03/07/2026

從 Stanford HEA3RT 交流,看見醫療 AI 的下一步

跨越太平洋的醫療對話:從營養精神醫學到 AI 心健康

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


這次訪美行程,最讓我振奮的時刻,莫過於與史丹佛大學 HEA3RT(Healthcare AI Applied Research Team)團隊的專家們進行了一場非常深刻的醫療轉譯交流。



HEA3RT 是全球數位醫療研究的標竿,他們的核心不在於開發 AI 模型,而在於「實施科學 (Implementation Research)」。在與負責人 Steven Lin等頂尖專家的對談中,也帶給我很大啟發。HEA3RT 專注於快速、嚴謹地評估 AI 工具如何在醫療環境中被安全、有效、負責任地導入。他們以 quality improvement-inspired implementation research methods,評估 AI 對臨床流程、行政負擔、醫師工作量、患者安全與健康平等的影響。這與我長年堅持的精神完全契合:AI 要進入醫療現場,絕不能只是「技術秀」,必須通過嚴謹的科學驗證,解決醫師的臨床痛點,並確保病人安全。


長期以來,我一直深信「轉譯研究 (Translational Research)」是臨床醫療的靈魂。從當年我們投入 Omega-3 在憂鬱症的研究,面對當時醫學界對營養介入的質疑,到後來透過嚴謹的隨機對照試驗 (RCT) 建立臨床指引,這段 25 年的歷程教會我一件事:無論科技如何演進,醫學的「證據 (Evidence)」永遠是不可動搖的基石


這正是目前 medical AI 最缺乏的環節:市場上有越來越多 AI products,但真正經過 clinical validation、safety confirmation 與 real-world implementation evaluation 的工具仍然有限。AI 雖強大,但市場上的醫療 AI 工具往往缺乏足夠的臨床實證。這與當年我們推動 Omega-3 時的困境如出一轍——技術不難,難的是如何透過設計嚴謹的臨床研究,證明其安全性與療效。


這正是 MBI Lab & Care 團隊的核心優勢。我把握這個機會在會中分享過去 20 年在藥理、營養與心身醫學累積的Translational Research 經驗,並進一步介紹了台灣精神醫學會的「健康台灣深耕計畫」,希望透過「心健康 新台灣 人工智慧心未來  (Taiwan AI-Mind Health Initiative)」的推動,將傳統身心醫學轉型為具備人文關懷的數位生態系統。


史丹佛團隊對於我最近提出,現在青少年身心健康正面臨「數位疫情 (Digital Pandemic)」的挑戰,也表達深感共鳴。現代年輕世代面對的心理健康危機,不只是 screen time 過多、digital addiction嚴重,還有algorithmic pathogenesis、malicious users、undetected mental disordered users 共同形成的數位心理傳染環境。雙方也不約而同討論到AI-based vaccination technology!這也更堅定了我們推動「AI 醫療平權及數位化治理」的方向。



很榮幸能代表台灣精神醫學會的「健康台灣深耕計畫」,與史丹佛 HEA3RT 團隊建立深度的學術交流。這次交流不僅是學術上的連結,更是一個跨國臨床試驗聯盟的起點。我誠摯邀請史丹佛 HEA3RT 的夥伴們來到台灣,親自走進我們在台中與台南的臨床基地,看看我們的團隊如何將每一行代碼轉化為實質的病患照護,並且參加我們的MBI International Conference。而HEA3RT團隊也邀請我們一起參興WONCA會議,並表達希望在後續學術平台共同推動相關合作。

我們深知,單打獨鬥無法解決全球性的精神健康危機。史丹佛的夥伴也向我們介紹並邀請我們加入他們所發展的 Centers of Excellence (CoE) 框架。這個由 STFM 與 HEA3RT 共同研發的卓越中心機制,正是一套系統化的『臨床轉型導航圖』,它不僅指導如何將 AI 穩健地整合進醫療 workflow,更強調如何在臨床環境中進行快速且嚴謹的實施研究(Implementation Research)。透過這個框架,我們能將『臨床轉譯』從單點的個案實驗,擴展為組織級的標準化作業,確保每一項 AI 技術的導入,最終都能轉化為提升病患照護品質的具體證據。


醫學轉譯的道路從不輕鬆,但當志同道合的人聚在一起,我們便能看見更清晰的未來。謝謝促成此次交流的 May Lin 與 Cathy,也感謝我的團隊夥伴們在現場展現出的專業實力。


想了解更多我們正在進行的跨領域研究與國際連結,歡迎參考我們每年的 MBI Symposium 交流平台:https://www.mbisymposium.org/2026/


#StanfordMedicine #HEA3RT #CoE_Framework #PrecisionPsychiatry #DigitalHealth #AIinMentalHealth #MBI_Lab #健康台灣深耕計畫 #AI醫療平權 #轉譯醫學











Nature Medicine:醫學AI—請拿出醫學價值的證據!

