電腦輔助式著裝系統——從實際面解決長存的照護問題
編譯｜葛竑志
穿衣服是件再稀鬆平常不過的事情，許多人從小就被教導著自己進食、穿衣、上廁所，這不僅是基本的生活能力，也是區分出公私領域，進而形塑個人自我的過程。但對那些受到重度失智症困擾的人來說，這件事情可能會顯得很有難度。失智症會從大腦功能開始影響記憶及思考——進而阻礙人們的社交能力，就算是最簡單的日常瑣事也會讓患者再三感到挫折。
●高齡化社會在走，危機意識要有
WHO在2010年統計的報告表示，全球在一年中新增加的個案數約有770萬，相當於每4秒鐘就有一個人罹患失智症，更後來在2017年，由國際失智症協會(ADI)所做的統計則觀察到這個速度竟加速至每3秒鐘就有一人遭殃。這類認知神經退化性疾病尤其以阿茲海默症為大宗，其發生率與年齡成高度正相關，使得許多早已進入高齡化社會的已開發國家，不得不開始重視這樣的問題。
隨著失智症的病程加劇，患者有可能將逐漸失去正常的生活能力，也因此產生了大量的長期照護需求。但就算有再好的長照措施，最後仍須面對的最大問題還是位於第一線人員的互動上。
根據統計，照護者主要提供的協助由多至少依次為穿衣、餵食、洗澡、上廁所，在所有起居照護中，協助患者穿衣就是多數人得要面對，也頗具挑戰的一個環節。因為著裝本身就需要複雜的肢體協調，在過程中也常引起照護兩方的極大焦慮與壓力。照護者為了顧及患者感受，必須在提供支援和保護個人隱私之間取捨，又當雙方性別不同時，更容易造成尷尬的情況。
●電腦輔助系統與臨床照護
近來，許多研究以電腦視覺為基礎，欲在失能照護上提供更多協助。像是指引患者進行部分簡單的動作，如洗手、吃藥和進食等等，更複雜的則能協助做簡單的烹飪。一些動作辨識的技術也發展出來，以根據不同情形協助患者完成指定任務。有鑒於著裝方面的照護問題一直存在，一個由紐約大學、亞利桑那州立大學及麻省總醫院的跨領域合作計畫，則是整合了許多既有的技術，協助失智症患者能夠獨立進行穿衣的動作，他們命名這套系統為「DRESS」。
DRESS系統看起來只是個普通的抽屜櫃上，但上面可是安裝了許多容易取得的現成設備。位在最明顯的位置上，放著一台大螢幕iPad清楚指示使用者該進行的動作。DRESS內則安裝了兩台PS3網路照相機及Kinect的紅外線攝影機，能夠同時捕捉彩色影像與深度資訊，藉此取得使用者的骨骼動作。在強調隱私的前提下，它並不會將這些影像保存起來或是透過網路傳輸。
再來最重要的是，DRESS又是如何協助使用者的著裝？在預先準備好的衣服上已貼有幾張明顯的貼紙，是用來供基準追蹤技術(Fiducial tracking)辨識使用的。系統透過影像，除了能辨識衣著的型態調整指示步驟外，還能夠根據這些基準貼紙的位置判斷使用者是否正確著裝，來應付各種狀況：衣服有無穿反，襯衫扣子是否對齊，褲筒有沒有套進雙腳上等等，並一一在iPad螢幕上給予動作指引的回饋。
此外，抽屜櫃內還設有RFID標籤及讀取機，每當有衣物被取出時才會啟動系統。另一種本來用於門窗的感測器也安裝在抽屜上，以監控哪些抽屜正處於開或關的狀態。以上各式各樣的資訊整合在同一個軟體介面上，照顧者就能透過iPod touch了解房間內使用者的狀態，並在突發狀況發生時能夠給予協助。
●仍須幫助照護系統往前邁進
最後團隊找來幾位健康受試者，故意讓他們測試幾種正確與錯誤的穿法：內外穿反、前後穿反、把扣子扣錯、只套進單手或單腳。他們發現系統判讀這類預設狀況的正確率可以輕鬆達到99％，並大都能成功給予正確的指引。但在這背後的隱憂則是，這是不是代表DRESS對那些預料之外的情形表現就沒那麼好呢？
舉例而言，當基準貼紙被衣服的皺摺或長髮擋住時，很容易就造成無法追蹤的情況。若已預想之外的順序穿衣服，系統也很可能沒辦法注意到錯誤。再者，健康受試者的著裝習慣也不一定與患者完全相同，要使系統能完備到獨立進行引導，可能還有一些改進要走。
事實上，這項於2015年提出的研究至今已過了3年，當時的演算法還被團隊認為是一項亟需改進的大問題。隨近幾年機器學習技術的飛快進展，許多電腦視覺的應用已更臻於成熟，相對於傳統演算法條件式地根據數種情形提出回饋，現若能結合人工智慧於大量的感測資訊，相信系統能提出更具適應性(adaptive)的引導，並逐步減少這類照顧事務仰賴照護者的情況。