10/09/2026

健檢不是怕死!從健保結構看台灣「不健康餘命」偏高的制度困境

為什麼台灣醫師不重視健檢?問題不在醫師,而在制度


蘇冠賓


中國醫藥大學 安南醫院副院長

憂鬱症中心身心介面研究中心主持人

精神醫學及神經科學 特聘教授 


維護健康靠自己!不是醫師、更不是健保的責任!

專科醫師就算長期幫你照顧慢性病,也不能確保你的健康?

為什麼台灣醫師很少鼓勵病人健康促進?很少鼓勵病人規律常規健檢

為什麼連醫師也沒有健康促進的習慣?也不願意規律健檢?

台灣健保制度非常擅長處理疾病,卻沒有足夠誘因與時間去經營預防醫學



一、台灣醫療制度是「看病制度」,不是「守護健康制度」

台灣健保的強項是可近性高、費用低、就醫方便;但它的基本運作邏輯長期偏向「生病後就醫」。過去健保醫療服務多以論量計酬(fee-for-service)為主,也就是門診量、檢查量、處置量、開藥量會影響醫療院所收入。這種制度自然會鼓勵「看更多病人、處理更多疾病」,但較少獎勵醫師花時間做風險溝通、生活型態介入、長期追蹤與疾病預防。台灣醫學會過去也明確指出,論量計酬會使醫療內容偏向疾病治療與控制,缺乏促使院所投入預防醫學與健康促進的誘因。

換句話說,健保支付「已經生病的人」,但比較不會支付「讓人不要生病」。

二、沒有強制轉診,醫師很難建立「責任人口」

在絕大部分推動全民健保的國家,家庭醫師或基層醫師會負責一群固定民眾的長期健康管理。醫師知道這個人是「我的病人」,會追蹤血壓、血糖、血脂、癌症篩檢、疫苗、生活型態與慢性病風險。

台灣雖然法規上也曾朝家庭責任醫師與論人計酬方向設計,全民健康保險法也提到為促進預防醫學、落實轉診制度與提升醫療品質,應訂定家庭責任醫師制度,且原則上採論人計酬;但在實際醫療文化中,民眾仍高度自由就醫,沒有穩定的 gatekeeping。

結果是:病人今天看 A 診所,明天去 B 醫院,後天又到醫學中心。每位醫師都只看到片段,很少有人真正被制度授權、被誘因支持、也被時間保護,去負責這個人的「整體健康軌跡」。

三、常規健康檢查的健保給付與臨床價值不成比例

國健署確實有成人預防保健服務,目前提供 30–39 歲每 5 年 1 次、40–64 歲每 3 年 1 次、65 歲以上每年 1 次;內容包括健康行為調查、身體檢查、抽血、尿液檢查與衛教諮詢,目標是早期發現血壓、血糖、血脂、腎功能、肝功能與 BMI 等問題。

但問題是,真正有價值的不是抽血本身,而是解釋數據、判斷風險、說服改變、安排追蹤、整合用藥與生活型態。這些工作耗時、費心、需要醫病信任,卻常常不如一般門診、檢查、處置來得有明確報酬。即使 114 年成人預防保健給付金額從每案 520 元調升至 880 元,這仍很難完全支撐高品質、個人化、長期追蹤型的預防醫學服務。

所以很多院所會把健檢做成「流程」,而不是做成真正的「健康管理」。

四、醫師太忙,沒有時間做低密度、高價值的預防談話

台灣門診常見的現實是:病人量大、看診時間短、行政文書多、評鑑與申報壓力高。常規健康檢查最重要的部分,其實是五件事:檢查前的風險分層、檢查後的結果解釋、異常值的追蹤、生活型態改變、長期關係建立。

但這五件事都不是「三分鐘看診」容易完成的工作。醫師若在高診量門診裡認真談體重、飲食、睡眠、運動、酒精、吸菸、壓力、家族史與癌症篩檢,常常會立刻造成候診時間爆炸。

所以制度表面上說預防很重要,但日常工作流程卻不允許醫師真的花時間預防。

五、健檢不是怕死的人才做;是珍惜生活的人減少受苦、減少拖累家人、減少消耗社會資源而做

很多人害怕健檢,甚至說「該來就讓它來,看破生死」。但從醫學角度來看,這不是豁達,而是把可以早期處理的問題,拖到最痛苦、最昂貴、最失能的階段。

許多疾病早期沒有症狀,例如高血壓、糖尿病、高血脂、腎功能惡化、肝、大腸、胰臟、肺、肝和部分癌症。等到中風、心肌梗塞、洗腎、血便、劇痛或體重快速下降時,治療往往已經困難許多。更不要說現在常常報導身體強壯、注重養生的高壓人士猝死的新聞。