Nature Medicine: Show us the evidence for the value of medical AI

    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


    2026年4月21日,Nature Medicine發表了一篇題為:Show us the evidence for the value of medical AI 的文章,指出「醫學 AI 的推廣速度遠快於其臨床價值證據的累積速度」、「AI正在宣稱可以改善醫療,但沒有基於切實可靠的臨床試驗證據」!呼籲醫學AI領域構建一個類似藥物研發「I-IV期臨床試驗」的證據等級系統,將醫學AI的研發重心從「模型能否做」徹底轉向是否有「臨床應用的效果和價值」。

    Editorial: Show us the evidence for the value of medical AI. Nat Med. 2026 Apr;32(4):1163.

    近年Artificial Intelligence(AI)快速進入醫療照護領域,從P預測模型(predictive models)、臨床決策支持工具(decision support tools)及生成式工具 Large Language Models(LLMs)等醫療 AI 系統,幾乎所有醫療場域皆開始導入AI。然而,Nature Medicine本篇Editorial提出一項重要警訊:AI技術快速成長,但真正證明能改善病人照護(Clinical impact)的高品質證據仍相當不足。這種實證不對稱的現狀,不僅帶來科學上的不確定性,更導致了許多未成熟技術的過早引進(premature adoption)。

    目前多數醫療 AI 領域過度依賴傳統的統計指標(statistical metrics),例如區別度(discrimination)、校準度(calibration)、敏感度(sensitivity)與特異度(specificity)。然而,這些統計指標大多數是相關性的驗証,本身並不能與臨床影響力(clinical impact)或因果關係劃上等號。在回顧性驗證(retrospective validation)中獲得極高精準度的模型,一旦引入真實的臨床環境,若其控制情境不同、缺乏可解釋性機轉(interpretable),或與現行臨床工作流程(clinical workflows)有異,不但無法改善照護品質,甚至可能引發非預期傷害(unintended consequences)。許多病患使用AI進行詢商會談而造成不利的結果,或者延誤就醫,就是無法避免的負面影響。

    Medical AI真正需要的不只是更好的技術,而是更好的證據 (Evidence)

    現行醫療 AI 的監管框架(regulatory frameworks)與實施決策(implementation decisions),往往在核心的可操作性(actionability)、可行性(feasibility)與安全性得到充分解決前就已做出,這使得多數醫療機構的決策流於早期採用的熱情,而非建構在一致的實證基礎上。作者進一步比較藥物臨床試驗與醫療 AI的差異。藥物上市需歷經Phase I–III試驗及主管機關審查,而醫療 AI尚缺乏一致性的Evidence Framework,使許多產品在缺乏臨床實驗證據下即快速進入市場。

    為導正此一趨勢,發展一個將臨床宣稱與合適、成比例證據(proportional evidence)相連結的評估框架已迫在眉睫。此框架的核心精神在於「宣稱越強,支持其論點的證據就必須越強」。針對不同的臨床宣稱,AI 必須提出相對應的實證支持:分析性能宣稱(analytic performance claims)需在特定群體中進行強大驗證;工作流程效益宣稱(Workflow claims)須透過實施研究(implementation studies)證明不增加醫療負擔;而最高層級的預後與效率改善宣稱(Clinical outcomes & Healthcare efficiency claims),則必須訴諸前瞻性證據(prospective study)並與照護標準進行對照(Comparative study)。

