【許家源記者/綜合報導】
近年台灣精神疾病患者持續增加，中國醫藥大學公共衛生學院王中儀教授團隊運用深度神經網路（Deep Neural Network），分析附設醫院23萬筆健康數據，發現「hs-CRP、ESR、WBC」三項炎症指標異常，與三年內罹患憂鬱症、躁鬱症等精神疾病風險顯著相關。研究證實，AI模型預測準確度（AUC）高達0.916，成果已登上國際期刊《BMC Psychiatry》。此技術突破顯示，AI結合生物標記分析，可成為精神醫學預防性篩檢的新工具。
研究指出，炎症反應產生的生物標記（Biomarkers）可能破壞神經傳導系統，引發大腦功能異常。安南醫院副院長蘇冠賓解釋，除了心理壓力等外在因素，基因與慢性發炎等「體內風暴」同樣是致病關鍵。團隊透過「校院合作」模式，整合臨床數據與AI演算法，首度建立跨指標預測模型，較傳統統計方法更精準鎖定高風險族群。公共衛生學院院長黃彬芳強調，此研究為「預防醫學」與「精準醫療」的創新結合，具臨床實務價值。
目前該模型已能透過常規健檢數據預測風險，王中儀教授建議民眾定期追蹤炎症指標，若發現異常應跨科轉診評估。研究團隊下一步將擴大驗證族群，並探索其他生物標記組合。中國醫大副校長郭樹勳指出，此技術符合「智慧醫療」趨勢，未來可整合至醫院健康管理系統，實現早期預警。
Please enable JavaScript to view the