健檢不是為了嚇自己,而是為了提早發現風險。早期發現,可以用比較簡單、有效、保有功能和生活品質、減輕家人的照顧負擔的方式治療。台灣人的平均壽命變長,但很多人最後多年是在慢性病、失能、疼痛、住院和依賴照顧中度過,這就是「不健康餘命」偏長的問題。

衛福部統計資料顯示,台灣不健康平均餘命女性為8.21年、男性為6.71年 (2022年)。換句話說,許多人生命最後將近7到8年,不是在真正健康、自由、有功能的狀態中度過。台灣人不健康餘命的時間遠遠超過歐美,例如英國女王去世之前仍然在享受生活,騎馬種樹,去世之前只入院三天。

健檢不是怕死,而是為了把人生留給生活,不是留給病床、急診、洗腎和看護。

六、健檢市場和健保臨床被切成兩個世界

台灣有一個很特別的現象:自費健檢很蓬勃,但健保門診裡的預防醫學不強。高階健檢中心重視流程、設備、套餐、影像、腫瘤標記、VIP 服務;但第一線健保醫師未必能取得完整健檢資料,也未必有時間做後續整合。於是健檢常常變成「一次性消費」,而不是「連續性照護」。

這造成一種斷裂:

  • 檢查在健檢中心完成,風險卻回到門診處理;
  • 數據很多,整合不足;
  • 異常很多,追蹤不一定完整。

七、醫學教育也長期偏重診斷與治療,較少訓練健康管理

另一個值得反思的現象是:臨床醫師本身,常常就是最不重視身心保健的一群人。 在高壓、長工時、高責任、輪班與大量病人需求之下,醫師習慣把病人和家人的健康放在第一位,卻很少真正照顧自己的睡眠、飲食、運動、壓力與心理狀態。久而久之,醫師容易把疲累、失眠、焦慮、過勞,甚至身心耗竭,視為專業工作的「正常代價」。

這也和醫學教育有關。醫學生與住院醫師訓練中,最被重視的是診斷、急重症處理、用藥、手術、檢查判讀與疾病治療;但對於健康生活型態、運動、營養、壓力調適、自我照顧、預防醫學、行為改變、動機式晤談,以及如何陪伴病人長期維持健康,訓練仍然相對不足。

醫師很容易形成一種專業慣性:「病已經出現了,我來處理」勝過 「病還沒出現,我陪你降低風險」。

這不是醫師不懂健康,而是整個醫學訓練與醫療制度,長期把「治病」放在「守健康」之前。當醫師自己都缺乏被制度支持的健康生活型態與自我照顧文化時,要期待醫療體系真正重視常規健檢與預防醫學,自然更加困難。

八、預防醫學的成果太慢,不容易被看見

醫師治療肺炎、開刀、處理心肌梗塞、改善憂鬱症,成效比較容易在短時間內被看見。但健康檢查與預防醫學的成功,常常是「某件壞事沒有發生」。沒有中風、沒有洗腎、沒有心肌梗塞、沒有糖尿病惡化、沒有晚期癌症,這些都是巨大成功,但不容易在健保申報、醫院績效、病人感謝或醫師成就感中被立即呈現。因此,預防醫學在道德上很崇高,在制度上卻常常很吃虧。

九、真正問題不是醫師不重視,而是制度沒有讓醫師「值得重視」

所以我會把答案說得更精準一點:台灣醫師不是不知道常規健康檢查重要,而是在沒有轉診守門、沒有責任人口、論量計酬為主、門診時間壓縮、健檢與照護斷裂的制度下,預防醫學很難成為醫師日常工作的核心。

要改變這件事,不能只呼籲醫師「要重視健檢」。真正需要的是制度設計:

一、建立真正的家庭責任醫師或健康管理團隊。
二、讓醫師對固定人口的健康結果負責,而不是只對門診量負責。
三、提高預防諮詢、風險管理、慢病早期介入的給付。
四、把健檢資料、健康存摺、醫療院所資訊整合起來。
五、讓護理師、營養師、心理師、藥師、個管師共同參與健康管理。
六、把「追蹤紅字」列為品質指標,而不是只統計做了幾件檢查。
七、讓醫院績效不只看量,也看早期發現、風險下降與病人長期健康結果。

26/08/2026

保健品沒有專利,該如何投資研發?台灣營養精神醫學走向國際性的產學合作模式

保健品沒有專利,該如何投資研發?台灣營養精神醫學走向國際性的產學合作模式

蘇冠賓

中國醫藥大學 安南醫院副院長

憂鬱症中心身心介面研究中心主持人

精神醫學及神經科學 特聘教授


最近,一位北京大學的教授問我一個很重要的問題:中國正積極推動營養精神醫學(Nutritional Psychiatry)的臨床應用,但對企業界而言,優質生技公司與藥廠若投入研發與臨床試驗,往往缺乏專利保護,難以防止市場上的劣幣逐良幣!這會不會讓產業缺乏投資誘因?