    值得注意的是,作者並未主張所有AI皆須完成Randomized Controlled Trial(RCT),而是認為應依AI用途及宣稱程度採取比例性證據。更重要的是監管機構應釐清分級標準,醫療行政管理者應將試點實施(pilot implementation)與效益實證區分,而學術期刊則需嚴格把關,確保發表的研究反映的是真實的臨床價值而非單純的技術承諾。同時,由於AI模型會持續更新,Post-deployment monitoring亦應成為醫療機構的基本要求。唯有當宣稱與證據形成緊密的理性連結,醫療 AI 才能真正落實其改善照護品質的終極承諾。

    轉譯研究 (Translational Research) 是臨床醫療的靈魂

    長期以來,我一直深信「轉譯研究 (Translational Research)」是臨床醫療的靈魂。從當年我們投入 Omega-3 在憂鬱症的研究,面對當時醫學界對營養介入的質疑,到後來透過嚴謹的隨機對照試驗 (RCT) 建立臨床指引,這段 25 年的歷程教會我一件事:無論科技如何演進,醫學的「證據 (Evidence)」永遠是不可動搖的基石。


    這正是目前 medical AI 最缺乏的環節:市場上有越來越多 AI products,但真正經過 clinical validation、safety confirmation 與 real-world implementation evaluation 的工具仍然有限。AI 雖強大,但市場上的醫療 AI 工具往往缺乏足夠的臨床實證。這與當年我們推動 Omega-3 時的困境如出一轍——技術不難,難的是如何透過設計嚴謹的臨床研究,證明其安全性與療效。


    而這正是 MBI Lab & Care 團隊的核心優勢!台灣有能力收集「前瞻性、嚴謹設計、精準控制條件」大數據的臨床研究團隊,結合高度研發能量的頂尖產業團隊,一起投入跨領域的合作,才能會讓medical AI的相關成果或產品有更高的競爭優勢。


    24/06/2026

    調和內在交響樂:2026年 Norman Cousins Award 特别講座

    調和內在交響樂:2026年 Norman Cousins Award 特别講座

    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


    深感榮幸與謙卑,能在新奧爾良的舞台上,發表 2026 年國際心理神經免疫研究學會(PNIRS)的 Norman Cousins Award Lecture。


      


    榮獲這個 PNIRS 的最高榮譽並加入理事會,無疑是我職業生涯的重要里程碑。PNIRS 及其官方期刊(BBI, BBIh, BBIi)數十年來一直是我的學術家園。特別感謝我的摯友Keith Kelley 教授的鼎力提名,以及他在頒獎典禮上那番溫暖、幽默的介紹。能由一位真正了解我工作與生活的老朋友引言,意義非凡。作為亞洲首位獲獎者,這份榮耀不僅屬於我個人,更屬於台灣、亞洲,以及全球心理神經免疫學界的夥伴。



    這項肯定,實質上屬於我們「身心介面研究中心 (MBI Lab & Care)」以及安南醫院憂鬱症中心全體團隊。在本次題為「從心理神經免疫學談憂鬱症的身心介入醫學 (Psychoneuroimmunity of Mind-Body Interventions in Depression)」的特別演講中,我總結了我們近30年的轉譯醫學歷程。從分子生物學、神經影像學、安慰劑對照臨床試驗,到最新的 AI,我們在實驗室裡問的每一個研究問題,都源自於臨床上病患與家屬未被滿足的醫療需求


    更讓我高興的是,能有機會在這個國際大舞台上介紹台灣—作為醫療、科技、研究與旅遊的重要基地—不僅是引領全球醫療與高科技 AI 發展的強大引擎,更是一個充滿溫暖、思想進步、且擁有絕美自然景觀的寶島。


    以下是我在這次演講中分享的核心內容與研究數據


    一、 演化失調與大腦發炎:現代都市生活的身心危機

    憂鬱症並非個人的「選擇」,而是嚴重的生物學疾病。從演化醫學來看,人類基因藍圖原是為了野生環境而設計,遠古的發炎基因能幫助祖先對抗感染、促進傷口癒合。然而,現代都市生活帶來了缺乏運動、過度加工飲食與無休止的慢性心理壓力,這種「演化失調」移除了天然的免疫煞車,使身體陷入長期低度慢性發炎,進而破壞身心系統的平衡,導致現代社會中憂鬱症與代謝疾患的盛行率急遽攀升。

