分析腦波可辨識「網路成癮風險」 國衛院團隊：準確率達86%

▲國衛院今發表腦部波分析辨識網路成癮的研究成果 。（圖／國衛院提供）

記者邱俊吉／台北報導

網路成癮是現代社會重要健康議題，不過以往確診須由患者自填量表，醫師沒有更客觀的測量工具可參考，如今國內已發展出透過腦波測量訊號結合機器學習技術，分析腦波即可有效辨識網路成癮風險，準確率達86%，有助更早掌握高風險族群，為成癮行為的預警、介入提供新武器。

這項研究成果由國衛院國家高齡醫學暨健康福祉研究中心助研究員黃緒文，與清華大學原子科學院工程與系統科學系教授吳順吉，以及陽明交通大學等多個國內外研究團隊共同完成，日前已發表於國際知名醫學期刊《Psychological Medicine》，今再與國人分享。

針對此研究，黃緒文說明，研究團隊招募92名大學生，包含42名具網路成癮傾向者，與50名健康對照組，於靜息狀態下量測腦電波，分析不同腦區之間的同步性和功能性連結，並聚焦可排除體積傳導干擾的重要指標。

結果顯示，網路成癮組在額葉的delta頻段，及全腦、特別是枕葉的gamma頻段，腦區連結顯著高於對照組，反映其在注意力調控、衝動抑制與視覺處理相關腦區出現較強同步活化，推測和腦部獎賞系統失衡及自我控制能力下降有關，而以多種機器學習模型進行分類，平均準確率達86%，整體效能明顯優於現行常用的主觀自評工具。

黃緒文指出，這套以非侵入性腦電技術搭配人工智慧分析的方法，未來可望應用於校園心理健康篩檢、精神醫療初步鑑別，補足現行評估方式的限制。

國衛院副院長陳為堅表示，由於酒精、毒品成癮等問題，亦與腦部獎賞系統的調控有關，該系統亦可望協助鑑別診斷，另關於孤獨、憂鬱與老年認知退化等精神健康評估，也有機會提供更精準、客觀的科技支撐。