這確實是全球天然藥物與精準營養領域共同面臨的瓶頸。針對這個難題,台灣過去二十年來在營養精神醫學發展寶貴經驗,正好能提供一個可行的破解之道:。

一、 連結國際權威,建立學會的專業代表性

解決市場信任問題的核心,在於建立高度專業且具國際代表性的學會。以台灣為例,我們直接與「國際營養精神醫學研究學會(ISNPR)」對接,在台灣成立分會「台灣營養精神醫學研究學會(TSNPR)」,廣邀國內頂尖專業人士與學者積極參與,並每年舉辦國際學術研討會。我也積極爭取並擔任 ISNPR 副會長及國際期刊主編,讓台灣的研發量能與國際標準無縫接軌。

二、 專家委員會作為後盾,嚴選優質產業夥伴

以學會為核心,透過理監事與專家委員會作為專業後盾,能吸引最具研發實力與品質理想的廠商合作。學會一方面辦理專業教育訓練,推動醫療大眾對營養精神醫學的科學認知;另一方面,也為臨床醫師與醫護人員把關,提供具有臨床實證與藥品級品質的保健產品,讓專業人員能安心推薦給有需要的患者。

三、 以「專業認同」打敗「低價劣質競爭」

即使天然產品缺乏強大的專利壁壘,只要醫療專業人員高度認同權威學會與優質產業的結合,並基於科學證據進行臨床推薦,產品自然能建立起堅固的品牌信任度。這種「專業信任屏障」不僅能有效抵抗劣質產品的低價惡性競爭,更會反過來驅動產業界投入更多資源進行臨床試驗與持續研發,形成良性循環。


推動臨床進步與產業升級的關鍵,在於學會與優質廠商之間建立深厚的良性合作,或是推動研發型企業與學術研究單位深度串聯,進行研發跟臨床試驗…

總歸來說,學會必須具有權威代表性,並獲得醫師與醫療團隊的實質認同。來自醫療專業的肯定與信任,就是打敗「低價促銷、惡性競爭」最強大的防線,更是引領整個營養精神醫學產業不斷往前進步的核心動力。

22/08/2026

《我不是想離職 只是不想被燃燒殆盡》推薦序

在黑暗中保有完整:從不斷「撐住」到真正「穩住」的心理轉變

中國醫藥大學 安南醫院副院長

憂鬱症中心身心介面研究中心主持人

精神醫學及神經科學 特聘教授



作為精神醫學、神經科學與數位醫學領域的研究者,我長期投入「調和內在交響樂團」的整合觀點,探討壓力、發炎、飲食、晝夜節律與數位化如何共同形塑現代人的心理健康。當我閱讀郭約瑟醫師的新作《我不是想離職 只是不想被燃燒殆盡》時,內心深感共鳴與激動。這不僅是一本實務導向的心理自助經典,更是一部幫助高功能工作者在高壓環境中「保有完整自我」的成熟之作。

郭醫師最令人激賞的洞見,在於他直指現代職場的核心困境:「真正讓人耗盡的,往往不是壓力,而是長期沒有界線的承擔。」他提出「有些東西,會跟著你一起走」的警語,深刻提醒讀者:離職、轉職或短暫休息,常無法真正解決倦怠,因為未經校準的責任模式與界線模糊,會繼續在新環境中重演。這段論述特別擊中許多高功能工作者,他們習慣「暫時撐住」,卻忽略真正的心理穩定來自「強化結構,而不是來自撐得住」。

全書最獨特的貢獻,無疑是「三層心理防火牆」模型與其配套的三項核心技巧—心理交還、心理涵容、價值澄清。郭醫師精闢指出,修復必須「按部就班」:先透過心理交還,把不屬於自己的責任在內在層面歸還原位,停止代勞他人的焦慮;再以心理涵容為被觸動的情緒保留暫存與消化的空間,「不急著壓制,也不急著行動」。情緒是訊號而非問題,忽略情緒的訊號而任其渲染,持續讓那些不屬於你的責任與焦慮佔據你,才會形成真正的問題。唯有把情緒的歸屬還回去,內在的涵容空間才會真正打開。這個順序非常像我形容的「內在交響樂團」:先把失控的聲部分流、降噪、調準,才有可能重新協調;否則你只是用更大的力氣去「撐住」,最後只會更快耗竭

