隨著運動及交通事故的普及，腦震盪成為現今社會的重要公共健康議題。根據統計，台灣每年約有50萬人因頭部外傷而發生腦震盪。腦震盪症狀多樣，涵蓋了體感、情緒、認知及睡眠方面的問題，約三分之一的患者可能會發展為持續性腦震盪症候群。這使得急性期的評估變得格外重要，但當前缺乏足夠的影像診斷手段，讓治療仍以被動支持為主，進而限制了腦震盪治療的發展...

DeepBrain-Concussion系統：精準預測與個性化治療的未來

針對這一挑戰，臺北醫學大學附設醫院陳震宇特聘教授研究團隊，開發了“DeepBrain-Concussion”系統。系統通過分析患者急性期的功能性磁振影像，觀察丘腦與大腦皮質之間的協作模式，進行症狀類型和嚴重程度的預測，不僅能夠預測腦震盪後症狀的持續時間，還能提供精準的干預措施，幫助患者早期介入，減少持續性腦震盪症候群的風險。與傳統腦震盪診斷方法不同，這一技術無需依賴單一的生物標記或影像結果，而是結合了多種數據和機器學習技術，進行綜合評估。這使得該系統能夠提供比以往更精確的預測，並為臨床醫生提供更具實踐價值的治療決策支持。此外，該系統還能自動生成個性化的治療報告，大幅提高醫療決策的效率與準確性。這一技術的應用，不僅限於腦震盪的預測與治療，也為新藥開發和職能治療策略的進一步研究提供了強大的數據支持。

從研究到臨床：陳震宇教授談AI在腦震盪治療中的未來

陳震宇教授表示，團隊的目標是利用這項人工智慧技術，提供腦震盪患者早期精準的診斷和治療建議，讓患者能夠更快恢復，並減少可能的長期影響。陳教授指出，這項技術研發從動物到臨床試驗，已發表在高影響國際期刊，其成功關鍵在於將腦震盪症狀的多重因素納入預測模型，並且透過高效的數據處理和分析，實現了無縫對接各類醫療影像和設備，為臨床醫生提供了前所未有的診療支持。

他強調，團隊已計畫在兩家醫學中心開展更多臨床試驗，未來該系統將不僅僅局限於台灣市場，並希望能夠將這項技術推廣到美國，使用該核心技術發展在美式足球、和退伍軍人創傷後症候群等高價值運用。隨著人工智慧技術的發展，腦震盪的早期診斷和治療將不再是一個難題，這一技術的實踐預示著未來精準醫療的更多可能性，DeepBrain-Concussion系統無疑將成為未來腦震盪診療領域的突破性工具。不僅能夠大幅提升診斷準確性，也能為個性化治療提供更為精細的支持，預示著腦震盪治療將邁向更加智能化與精確化的未來。

詳細資訊→腦震盪症候群人工智慧輔助決策系統|北醫附醫陳震宇特聘教授|第21屆國家新創獎