或範疇不足，則AI再提示治療師，以補充評估（以提升精準度與補充範疇），即可達成第4代評估工具的特性：多數資訊自然（以錄影/AI）取得（評估者無須重新學習新的評估工具/施測方式）、精準、全面且數位化（輸出）！！這些特性是個人目前（Sep., 16., 2018）的想像/定義，有朝一日，必有學者達成之！！若此，多數現有標準化（第二代）評估工具，便可功成身退。
年底的科技部計畫，可先以「中風病人上下肢動作/功能評估」為標的。
我們可使用錄影機拍攝臨床歷程（含上下肢動作與功能之評估與介入等，一般治療情境一定包含上述內容/範疇），再以AI分析錄影帶之個案上下肢動作與功能。若不夠精準或範疇不足，則AI再提示治療師補充評估，直到上下肢動作/功能評估各範疇皆取得精準數據。
如此臨床次治療/評估，應即可（多數資訊）自然取得、精準、全面且數位化上下肢動作/功能數據！！
目前的臨床人員還在第1&2代評估工具之間奮鬥。
第3代評估工具，叫好不叫座，顯然無法滿足臨床人員的需求。
我們努力發展第4代評估工具吧！！
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回覆刪除我相信第4代工具透過自動化評估並自動化結合電子病歷系統，應滿有潛力的！應可降低很多loading，治療師只要補充一些主觀評量（如情緒、QoL）。這套系統可能還可結合個別化衛教、治療建議系統，依據評估結果自動提供衛教給病人或提供治療建議以輔助治療師提供實證介入。此外，第4代工具因為不太需要醫療人員給指導語評估，或許更能將OT推廣至社區/居家/遠距照護，更加發揮OT的價值（協助病人回歸社區生活，而非一直往醫院跑）。
回覆刪除不過，第4代工具還是無法克服一些第3代的問題（如題庫/模型建置更加不易）。要投入研究/開發者的門檻更高了...很多技術我們的掌控性更低，可能只能等別人開發好核心技術後我們才能拿來應用，或是需要更大的研究團隊長期合作。
很同意老師的看法，讀完後有以下二點想法：
回覆刪除(1) 4G評估工具可再包含電子病歷系統/資料庫：
AI的優勢需要大數據的支持才能凸顯，因此4G評估工具可包含電子病歷系統/資料庫，資料庫中記錄1G ~ 4G評估工具的評估結果，再藉由AI提升病人預後預測之精準度及療效機轉探索。如此一來，雖未直接修改1G ~ 3G的評估工具，但可提升1G ~ 3G評估工具分數的應用價值。
(2) 目前AI評估瓶頸：
不易應用於評估非外顯的行為（如：認知功能評估），因此這些向度的評估短時間內仍須使用2G、3G的評估工具。
同意上述優點：4G工具可自動評估/判讀結果，是非常吸引人的方向。
回覆刪除不過4G工具亦難以擺脫發展不易（特別是多元/大量資料，以及AI模型訓練等）之瓶頸，且現有AI技術大多為「監督式學習」、需要「標準答案」，恐難以擺脫2–3G工具的影響/限制（如以影音評估，但仍以2–3G之測驗結果為答案/標籤訓練模型，似有資訊量反降之問題...）。故同意於過度時間內，部分技術關鍵可能仍在2–3G評估工具之品質，或需發展新型測量前再概念之方法。
非常棒的想法；期待後續第4代工具的產出。
回覆刪除也建議謝教授可以先練習推廣第3代評估工具如 ADL CAT與CAT FM；以上工具，雖然標榜是2010的產物，但是，我相信臨床人員多數不知。
工具做出來就是要用，若是放著生菇不用，自然就沒有價值。您是最高學府的教授，或許可以先從自己的學生先推廣，先讓臨床人員見識一下第3代工具；減少臨床人員在第1及2代工具的糾結時間。期待我退休前，可以見到這一刻。