長者患上認知障礙，若能及早評估和識別並作出治療，有助減慢記憶力衰退速度。本港社企創業公司思健（ ScreenMat ），利用中文大學教授的研究成果，開發應用程式，以簡單的畫圖方法為長者篩查，評估腦部認知功能，盡早找出患有潛在風險的患者。
全球的認知障礙症情況嚴重，在 2019 年的患者人數估計超過 5,000 萬，平均每 3 秒便有一人確診。該症由病發初期至後期，平均需時約 10 年，倘若患者及早獲得評估及診治，把握黃金治療時期，可以減慢認知退化速度，對病情進展及長遠照顧計畫有正面作用。
ScreenMat 的技術理論基礎源自中大公共衞生及基層醫療學院副教授蔡錦輝的研究，再由他的門生朱子勤將技術推向市場。朱子勤聯同營運總裁黃奕琳、業務發展經理李澤來成立社企創業公司 ScreenMat ，一同將研究理論變成應用程式，再與本地非政府組織合作試用。
蔡錦輝從 2016 年開始研究用機械學習分析繪圖行為，朱子勤與黃奕琳有參與。有關技術已成功申請專利，亦得到臨床驗證。朱子勤指出，通過繪圖能得知長者患上認知障礙的風險，比起傳統檢查方式更快，而且準確度相近。
ML 分析畫圖
長者在 ScreenMat 程式內，根據畫面上的指示繪畫兩個重疊的五角形便完成檢查，程式會計算出患病的風險指數。這過程看來簡單，背後卻涉及複雜的理論。朱子勤解釋，繪圖的結果只是分析的一部分，更重要是繪畫的過程，例如繪畫速度、停頓和斷續次數等。程式用人工智能分析腦部反應時間，計算速度與時間的比例，連同視覺空間能力和整體表現作整體分析。
他補充，患有輕微認知障確的長者，即使盡力畫出相似的圖案，也能從繪圖的過程捕捉，如畫圖較慢、多次提筆思考再畫等都屬潛在病徵，不容易騙過系統。正常人即使畫出的圖案稍有偏差，卻因畫得流暢和一氣呵成而通過測試。
比 MoCA 更簡單的篩查
黃奕琳稱，這程式有助認知障礙篩查普及，也更容易被長者接受。傳統檢查認知障礙的方式為蒙特利爾認知評估（ Montreal Cognitive Assessment，MoCA ），由社工協助長者回答問卷，用上半小時逐題回答，包括專注力、延遲記憶、辦認圖案等，之後
得出評估分數，若屬高風險轉介醫生跟進。
MoCA 雖然是常見的評估方法，為求簡化過程，中大早年亦設計出 5 分鐘版本的 MoCA ，但仍存在不少問題。例如社區中心資源不足，不能經常替長者做 MoCA ，一般需要由經驗社工觀察，認為有需要才會介紹再作評估，有些個案甚至在長者走失後才發現患有認知障礙。再者，問卷以文字為主，有些長者教育程度不足以應付。
她又稱，在香港的公共資源架構下，若長者不做篩查、診斷，並不會得到相關的社會資源，如能普及篩查，便能及早找出潛在風險的長者，作出適當治療。
長者更容易接受
ScreenMat 檢查過程更快捷方便，過程只不過幾分鐘，不知不覺間便完成，所繪畫的圖案更是簡單，最重要是成效相若。黃奕琳強調，給長者在平板電腦上畫圖有如玩遊戲般，肯定比認真回答問卷的抗拒程度低得多，更容易接受。
根據他們的研究， ScreenMat 找出認知障礙的準確度為 85% ，與 MoCA 的結果差不多。「由於方便和快捷，該技術有望普及，及早發現長者的初期症狀，配合適當治療可減慢腦部退化速度。」
下一步推向社區中心
三人以這技術參加去年舉辦的香港社會企業挑戰賽，結果獲得亞軍和最創新意念獎。李澤來稱，比賽之後令 ScreenMat 有途徑將程式推向有需要的長者。
他透露，現時正與本地專做認知障礙的社區中心合作，給長者試用。例如在長者密集地區擺街站，以平板電腦吸引他們前來做檢查，由社工從旁協助，找出高風險的長者繼續跟進。現階段先尋找與社福機構的合作模式，利用該技術協助簡化篩查工作。
長遠而言，他們更考慮開發直接給長者使用的產品，在家中自行定期檢查，藉著累積的檢查數據，更早發現非常輕微的徵狀。
