林靜嫻、張智星、邱瀚模、邱淑怡、范淞斌、林坤霈、林偉莘

全球人口高齡化，臺灣已邁入超高齡社會，65歲以上人口占比超過20%。巴金森氏症是第二常見的神經退化性疾病，除動作遲緩、肢體僵硬與步態不穩外，晚期常合併失智症，已成為老化社會日益嚴重的健康負擔。早期偵測與及早介入治療對於延緩疾病進展與提升治療效益至關重要。然而，初期徵兆如語速變慢、音量降低、手部不靈活與步伐緩慢等，常被誤認為自然老化，導致診斷延誤，因而增加後續醫療與照護成本。 本團隊開發一套人工智慧驅動之平台系統，整合說話語音、手勢動作與步態等多模態表徵，於超過500位健康長者及不同嚴重度巴金森氏症患者中訓練此整合式模型。系統對有主觀症狀與無主觀症狀者的辨識準確率分別達86%與82%，同時亦可跨越文化語言隔閡，於跨機構的韓國長者族群的巴金森氏症辨識準確率亦可達87%。 為實踐大規模老年族群早期篩檢目標，團隊將此系統優化為跨平台之應用程式「Parkinson application」 (Parkinson app)，支援iOS與Android系統，透過手機或平板即可進行語音與動作紀錄並即時分析，將原需仰賴專科醫師診斷的過程濃縮為15分鐘內完成。此技術可大幅提升偏鄉或離島地區的早期偵測效率，在老化合併少子化社會下，可減少醫療人力資源不足與距離限制，促進疾病早期介入與精準治療。