    二、 精準營養醫學實證:EPA 成為第一線治療新思維

    我們近三十年的轉譯研究證實,透過「由下而上」的生物學手段能有效重塑身心平衡。在營養精神醫學領域,我們團隊發現 omega-3 脂肪酸的抗憂鬱效果主要來自偏向抗發炎的 EPA,而非 DHA。這項發現讓我們走向個人化治療,並在干擾素引發憂鬱症的試驗中,成功將發病風險從 30% 降至 10%。針對傳統藥物易有副作用的輕中度憂鬱症或長新冠身心後遺症,安全且具抗發炎特性的高純度 EPA 是深具前景的第一線治療策略。

    三、 晝夜節律與古老智慧:身心系統的內在交響樂

    除了營養,晝夜節律與褪黑激素對大腦健康同樣關鍵。現代社會 24 小時不打烊的生活型態嚴重干擾生物鐘,而我們的臨床研究證實,具備調節褪黑激素受體功能的藥物能顯著改善憂鬱並對抗發炎。有趣的是,這種現代科學發現與傳統中醫「子午流注」的古老智慧不謀而合。透過跨領域合作,我們也證實電針與穴位埋線能透過抗發炎機制改善憂鬱與慢性疼痛,多管齊下地微調並調和這首身心生物學的內在交響樂。


    我也利用這個機會竭誠邀請國際學界的朋友親自造訪台灣,參加我們每年在台灣舉辦的MBI 國際研討會。這個大會與 PNIRS 亞太網絡(PNIRS Asia-Pacific network)共同協辦已近 10 年,期待能在台灣與大家深入交流!


    感謝這 30 年來與我並肩同行的每一個人,讓我們繼續努力,為更多生命調和出美麗的身心和弦!心存感激。


    #NormanCousinsAward #PNIRS2026 #Psychoneuroimmunology #MindBodyInterface #MBILabAndCare #PrecisionPsychiatry #DigitalMedicine #NutritionalPsychiatry #DepressionCare #Taiwan #TranslationalMedicine #心理神經免疫學 #身心介面研究中心 #精準精神醫學 #數位醫學 #營養精神醫學 #憂鬱症照護 #台灣 #轉譯醫學 















    19/06/2026

    顛覆我的想像!安眠藥逆轉大腦神經元退化?

    顛覆我的想像!安眠藥逆轉大腦神經元退化?

    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教授


    在 2026 年最新舉辦的「SLEEP 2026」世界大會上,來自哈佛醫學系麻州總醫院的 Ksenia Kastanenka 博士團隊發表了一項重磅研究:Zolpidem(使蒂諾斯)竟然改善失智實驗小鼠的「深層睡眠」、並且具備減緩阿茲海默症惡化的驚人潛力!原始論文發表在Alzheimer's & Dementia。


    這篇不再是 GIGO的「相關性研究」了! 雖然它目前還不是人體臨床試驗,但這是一篇利用尖端光學技術、科學邏輯極其嚴謹設計出來,用來探討「因果關係」的動物試驗!


    透過這項驗證因果關係的試驗設計,哈佛團隊研究團隊:


    (一)先利用生物資訊篩選與藥物定位 (Computational Screening & Drug Target),選擇具備高親和力的 GABA 受體調節劑(High-affinity GABA receptor modulator),能促進氯離子運輸(Chloride transport)的藥物 (不是所有安眠藥都一樣),在無偏向電腦模型(Unbiased computational analysis)篩選鎖定了 Zolpidem 。


    (二)選擇以Amyloid precursor protein / presenilin 1 (APP/PS1)基因轉殖的阿茲海默症小鼠模型,來研究失智症的睡眠結構;


    (三) 以生理與腦波(EEG/EMG telemetry)即時監控小鼠睡眠狀態;透過電位敏感顯色劑(Voltage-sensitive dyes)追踪睡眠依賴性的腦部節律(Sleep-dependent brain rhythms);運用多光子顯微鏡(Multi-photon microscopy)精準評估大腦皮質的類澱粉樣蛋白斑塊負荷量(Amyloid plaque load)以及基礎神經元鈣離子濃度(Basal neuronal calcium levels);透過行為學測量(Behavioral assays)評估小鼠的記憶力與認知能力。


    結果驚奇地看見了Zolpidem以下三大逆轉:

    1. 大腦節律重啟:恢復了小鼠的深層 NREM(非快速動眼期)睡眠,挽救了受損失智動物的大腦慢波節律。
    2. 清除大腦垃圾:顯著降低了大腦皮質中的類澱粉樣蛋白斑塊,還緩解了會毒死神經元的鈣離子過載問題。
    3. 記憶力神奇翻轉:小鼠睡眠依慮性的脈絡記憶檢索能力大幅提升,而且完全沒有影響正常的運動功能!