我也很喜歡作者的成熟提醒:「真正成熟的心理防火牆,不只是幫助你站穩,而是讓你有能力,選擇何時離開。」我常提醒憂鬱焦慮的病人,不要在病情不穩定時做重大決定,以免造成未來後悔要用加倍心力去彌補。因為那時候的決定,常帶著「同歸於盡」的情緒本能;你以為是解脫,其實是把未來的自己也一起推下去。郭醫師的寫法更精準:「不要在最黑暗的時刻替未來下判決。」先把責任交還、把情緒安放,讓你不是在崩潰時逃跑,而是在清醒時轉身。

當然,如果要我略帶自責地吹毛求疵—我會說:這本書已經很完整,但若能更進一步把「心理能量」與現代神經科學、整合醫學的雙向調節接起來,會更無懈可擊。因為有些人不是「心理失守」才出現腸胃不適、慢性發炎或中樞敏感化;反過來,這些生理異常也會削弱涵容能力,讓人更難穩住。若能補上一段更清楚的「生物—心理—社會」互動模型,提醒讀者在某些心身模糊地帶需要搭配精準醫療、藥理或營養介入,就能避免落入「萬病皆由心生」的誤解。 此外,「心理能量」作為核心概念,雖為清晰易懂且極具實務價值,但若能把心理能量對應到可測量的數位表徵睡眠品質、心率變異HRV、活動節律數位足跡或中樞敏感化)等「雙向調節」機制,必能讓這套防火牆更像一座能監測、能維修的系統,而不只是漂亮的隱喻。

最後,我想用我常講的「奶茶比喻」作結:為什麼奶茶會灑出來?不是因為有人撞到你,而是因為杯子裡本來就裝著奶茶。人生撞擊我們時,內在的東西會顯露出來。《心理防火牆》幫我們做的,不只是避免被撞倒,而是把杯子裡重新裝回——幽默感、涵容、智慧與美德;讓你在被撞擊時,灑出的不再是自責與耗竭,而是一個更完整、更能全身而退的自己。

蘇冠賓醫師現任中國醫藥大學教授及安南醫院副院長,臺灣憂鬱症研究權威。致力整合醫學與去汙名化,任總統府健康臺灣推動委員。自許以腦科學拆解憂鬱迷思,推倒社會偏見高牆。(更多相關文章請見蘇冠賓醫師部落格:https://cobolsu.blogspot.com/

18/08/2026

學術誠信的重塑與界線:解析 JAMA《醫學出版中作者使用人工智慧之更新指南》

醫學論文的人機協作:JAMA 重新劃定人類作者的責任邊界

蘇冠賓

中國醫藥大學 安南醫院副院長

憂鬱症中心身心介面研究中心主持人

精神醫學及神經科學 特聘教授



JAMA更新指南表明,AI可以作為輔助工具,但絕不能取代人類的學術思考與責任。作者對稿件內容負有最終且完全的責任。未誠實揭露者將面臨退稿或出版後處罰。此指南為數位時代下的醫學出版誠信樹立了明確的規範標竿。  


Generative AI 與 Large Language Models(LLMs)快速進入醫學研究與科學出版,學術界面臨的問題已不再是「應不應該使用 AI」,而是如何在提升效率的同時,維持科學的 accuracy、integrity、transparency 與 accountability。JAMA 於 2026 年公布更新版 AI 使用規範,正反映醫學出版從「是否接受 AI」進一步走向「依使用目的進行風險分層管理」的新階段。


許多作者因擔心審查偏見或對政策不理解,選擇隱瞞 AI 的使用。為捍衛科學紀錄的可靠性,JAMA 及 JAMA Network 期刊發布了最新版的 AI 使用指南,明確劃定允許(Permissible)與禁止(Prohibited)的界線,並重申透明度(Transparency)與作者責任(Accountability)的核心價值。  


JAMA 並未全面排斥 AI。AI 可以正式納入 research、literature search、manuscript preparation、translation,以及 research data 的 graphic visualization;但原則是必須適當揭露,作者亦必須確認所有內容的正確性並承擔最終責任。單純 grammar 或 spelling check 則不需揭露。換言之,AI 可以成為工具,卻不能成為責任主體。


AI 應用的嚴格禁區 (Prohibited Domains)


