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AI人工智慧也能做知”心”醫生
傳統的憂鬱檢測量表包含了自我覺察的題目如情緒、感受等，會因每個人不同標準等因素而失真。因此日本就有研究團隊利用人工智慧技術，研發能客觀偵測憂鬱症的 AI。
疫情下憂鬱症增30%！日研發AI快速找出潛在患者
隨著新冠肺炎疫情爆發、擴及全世界，全球各地人們的生活、工作、家庭等方面都有著劇烈的轉變，對疾病的恐懼與居家防疫帶來的孤獨，讓不少人備感焦慮、憂鬱，更出現其他心理壓力過大的狀況。
美國疾病管制與預防中心（CDC） 經調查近萬名的成年人發現，疫情之下有超過 40% 的民眾出現心理、行為健康問題，30% 的人出現憂鬱症的相關症狀、更有 26.3% 的人有疫情有關的創傷和壓力。
憂鬱症的盛行率在全球都有逐年升高的趨勢，然而，由於其本身的疾病特徵，讓許多人即使已經罹病卻仍未有病識感，以致延誤了治療時機。因此，如何快速且有效地找出潛在患者，便成為一件迫在眉睫的事情。
在日本，就有研究團隊嘗試將這項重任交付給 AI 人工智慧來達成──筑波大學道喜將太郎教授，就帶領團隊研發能出偵測憂鬱症傾向的 AI 系統。
心理要怎麼「健康檢查」？
因心理疾病較難有明顯的外觀可供辨識，有許多醫療機構會提供憂鬱症健康檢測量表，協助民眾先瞭解自己的身心狀況。
傳統的憂鬱檢測量表，通常包含了自我覺察類型的題目，像是情緒狀況、壓力感受等。然而，這類主觀感受問題常因每個人不同標準、擔心周遭眼光與評價等因素而失真，無法準確反映實際情況。
而隸屬於筑波大學醫學醫療系的道喜教授，認為 AI 系統也許能做到在沒有這些數據的情況下，評估受試者的心理健康。
道喜教授表示：「我們想看看 AI 是否可以做到只從社會人口統計學、生活方式和睡眠因素等客觀條件檢測出人們的心理困擾，而無關於人們對自己情緒的主觀認定。」
為了實踐這個想法，研究人員完成了一項關於社會人口統計學的調查，擬定出不同於傳統的新測量標準──包括年齡、婚姻狀態、家庭社經情況等變項，以及生活習慣和睡眠狀況等。
接著，團隊開發了一個 AI 模型，並讓 AI 學習這套新測量模式，並招募志願者提供資料讓 AI對其的心理狀態進行評估。
和真人醫生表現的一樣出色
最後，團隊總共蒐集了 7251 名參與者的資料，除了由 AI 模型評估外，也請 6 名精神科醫師進行分析，再將兩邊的結果交互比對。
令人驚訝的是，AI 人工智慧與專家團隊的評估結果非常接近，在心理困擾嚴重者的評估上，AI 甚至比人類醫師更為準確。
「結果令人驚訝，」道喜教授表示：「我們發現，即使沒有關於情緒的資料，AI 也能做出和專家團隊同樣的評估。」
道喜教授亦表示，有 AI 評估系統的幫助，未來在進行相關疾病的判別時，能夠避免較不準確的主觀情緒資料，也減少了因刻板印象或社會眼光帶來的額外壓力。
同時，這也有助於快速、大規模地找出有憂鬱傾向或相關困擾的人，減輕專業醫療人力的需求，更能降低社會經濟的負擔。
及早發現，及早治療
研究團隊接下來的目標，是提升 AI 判斷系統的準確率，以及在不同國家的文化脈絡、經濟環境等因素下的表現，發展出一套適用多國的心理檢測系統。
憂鬱症等疾患在現代社會並不算罕見，其成因包含了生理和心理因素。若評估後發現自己可能有憂鬱症傾向或相關心理困擾，也不用太過緊張。
而不需要面對真人的「AI 醫師」，或許也能減低許多人對於就醫的恐懼，讓更多人可以透過早期發現，接受適當的療程，有效地改善相關症狀，重拾健康。
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學Python成功轉職軟體工程師
進入社會工作六、七年換了三、四份工作，忽然有一天發現軟體工程師才是極具發展潛力、心所嚮往的職務，完全零基礎的情況下，可能轉職成功嗎？目前任職 PCHome 的林炳丞就是透過在職進修 Python 線上課程，為自己的職涯另闢新道路。
