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隨著全球人口高齡化與醫療資料的數位化，人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術已成為驅動精準醫療的核心引擎。傳統醫療診斷常依賴臨床症狀的主觀判斷，缺乏量化的生物標記，導致精神疾病與重症預測面臨高度不確定性。本文介紹研究團隊透過整合多模態磁振造影與生理訊號資料，開發出針對精神疾病(如思覺失調症、雙相情感障礙、重度憂鬱症)的「個人化腦部區域異常定量技術」，以及針對加護病房的「敗血症早期預警系統」。這場從微觀神經網路到巨觀生理訊號的資料革命，不僅提供臨床決策支持，更將帶動從醫院PACS系統到居家穿戴裝置的龐大智慧醫療產業鏈。

【內容大綱】

• 一、全球精神醫療正迎來「數位化革命」：AI與腦影像的崛起
• 二、精神疾病腦影像的需求與市場分析：從醫療痛點到產業機會
• 三、多模態腦影像與AI的技術突破：個人化腦部區域異常定量技術應用
• 四、精神疾病在AI模型中的獨特大腦圖譜：思覺失調症、雙相情感障礙、重度憂鬱症的腦部差異
• 五、從阿茲海默症預測到敗血症：AI在醫療的多面向
• 六、醫療AI的未來市場與應用情境：從醫院到家庭的多場域部署
• 參考文獻
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖1、個人化腦部區域異常定量技術之模型開發流程
• 圖2、使用個人化腦部區域異常定量技術於思覺失調症患者之結果
• 圖3、使用個人化腦部區域異常定量技術於雙相情感障礙患者與重度憂鬱症患者之結果