指南針對幾項高風險的 AI 應用進行了明確限制。首先,不建議使用 AI 生成或管理參考文獻。因為 LLMs 極易產生看似真實但實際不存在的「虛構引文(Hallucinated references)」,作者必須改用標準引文管理軟體並人工逐一核對。其次,禁止使用 AI 撰寫觀點類(Opinion)、給編輯的信(Letters)及評論文章。編輯部指出,這類文章近來出現大量公式化(Formulaic)、缺乏深刻見解且由非專業作者生成的稿件,學術界應優先保留人類的獨到洞察力(Human insights)。再者,禁止提交 AI 創建或篡改的臨床影像、影片及音訊,以維護醫學圖像的真實性與代表性偏誤問題。


在同行審查中將稿件輸入外部 AI 工具—嚴重違反保密協議行為


我自己擔任期刊主編的經驗,開始已經有作者寫私訊給我,懷疑審查人利用AI來審查,並且提出強烈抗議的爭議。同行審查的核心前提是保密(confidentiality)。審查者不得將未公開的稿件、圖表、數據或作者回覆上傳至外部生成式 AI(Generative AI)或大型語言模型(LLMs),亦不應利用其代為撰寫實質性的審查意見,因為此舉可能將作者尚未公開的智慧內容揭露予未經授權的第三方,構成對審查保密義務與學術信任的違反。


對 clinical images、illustrations、video 與 audio,JAMA 同樣採取高度謹慎立場。除非 AI 是正式 research design 或 methods 的一部分,否則不得提交 AI 生成或操弄的臨床影像與影音。其考量包括 clinical fidelity、accuracy 及 demographic bias。研究資料的 graphic visualization 可以使用 AI,但必須在 figure legend 中完整揭露。



  • 以下框列出了作者必須遵守的六大核心政策與揭露規範:
  • 責任(Responsibility):作者對所有提交內容的準確性負全責。
  • 揭露(Disclosure):輔助寫作、修改與格式化須於「誌謝區」報告。
  • 參考文獻(References):不得用 AI 生成文獻。  觀點類文稿(Opinion Manuscripts):禁止使用 AI 撰寫社論、讀者來信。
  • 臨床影像(Clinical Images):未經許可不得使用 AI 生成或修飾醫學影像。
  • 未揭露後果(Failure to Disclose):未誠實揭露者可能面臨退稿或出版後撤稿/更正處分。
  • 揭露清單(Items to report):明訂誌謝中須包含軟體名稱、版本、製造商、使用日期、使用範圍說明與責任確認。


JAMA的更新指南表明,AI 可以作為輔助工具,但絕不能取代人類的學術思考與責任。作者對稿件內容負有最終且完全的責任(Full responsibility)。未誠實揭露者將面臨退稿或出版後處罰。此指南為數位時代下的醫學出版誠信樹立了明確的規範標竿。  



15/08/2026

當生成式 AI 走入精神科診間:ChatGPT 評估憂鬱量表之信度挑戰

 當生成式 AI 走入精神科診間:ChatGPT 評估憂鬱量表之信度挑戰

蘇冠賓

中國醫藥大學 安南醫院副院長

憂鬱症中心身心介面研究中心主持人

精神醫學及神經科學 特聘教授


在精神醫療中,推動量化病理學的醫療照護 (Measurement-Based Care, MBC) 是優化憂鬱症 (MDD) 治療成效的核心。近年來Artificial iIntelligence (AI) 與 Large Language Models (LLMs,如 ChatGPT) 快速進入精神醫療領域,也讓我們開始思考:AI 是否能協助精神科臨床評估?


Figure 1. Four-stage study flowchart for the reliability of ChatGPT in HAMD-21

Chang CH, Cheng SW, Chen WJ, Chang CW, Liu TH, Lee JH, Lin SC, Su KP*. A Cautious Integration With AI in the Clinic: A Standardized-Patient Pilot Study of ChatGPT’s Reliability in Hamilton Depression Rating Scale Scoring. Alpha Psychiatry 2026, 27(4), 51483.


漢密頓憂鬱量表(21-item Hamilton Depression Rating Scale, HAMD-21)作為評估憂鬱嚴重的金標準工具,施測極為耗時且易受施測者間差異影響。此外,症狀評估往往不是單純問答,而是需要理解語氣、脈絡、情緒、猶豫、睡眠型態、身體症狀與病人自我覺察。因此,我們設計這項先導研究,想要用比較嚴謹、可重複的方法,檢驗 ChatGPT 在HAMD-21 評分上的可靠度。


身為計畫主持人,我與張俊鴻醫師、劉亭慧醫師、鄭思維醫師,以及我們心身介面研究中心(MBI Lab & Care)臨床團隊的研究助理們,共同執行了這項研究。研究流程分為四個階段 (Figure 1):