原先在醫療科技公司擔任品保人員的林炳丞，曾做過作業員、船務報關人員，與公司工程師閒聊時，發現軟體工程師的薪資幅度非常廣，而自己所任職的品保領域，即使再做十年、二十年，月薪可能依然只有三、四萬元。他意識到自己再不改變，也許一輩子都無法突破薪資天花板。於是，2019 年成為林炳丞人生中重要的轉捩點，他決定放手一搏，從零開始學起，直到當上軟體工程師為止。
在職進修成為軟體工程師 突破薪資天花板
設下軟體工程師的轉職目標之後，林炳丞開始尋找學習資源，最後選擇達內教育的 Python 線上課程，原因在於它適用於零基礎學員、課程規畫完善，包含網頁製作、數據分析、AI 人工智慧等符合就業市場需求的課程應有盡有，並且協助就業銜接。
為了順利進修，他毅然回到自家經營的公司幫忙汽車耗材買賣，並展開為期一年的在職進修生活，周間白天工作、晚上七時到十時進行Python線上課程；而周末六、日早上也不間斷，有時甚至是全天課程。
看似完全沒有休閒娛樂的在職進修生活，林炳丞是如何堅持下去？他笑著說當初在做這個決定之前，已做好心理建設，認為自己已經沒有任何退路；而就現實面來說，十萬元學費也是一個很有用的提醒，心裡隨時有個聲音在告訴自己，絕對不能浪費這筆錢。
在職進修一年之後，林炳丞如願進入以物聯網系統概念發展智能農業的金子進科技擔任軟體工程師，負責網頁前端、後端的維護與更新，薪資較先前的品保人員提升將近三成。他分享，由於選的Python線上課程很符合職場需要的技能，加上進修過程中不斷累積實作專案，學習程式的實際應用，即使是自己第一份軟體工程師的工作，銜接還是相當順利。
一年後他發現自己更嚮往數據分析與AI的領域，今（2021）年五月順利進入 PChome 擔任大數據工程師。
他在 PChome 的工作職務，主要是優化搜尋功能，以及建立應用程式介面（Application Programming Interface, 簡稱 API）方便同事抓取數據或資料加以運用。成功轉職軟體工程師，再跳槽成為大數據工程師，讓林炳丞的薪資三級跳，與轉職前的品保人員相較，薪資幅度足足成長將近五成。
成為工程師之後，他也發現英文的重要性，不僅撰寫程式需要英文，有時跟團隊溝通也需要英文。為此，他利用一個月的時間，透過線上英文課程、每日一集美劇密集加強聽力，接下來也將持續學習英文，並報考 TOEIC 檢視自己的英文能力，希望有朝一日能進入外商公司，與外國工程師一起切磋、學習軟體工程師的技能。
透過在職進修，讓林炳丞順利轉職成為軟體工程師，更進一步往數據分析領域發展。
時刻提醒進修初衷 就能堅持下去
利用一年在職進修的時間便成功轉職、達成目標，是許多上班族的夢想，但總是心有餘而力不足。對此，林炳丞認為只要心態正確、做好心理建設，知道自己為什麼要改變？為什麼要進修？當過程中遇到阻礙、卡關，隨時提醒自己進修的初衷，就能堅持下去，這也是支持他度過一年在職進修、未曾放棄的最大動力。
進修過程其實也不是一路順遂，實作遇到困難也很常有。林炳丞分享，當他卡關了，第一步會先上網找資料，看是否有人也曾遇到相同問題、是否有解決方案，如果找不到答案，再試著詢問軟體工程師朋友，或是尋求老師跟助教協助。他認為主動找解答是在職進修過程中不可或缺的能力。
對於未來想在職進修或是也想轉職成為軟體工程師的人，林炳丞強調只要先想清楚自己為什麼要這麼做，心態對了，就能秉持這個想法走下去。其次，有效率找到正確的學習資源也很重要。
他認為現在進修的方式相當多樣，資源很多，例如資策會或補習班都有業界最新的資訊，可以省下很多自己摸索、找學習素材的時間。最重要的是選擇能夠快速銜接職場需求管道和課程，持續下去，就能無縫接軌，利用在職進修達成轉職的目標。（原文出處：English Career）
林炳丞的進修課程三大法則：
1. 做好心理建設，想清楚自己為什麼要進修，不要忘記初衷。
2. 有效率找到正確的學習資源，省去自己摸索的時間。
3. 遇到困難，要積極主動找解答，慢慢建立成就感。
About 林炳丞
出生：1989年
現職：PChome 大數據工程師
經歷：金子進科技軟體工程師、醫療科技公司品保人員
學歷：真理大學工業管理與經營資訊學系
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