2020-04-28 | 信報 HKEJ
建議呼吸練習及冥想
Hollo程式能夠自動追蹤用戶行為數據,在毋須智能手錶等穿戴裝置配合下,程式內置的AI可從用戶眼睛及眼球移動軌跡等,分析面部表情、社交情感甚至睡眠質素等,並把這些數據作為用戶日常行為參照,再透過機器學習算法,了解人類行為的複雜性及其變化方式,更全面地掌握用戶的情緒狀態,並會向用戶推薦一些能紓緩情緒的呼吸練習、冥想訓練等。
問及檢測的準確度,Hollo另一聯合創辦人及技術總監Piyush Jha表示,程式暫時只有約30人參與試用,算法模型的準確度大約為86%,未來隨着數據增加,相信準確度會持續提升。他強調,Hollo不只是精神健康檢測工具,更像是用戶及其治療師的夥伴,「治療師能透過程式,自然地觀察患者在行為表現方面的變化,毋須再依賴患者填表申報情緒狀況,或從訪談中獲取資訊;對於患者而言,就算他當時無法覆診,程式亦能記錄情緒變化,供治療師參考。」他認為,程式接近是一個自我篩查工具,提示用戶尋求進一步的協助及評估。
準確度86% 冀最快9月推
Hollo聯合創辦人及資訊總監Ajit Krishna解釋,由於程式涉及大量敏感資料,故團隊尤其重視資訊保安,確保符合數據保護及私隱相關條例。此外,團隊目前正與本地非政府組織(NGO)心繫心教育基金及利民會合作,將在未來3個月展開先導測試,邀請100至200名有情緒問題的人士試用。Cameron期望,待程式最快於本年9月正式推出後,屆時除了跟NGO合作,亦會拓展B2C模式,個人用戶可選擇付費訂閱冥想訓練、正念療法等升級服務,拓展收入來源。
他們補充說,Hollo目前處於Pre-seed階段,資金主要來自微軟Imagine Cup的獎金及數碼港創意微型基金(CCMF)的資助。Cameron期望,可在本財政年度展開種子輪融資,「團隊有計劃開拓海外業務,包括進軍新加坡、台灣、馬來西亞、南韓、日本等地,但可能需要到B輪融資後才有機會實現,相信需要兩至三年時間。」