第一,團隊專業演繹建立黃金標準:運用資深精神臨床試驗的MBI團隊之醫師與研究助理,精心編寫10個涵蓋輕度至重度 (HAMD-21 腳本分數 2–27 分) 的臨床情境,並演繹標準化病人 (Standardized Patients, SPs),以建立高度可重複的評估基準。


第二,將訪談錄影轉為中文逐字稿:訪談全程錄影並透過 Whisper ASR 轉錄為逐字稿,保留語氣停頓與情緒表達線索。


第三,ChatGPT 評分協定 (ChatGPT Scoring Protocol):將訪談逐字稿輸入 ChatGPT-4o,結合 HAMD-21 中文操作手冊與標準化 Prompt,每個案例重複進行 3 次獨立對話評估,取其平均分數以降低生成式 AI 的隨機波動性 (Stochastic variability)。  


第四,統計分析 (Statistical Analysis):採用兩向隨機效應、單一評分者、絕對同意模型之組內相關係數(Intraclass Correlation Coefficient, ICC(2,1))評估信度。人類專家與 ChatGPT 之間的 ICC 差異採用 Steiger's Z 檢定進行單尾顯著性檢定。  


研究結果與數據分析


最令人意外的結果是:總分看起來非常好,但細項差異很大。 在 HAMD-21 total score 上,Human experts 的 ICC 達到 0.9921,ChatGPT 的 ICC 也高達 0.9739,若只看總分,ChatGPT 似乎已經接近 expert-level performance。


然而,當我們進一步看 item-level performance,就出現非常重要的落差。Human experts 在 21 個項目中,有 11 個別項目達到 perfect ICC;ChatGPT 則只有 2 個項目達到 perfect agreement。Steiger’s test 也顯示,human experts 在 10 個個別項目以及 total score 上顯著優於 ChatGPT。這提醒我們:AI 可能會在「總分」上表現漂亮,但在臨床真正需要判斷的細節上,仍然有明顯落差。


更值得注意的是,ChatGPT 的錯誤不是隨機分散,而是有一定模式。它常在 insomnia cluster,也就是 HAMD-21 items 4–6,以及 somatic symptoms item 13 中高估分數,把原本應該是 0–2 分的輕中度症狀,錯誤評為 3 分。更離譜的是,ChatGPT 還出現 總分加總的錯誤。換句話說,AI 能「理解」文字脈絡到一定程度,但在 severity thresholds 與 numerical calculation 上仍會出錯。


討論與臨床意義


這個結果對我們未來臨床試驗非常重要。HAMD-21常被用於憂鬱症的主要或次要症狀分項分析。如果 AI 只是在總分上接近一致,卻在睡眠、身體症狀、體重下降、病識感等細項上出現偏差,就可能影響 treatment response、remission、subscale interpretation 甚至 clinical trial endpoint 的判讀。因此,AI 不應被直接視為取代 rater 的工具,必須保留 human oversight,尤其在細項判斷與臨床意義詮釋上。


這項研究也提醒我們,精神科評估不是單純把文字丟給模型就好。Human raters 在原始訪談中能看到 facial expression、speech latency、emotional tone、psychomotor behavior 與 affective presentation;但 ChatGPT 只看到文字逐字稿,缺少非語言與副語言訊息。這可能是它在部分 HAMD-21 項目中表現受限的重要原因。


結論


ChatGPT-4o 具備作為精神科量化評估輔助工具的潛力,能降低臨床醫師負擔。然而,鑑於其單項判定偏誤與算術錯誤,臨床人類醫師的監督(Human-in-the-loop)仍然是確保醫療安全與精準度的核心底線。  





08/08/2026

從抗發炎到發炎消退:Omega-3、EPA、與SPM精準治療憂鬱症的新方向

從抗發炎到發炎消退:Omega-3、EPA、與SPM精準治療憂鬱症的新方向

蘇冠賓

中國醫藥大學 安南醫院副院長

憂鬱症中心身心介面研究中心主持人

精神醫學及神經科學 特聘教授


EPA不是進不了大腦,抗鬱的關鍵不在原型,而在轉化!

