該手藝已利用於思覺失調症、躁鬱症與重度憂鬱症的研究與臨床評估。研究後果顯示，思覺失調症患者在病發後22年間，大腦體積光鮮明顯萎縮，皮質厚度異常則多呈現在疾病初期，尤以額葉、顳葉與島葉的灰質退化最為顯著。躁鬱症與憂鬱症患者也離別在前額葉下側與前扣帶迴呈現特異性異常，這些發現有助於後續實施經顱磁刺激或深層腦刺激醫治時，加倍精準鎖定治療標的。
這項技術的焦點是一套能正確定量腦部各區退化景遇的方法，憑據研發團隊對大腦老化與疾病進展進程的持久觀察，設立建設起涵蓋138個大腦灰白質區域的退化軌跡模子。該模型可根據患者的年紀與病程，展望特定腦區的退化趨向，進而鎖定最關鍵的異常腦區，讓診斷更有依據、醫治更具針對性。
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陽明交大醫學系系主任，同時也是臺北榮總醫療人工聰明成長中心副主任楊智傑，自2019年起投入這項手藝研發，希望透過AI辨識肉眼沒法辨認的腦影像，晉升診斷的客觀性與準確性。現在該手藝已在臺北榮總的臨床服務中現實運用。也因國際上精神醫學範疇的重大突破，取得今年美國愛迪生獎金獎(2025 Edison Awards Gold Medal)。
這項技術不僅沖破了現有深度學習系統在腦影象闡發上的限制，更提供精力疾病臨床診斷一套科學且可量化的工具。未來可望擴大至阿茲海默症、帕金森氏症等神經退化性疾病的初期診斷與評估。
[周刊王CTWANT] 精神疾病診斷曆久依靠問診與病史，缺少客觀量化判定標準。為沖破這一醫療窘境，陽明交大與臺北榮總投入腦影像與AI研究，成功開發出領先全球的腦影象闡發手藝，能成功定位精神疾病患者在分歧年紀與病程階段的腦部退化景遇，讓疾病診斷進入全新時期。
原始保持
楊智傑暗示，大腦在精力疾病的病程中會延續退化，但不同大腦區域的退化軌跡各別；曩昔的AI手藝對於判讀腦影象沒有設施確定因果關係，也沒法呈現病程進展中的關聯性，新的手藝完全戰勝這些限制，可以或許展望患者在已知年紀和病程下的腦部退化狀態。
本篇文章引用自此: https://tw.news.yahoo.com/%E7%94%A8ai%E7%9C%8B%E8%A6%8B%E5%A4%A7%E8%85%A6%E7%97%85%E7%81%B6-%E7%B2%B
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這項技術利用AI分析腦影像，幫助精準診斷精神疾病，具有革新意義。 我是部落客行銷商,也可以看看我的部落格喔