裝病或真病？他們用AI，畫出精神病人的腦內風暴 - 獨立評論

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 ... 醫病關係 裝病或真病？他們用AI，畫出精神病人的腦內風暴 作者 劉子寧 2020-09-09 因思覺失調症沒有傷口、無明確病徵，往往患者在犯下罪行後，都被認為是「裝病」。

圖片來源：Unsplash 已成功複製連結 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[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。

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。

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。

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。

」 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。

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。

（本文原發表於「未來城市」，經同意轉載。

） [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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