從內源性大麻素 eCB 到消退素 SPM:

如何一步步解開 EPA 治療憂鬱症的機制之謎


Iqbal AZ, Khan A, Malau IA, Wu SK, Chang JP, Cheng C, Tsai MJ, Wang F, Su KP. Omega-3 fatty acids, specialized pro-resolving mediators, and depression: A mechanistic meta-analysis of precursors and clinical implications. Brain Behav Immun. 2026 Jul 28;138:106922

憂鬱症(major depressive disorder, MDD)長期被視為神經傳導物質失衡的疾病;然而,我們團隊在精神神經免疫學(psychoneuroimmunology)與營養精神醫學(nutritional psychiatry)的研究中,一直試圖推動一個更全面的觀點:MDD 不只是「腦內化學物質不足」,而是一種涉及神經免疫活化(neuroimmune activation)、代謝失調(metabolic dysregulation)、氧化壓力(oxidative stress)、脂質異常(lipid abnormalities)、粒線體功能障礙(mitochondrial dysfunction)與神經可塑性受損(impaired neuroplasticity)的多系統疾病。

在追求精準精神醫學(Precision Psychiatry)的道路上,我一直試圖解答一個臨床上極具爭議、卻令人著迷的核心難題:「為什麼 Eicosapentaenoic acid(EPA)在臨床試驗與統合分析中的抗憂鬱效果,往往顯著優於大腦結構中大量存在的 Docosahexaenoic acid(DHA)?」這篇由我的研究生、也是第一作者 Ayesha Zafar Iqbal 主導完成的 mechanistic meta-analysis,正是從這個長期研究脈絡出發,重新檢視 omega-3 polyunsaturated fatty acids(n-3 PUFAs)在憂鬱症與發炎相關疾病中的生物學意義。

從發炎到發炎消退:Omega-3 在憂鬱症機制的破局與重塑

過去傳統觀點常誤以為 EPA 是因為難以進入大腦才導致腦內穩態濃度極低。但事實上,EPA 進入大腦的效率並不亞於 DHA,只是它在進入大腦幾分鐘內,就會極為快速地轉化為下游的各種功能性小分子。我們團隊在 2019 年的論文中,就已經證實了 EPA 衍生之內源性大麻素(EPA-derived endocannabinoid, eCB)在抗憂鬱與神經調節上的重要性;而這篇 2026 年的研究,則進一步證實了另一群關鍵代謝物—專一性促進發炎消退介質(specialized pro-resolving mediators, SPMs)的重要角色!這兩項研究相互呼應,完整拼湊出 EPA 迅速轉化、發揮多元生物活性(Bioactive lipid mediators)的動態全貌。

在這條生物合成路徑中,EPA 可轉化為 18-hydroxyeicosapentaenoic acid(18-HEPE),DHA 則可轉化為 17-hydroxydocosahexaenoic acid(17-HDHA)。這兩者都是 resolvins、protectins 與 maresins 等 SPMs 的上游前驅物(precursors)。由於下游 SPMs 在人體中半衰期短、代謝快速,臨床研究中並不容易穩定測量,因此 18-HEPE 與 17-HDHA 成為更可行,也更具有轉譯價值的 pathway activation biomarkers。

統合分析數據:驗證我們多年的假設

為了驗證這個假說,Ayesha 對各大資料庫(PubMed、EMBASE、Web of Science、GOED 及 Cochrane Library)進行了嚴謹且系統性的檢索(截至 2026 年 5 月 18 日),最終納入 11 項隨機對照試驗(RCTs)、共 810 位參與者。

我們的定量分析結果帶來了令人振奮的發現:

  • 前驅物濃度的顯著提升:補充 n-3 PUFAs 能顯著增加人體循環中的 18-HEPE(SMD=1.05)與 17-HDHA(SMD = 0.69)。這直接證實了補充 Omega-3 確實能在人類體內實質增加 Pro-resolving Precursor Availability。
  • 與多年假設高度呼應的 18-HEPE 結果:特別值得注意的是,18-HEPE 的效應值明顯高於 17-HDHA。這項發現與我們團隊多年來「以 EPA 為主軸(EPA-predominant)對抗發炎型憂鬱症效益更佳」的臨床觀察與假設完美呼應!

EPA 在大腦內雖迅速轉化,但無論是 2019 年證實的 eCB 途徑,還是這篇論文展現的 18-HEPE 與消退素路徑活化,都完美解釋了 EPA 展現優異臨床抗憂鬱療效的關鍵機制缺塊。

更重要的是,次族群分析顯示,這種提升並不是在所有人身上平均發生,而是在 peripheral artery disease(PAD)、chronic kidney disease(CKD)、pregnancy,以及 MDD with comorbid obesity 等具有發炎、代謝、氧化壓力或血管負荷的族群中特別明顯。這與我們多年來推動的 precision nutritional psychiatry 觀點高度一致:omega-3,特別是 EPA,可能不是對所有憂鬱症患者都一樣有效,而是對具有 low-grade inflammation、metabolic dysregulation 或 impaired resolution biology 的特定憂鬱症 endotype,具有更高的臨床意義。