    這對我們有什麼臨床意義? 這項因果實證告訴我們,改善睡眠品質不只是讓你隔天有精神,更是直接「改變阿茲海默症病程」的關鍵防線!最棒的是,Zolpidem 早就通過美國 FDA 核准,安全性與藥物機制非常明確,未來有機會以最快速度進入人體臨床驗證。


    安眠藥可以逆轉大腦神經元退化?這完全顛覆我的想像!在過度解讀詮釋之前,我也要特別提醒,第一,這是一個動物實驗;第二,這是阿茲海默症的動物模型。所以,如果你不是小老鼠,也還沒有得到失智症,建議先不要到處張揚:可以多吃史蒂諾斯沒關係啦,不但助眠還可以預防認知和神經退化!


    #阿茲海默症 #睡眠障礙 #老藥新用 #Zolpidem #哈佛醫學研究 #神經退化 #失眠 #轉譯醫學 #因果關係研究


    https://www.psychiatrictimes.com/view/zolpidem-restoring-sleep-and-slowing-alzheimer-disease-progression


    References: Yu L, Yokomizo S, Doan TH, et al. Zolpidem restores sleep and decreases amyloid in a mouse model. Alzheimers Dement. 2026;22(3):e71175.

    18/06/2026

    Elsevier生成式人工智慧政策更新:學術出版邁向人機協作新時代

    Elsevier生成式人工智慧政策更新:學術出版邁向人機協作新時代

    蘇冠賓

    中國醫藥大學 安南醫院副院長
    精神醫學及神經科學教授 

    Artificial intelligence (AI) tools were used in the preparation of this manuscript for the purposes of language refinement, including improving clarity, grammar, and sentence structure. The AI tools did not contribute to the intellectual content or interpretation of findings. All outputs were critically reviewed and edited by the authors, who assume full responsibility for the accuracy and integrity of the work.

    (From: t.ly/-hXtt)

    隨著生成式人工智慧(Generative AI)快速普及,學術出版正進入新的人機協作階段。Elsevier近期更新期刊AI使用政策,反映國際出版界已逐漸從全面禁止AI,轉向建立透明、可追溯且符合研究倫理的治理架構。

    新版政策允許編輯與審稿人將AI作為輔助工具,例如優化審稿報告文字品質、改善編輯決策信件內容,以及協助背景文獻搜尋。然而,政策明確規定,所有學術判斷、同行審查及最終決策仍應由人類專家負責。尤其禁止將未公開手稿上傳至AI平台,以避免侵犯作者智慧財產權、破壞保密義務或造成個資外洩。

    對作者而言,AI已被接受作為文稿撰寫與圖像生成的輔助工具,但必須揭露使用之工具及目的。Elsevier特別強調,AI不能取代作者身份,也無法承擔學術責任。研究成果之準確性、原創性及完整性仍由作者負全責。

    此政策更新顯示,國際出版界對AI的態度已逐漸成熟,不再視AI為威脅,而是視其為提高效率與促進知識生產的重要工具。然而,其核心價值仍是維護研究誠信、保護未公開研究資料,以及確保科學判斷不被演算法取代。未來AI治理模式很可能成為學術出版新常態,而透明揭露、責任歸屬與人類監督將持續是制度設計的三大基石。

    政策更新背景與宗旨 (Policy Background & Purpose)

    • 因應科技進步:隨著生成式人工智慧(Generative AI)在研究社群的加速普及,Elsevier 更新了期刊政策,旨在為作者、編輯與評審提供清晰且實用的操作指引。

    • 維護學術誠信:政策的核心目標是在擁抱技術效率的同時,嚴格捍衛學術誠信(Research Integrity)與學術出版的信任度。

    編輯與評審人員指引 (Guidelines for Editors & Reviewers)

    • 允許的輔助範疇:編輯與評審可使用 AI 工具執行實用性任務,例如改善決策信函(Decision letters)或評審報告(Review reports)的語言流暢度與結構,或輔助進行背景文獻檢索(Background literature searches),以提升工作效率。

