2025-04-04 | 中央社
陽明交大用AI預測大腦退化 獲美國愛迪生獎金獎
陽明交通大學與台北榮總合作,用AI(人工智慧)協助腦影像分析,可成功定位不同年齡與病程階段的腦部退化情形,獲得美國愛迪生獎金獎(2025 Edison Awards Gold Medal)。
陽明交大今天發布新聞稿,醫學系主任楊智傑自2019年投入AI技術開發,期盼透過AI辨識肉眼無法識別的腦影響,讓診斷更客觀和準確。
如今楊智傑帶領研究團隊,成功開發出領先全球的腦影像分析技術,能成功定位精神疾病患者在不同年齡與病程階段的腦部退化情形。團隊近期在國際指標性的創新獎項愛迪生獎(Edison Awards)中斬獲金獎,受到世界關注。
這項技術的核心是一套能精確定量腦部各區退化情形的方法。團隊彙整對大腦老化與疾病進展過程的長期觀察經驗,建立起涵蓋138個大腦灰白質區域的退化軌跡模型,可依據患者的年齡與病程,預測特定腦區的退化趨勢,進而鎖定最關鍵的異常腦區。
楊智傑表示,過去的AI技術判讀腦影像時,沒有辦法確定因果關係,也無法呈現病程進展中的關聯性。新的技術完全克服這些限制,能夠預測患者在已知年齡和病程下的腦部退化狀況,讓診斷更有依據、治療更具針對性。
這項技術已應用於思覺失調症、躁鬱症與重度憂鬱症的研究與臨床評估,未來可望擴展到阿茲海默症、帕金森氏症等神經退化性疾病的早期診斷。
陽明交大今天發布新聞稿,醫學系主任楊智傑自2019年投入AI技術開發,期盼透過AI辨識肉眼無法識別的腦影響,讓診斷更客觀和準確。
如今楊智傑帶領研究團隊,成功開發出領先全球的腦影像分析技術,能成功定位精神疾病患者在不同年齡與病程階段的腦部退化情形。團隊近期在國際指標性的創新獎項愛迪生獎(Edison Awards)中斬獲金獎,受到世界關注。
這項技術的核心是一套能精確定量腦部各區退化情形的方法。團隊彙整對大腦老化與疾病進展過程的長期觀察經驗,建立起涵蓋138個大腦灰白質區域的退化軌跡模型,可依據患者的年齡與病程,預測特定腦區的退化趨勢,進而鎖定最關鍵的異常腦區。
楊智傑表示,過去的AI技術判讀腦影像時,沒有辦法確定因果關係,也無法呈現病程進展中的關聯性。新的技術完全克服這些限制,能夠預測患者在已知年齡和病程下的腦部退化狀況,讓診斷更有依據、治療更具針對性。
這項技術已應用於思覺失調症、躁鬱症與重度憂鬱症的研究與臨床評估,未來可望擴展到阿茲海默症、帕金森氏症等神經退化性疾病的早期診斷。
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