2026-10-302026-10-30https://scholars.csmu.edu.tw/handle/123456789/37073本研究計畫擬開發一套創新之可解釋性的「腦區特異性人工智慧分類模型」，結合T1加權磁振造影與臨床症狀評估，針對思覺失調症患者進行腦區層級之分類分析與神經影像生物標記鑑別。相較於傳統以全腦資料建立模型之方法，本計畫著重於腦區特異性與模型可解釋性，期能提升精神疾病早期診斷之準確性與臨床應用價值。在社會面向，本研究有助於強化思覺失調症患者之早期辨識與介入成效，減輕家庭照護壓力與長期社會資源負擔；在經濟面向，透過精準診斷可有效降低醫療資源之重複使用與不必要支出，提升整體醫療體系之效率與永續性；在產業面向，本計畫所開發之人工智慧輔助診斷模型具備高度技術移轉潛力，將有助於推動智慧醫療與精準精神醫學產業之發展與國際接軌，為我國精準健康科技領域注入具臨床實用性與市場競爭力之創新應用。思覺失調症人工智慧精準精神醫學腦區特異性分類模型T1加權磁振造影SchizophreniaArtificial IntelligencePrecision PsychiatryRegion-Specific Classification ModelT1-Weighted Magnetic Resonance ImagingProject