    • 資訊揭露義務:評審若使用 AI 工具優化評審報告的語言或內容結構,必須主動揭露(Disclose)所使用的工具與目的。然而,單純的拼字與文法基本檢查則不需揭露。

    • 核心禁令(嚴格保密條款)絕對禁止將未發表的論文稿件(Unpublished manuscripts)或其任何部分複製貼上或上傳至 AI 工具中。因為投稿稿件屬機密文件(Confidential documents),此行為會嚴重侵害保密性(Confidentiality)、所有權權益(Proprietary rights)以及個人資料隱私(Data privacy)。

    • 人類主導原則:編輯裁量權(Editorial judgement)、同行評審(Peer review)與最終決定,仍是不可轉讓的人類責任。

    作者指引 (Guidelines for Authors)

    • 文字與圖像創建:作者除了可使用 AI 輔助文稿文字準備外,新政策更進一步針對如何使用 AI 工具創建特定類型的圖表、圖像與藝術作品(Figures, images and artwork)給予明確指引。

    • 最終問責制:作者必須對所提交內容的準確性、原創性(Originality)與誠信負起完全責任。AI 不能取代作者身份(Authorship)、批判性思考(Critical thinking)或學術責任(Accountability)。

    • 獨立揭露聲明:作者在投稿時,必須透過獨立的「AI 聲明書(AI declaration statement)」主動揭露相關的 AI 使用情況(包含工具名稱與目的)。基本的拼字、文法與標點符號檢查免予宣告。

    • 圖像特別標記:若圖像(Images)的創建使用了 AI,作者除了在整篇論文的 AI 揭露聲明中提及外,還必須在該圖像的圖說(Caption)中明確標註




    Updated Elsevier policy on generative AI for journals

    Dear Editor,  

    As you may have seen, Elsevier has updated its policy on generative AI for journals. The updated policy provides clear guidance on how AI tools may be used by authors in manuscript preparation, including image creation, and by editors and reviewers in their editorial workflows.  

    https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/generative-ai-policies-for-journals

    As AI adoption accelerates across the research community and publisher policies continue to evolve, we update our policies to keep them clear, practical, and aligned with the broader landscape while maintaining our standards for research integrity and confidentiality.  

    What this means for editors and reviewers 

    The updated policy gives editors and reviewers guidance on how generative AI tools can be used to support parts of their work. AI tools can help with practical tasks such as improving the language or structure of decision letters and review reports, and supporting background literature searches, helping make some parts of the process more efficient.  

    When reviewers use AI to improve the language or content structure of their review report, they should disclose this, including the tool used and purpose. Basic checks for spelling and grammar do not need to be disclosed. For editors, journals will inform authors that AI tools may be used in a supportive capacity via the Guide for Authors and EM letters. 

    What stays essential  

    Editorial judgement, peer review and decisions remain human responsibilities. Editors and reviewers must not upload or copy and paste unpublished manuscripts, or parts of manuscripts, into AI tools. That is because submitted manuscripts are confidential documents, and doing so may compromise confidentiality, proprietary rights, or data privacy where personal information is involved. 

    What this means for authors 

    Authors may already use private AI tools to support textual manuscript preparation, and the updated policy gives guidance on how to use AI tools to create certain types of figures, images and artwork 

    Authors remain fully responsible for the accuracy, originality, and integrity of everything they submit. AI can support the process, but it does not replace authorship, critical thinking, or accountability. 

    Authors must disclose relevant AI use in manuscript preparation through a separate AI declaration statement at submission, identifying the private tool used and the purpose of use. Basic spelling, grammar and punctuation checks do not need to be declared. 

     Where AI is used for images, authors should also disclose that use in the image caption and in the article’s general AI disclosure statement.  

    The aim of this update is to give clearer guidance as AI tools evolve, while protecting trust in scholarly publishing. Elsevier will continue to keep the policy under review as practice and technology develop. 

    Publisher

    07/06/2026

    過動症病童看診後的處方籤是「手遊代碼」?