因此,這篇研究對我們團隊而言,不只是另一篇 meta-analysis,而是把多年來關於 EPA、inflammation、lipid mediators、MDD 與 precision psychiatry 的假設,往前推進了一大步。從 2019 年 EPA-derived eCB 的發現,到這次 18-HEPE 與 17-HDHA 所代表的 SPM pathway activation,我們逐漸看到一個更完整的圖像:EPA 的臨床抗憂鬱優勢,可能來自它被快速轉化為多種 bioactive lipid mediators,而這些小分子訊號共同參與神經免疫、發炎消退、壓力反應、代謝調節與情緒穩定。

換句話說,EPA 的重點可能不只是「進入大腦多少」,而是「進入後變成什麼」;不是單純停留在細胞膜中,而是快速轉化為具有生物活性的下游訊號分子。這個觀點也更能解釋:為什麼 EPA 在腦中可偵測濃度很低,卻仍能在臨床試驗中呈現比 DHA 更一致的抗憂鬱訊號。

當然,我們仍然必須謹慎。這篇研究不能直接證明 18-HEPE 與 17-HDHA 的上升一定會轉化為下游 resolvins、protectins 或 maresins 的增加,也不能直接證明其必然帶來抗憂鬱療效。然而,它為下一階段研究提供了非常清楚的方向:未來我們需要在 MDD 患者中設計更標準化的 clinical trials,結合 EPA-predominant formulation、發炎與代謝生物標記、omega-3 index、lipidomics、endocannabinoid profiling、SPM pathway markers,以及臨床症狀改善指標,進一步建立 EPA → eCB/SPM lipid mediator pathways → inflammation resolution and neuroimmune regulation → depression outcome 的因果鏈。

整體而言,這篇由 Ayesha 與我們團隊共同完成的研究,為 EPA 精準營養精神醫學提供了一塊重要的機制拼圖。它不僅呼應我們多年來對 EPA 優於 DHA、以及發炎型憂鬱症可能特別受益於 EPA 的臨床觀察,也把 EPA 從「單一營養素」提升為「bioactive lipid mediator precursor」的觀點。這將成為我們未來規劃臨床試驗、發展 biomarker-guided EPA therapy,以及推動發炎型憂鬱症精準治療的重要基礎。


31/07/2026

《天下學術,唯真理為歸》— 學術亮點分享及IBRO正名經過

 天下學術,唯真理為歸

蘇冠賓

中國醫藥大學 安南醫院副院長

憂鬱症中心身心介面研究中心主持人

精神醫學及神經科學 特聘教授

國際學術名門 International Brain Research Organization (IBRO) 邀蘇君撰寫《Neuroscience》五十週年紀念文集,述說臺灣神經科學半世紀薪火。不料文章付梓之際,小吏未經同意,竟私改國籍,並挾國際規範相壓,揚言不從便撤稿。

「名實不符,何以為學?」作者身分豈容擅改?蘇君按劍而起,一邊要求暫停刊登,一邊查出學會掌門、長老與主編之飛鴿傳書途徑,一封直達高層的長信,舉自身主持國際期刊、與中國學者合作數十篇論文之歷練,陳明學術真理不應屈從於私心與偏見。

IBRO 初時仍以舊規相推,蘇君再覆,文鋒如劍:「若以金融行規、UN陋習,凌駕學術事實,口稱中立,不過是另一種偏頗。」三度交鋒,正氣撼動高層。IBRO 執行長親自致歉,坦承制度僵化,全面尊重作者自主申報之國籍。文章最終端然標著TAIWAN,順利刊載。並當場立下新規:

「自此全面尊重學者自主申報之身分!」

俠之大者,不在勝人,而在守真。據理力爭,不只守護了一篇文章,更為學人立下了自由尊嚴的根基。 (#AI協作武俠小說風格)


【學術亮點分享】

分享受邀為國際權威期刊《Neuroscience》50 週年特別紀念系列撰寫的回顧文章50 Reflections on Neuroscience—TAIWAN

本篇(第 28 篇)系統性回顧並展望台灣半世紀以來在神經科學領域的國際影響力,核心重點如下:

主題
回顧與展望台灣近 50 年來在神經科學領域的發展、國際影響力與跨領域合作。 

四大重點回顧
  1. 文化精神醫學先驅:紀念林宗義教授在 WHO 與文化精神醫學的奠基性貢獻。
  2. 連結組學重大突破:致敬江安世院士團隊建立全球首個果蠅單一神經元 3D 影像資料庫(FlyCircuit)。
  3. 跨領域整合平台:介紹串聯國內 20 個相關學會的「台灣神經科學聯盟」(TNA)。
  4. 身心介面與數位精神醫學:展現身心介面研究中心(MBI Lab)連續 16 年舉辦國際研討會,推動台灣成為營養精神醫學與數位心智健康的國際重鎮。