    過動症病童看診後的處方籤是「手遊代碼」?日本創先健保給付的遊戲數位化療法

    蘇冠賓

    中國醫藥大學 安南醫院副院長
    精神醫學及神經科學教授 

    EndeavorRx Ride》是日本首款獲得健康保險給付的兒童 ADHD(注意力不足過動症)遊戲型處方數位療法 App。該軟體由美國新創公司 Akili Interactive 開發,在日本由鹽野義製藥(Shionogi)於 2026 年 6 月 5 日正式推出,專門針對 18 歲以下患有 ADHD 的兒童與青少年,作為免除或減少藥物副作用的全新非藥物治療選擇。 [https://www.endeavorrx.com/].


    這款數位療法(Digital Therapeutics, DTx)的核心機制與運作方式如下:

    • 多工處理刺激:患者需操控畫面中的載具前進,透過傾斜裝置避開障礙物,同時必須即時捕捉賽道上特定顏色的指定角色。
    • 前額葉皮質鍛鍊:這種同時處理多項資訊的設計,旨在活化與挑戰大腦中負責注意力功能、但在 ADHD 患者身上功能較弱的區域。
    • 動態難度調整:遊戲難度會根據患者當下的即時表現進行演算法調整,確保挑戰性始終維持在最佳的治療區間。


    根據日本國內 164 名 ADHD 兒童與青少年的臨床試驗結果顯示,使用《EndeavorRx Ride》治療的組別,其症狀改善成效比僅接受常規治療的組別高出三倍 (Nishino R, Mikami K. [Digital Therapy for ADHD: Endeavor Ride and the Current Status and Prospects of Next-Generation Therapeutic Apps]. Brain Nerve. 2025 Sep;77(9):1015-1021. Japanese)。


    二十一世紀人工智慧時代即將來臨,隨著人工智能進步和科技的創新,精神醫療服務的數位化是不可避免之趨勢,線上診療作為預防或治療輕度精神疾病應成為常規。2024年4月,由Otsuka與Click Therapeutics合作開發的Rejoyn,獲得FDA核准為首個治療重度憂鬱症 (MDD) 的處方數位療法。同年七月,第二個FDA通過的處方數位療法 DaylightRx 也上市了,提供認知行為療法 (cognitive behavioral therapy, CBT) 來治療 22 歲及以上患者的廣泛性焦慮症(GAD)。而在英國,為了提高心理治療的普及、改善醫療資源不均的公平性、因應年輕族群最熟悉的求助方式、並減低個案求助專業的阻力,新版英國NICE指引推薦八種數位化、線上心理治療的App,在國民保健署 (NHS) 的治療師的支持下提供,用來治療憂鬱症和焦慮症。未來的「情緒辨識科技、精神病理數位表徵、睡眠和腦部活動等資料常模建立」、「系統性、連續性、即時性、動態性數據型態」…,將把心靈健康的促進提升到不同的境界。台灣有一流的醫療水準、大量臨床個案、完整健保資訊,若結合人工智能,推動精神醫療線上診斷和治療、以及健康資訊科技產業發展,以提供更完整的精神健康資訊,加速產業創新和技術轉移,促進精神健康醫療的升級和數位化轉型


    如何獲取與使用醫師診斷開立?

    1. 此應用程式屬於醫療器材,無法直接在應用程式商店自由下載。
    2. 獲取處方代碼:患者必須經由合作醫療機構的醫師進行診療,確認適合後由醫師開立處方,並提供一組專屬的「下載啟動代碼」。
    3. 居家裝置治療:家長與患者可憑代碼在智慧型手機或平板電腦下載 App,並搭配護理人員專用的 EndeavorRx Insight 來追蹤與記錄孩子的治療歷程。


    台灣目前沒有任何可以合法使用數位化療法

    台灣「數位療法(DTx)」的進度現況法規框架已建立,台灣衛福部也針對「軟體即醫療器材(SaMD)」及「數位療法」制定了軟體醫療器材審查指引。但目前台灣沒有任何可以合法使用數位化療法,主要卡關在「在地臨床試驗」,而這類處方數位療法要在台灣合法上市,廠商必須先向 TFDA 申請醫療器材查驗登記。通常主管機關會評估該軟體在亞洲人或台灣人身上的臨床適應性。日本也是由鹽野義製藥在國內進行了 164 名患者的臨床試驗後,才順利通過審查並與健保給付。而目前尚未有國內大型藥廠或醫療器材商公開宣布取得任何數位化療法在台灣的代理權。