手機警示個案即將發病？憂鬱症數位表徵的大革命

手機警示個案即將發病？憂鬱症數位表徵的大革命

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 

醫療A重度憂鬱症（MDD）是當前全球公共衛生的重大挑戰，影響全球約十分之一的人口。然而，臨床實務中對於憂鬱症的診斷與療效評估，長期以來受限於診斷系統的異質性（Heterogeneity）。傳統診斷依賴臨床訪談與患者自我報告，這種「斷點式」且具主觀偏差的評估方式，難以捕捉患者在日常生活中動態變化的病程。由身心介面研究中心團隊鄭思維醫師擔任第一作者，我們2026年2月在 Psychiatry and Clinical Neurosciences 的這篇綜論中，試圖透過「數位表徵（Digital Phenotyping, DP）」與「人工智慧（AI）」兩大工具，重新構想憂鬱症分類與治療的可能樣貌，未來精神醫學可望迎來從經驗驅動轉向數據驅動的典範轉移。

現行診斷系統主要依賴看診時斷點式評估與自陳量表，不僅易受回溯偏誤影響，也難以捕捉症狀在真實世界中持續變化的動態軌跡。隨著可穿戴裝置與智慧手機普及，現代醫療首次有機會在自然情境中，持續性、系統性蒐集大量生理與行為訊號，例如活動量、睡眠結構、心率變異度（HRV）、脈搏呼吸速率等資訊等，此外，AI 語音分析與自然語言處理（NLP）技術的進步，使我們能從對話的語調、語法與語速中擷取微小的認知與情緒訊號，這是傳統訪談難以量化的。這些經由隨身裝置收集再加上主觀情緒與認知狀態的資料組合，被稱為「數位表徵 (DP)」。相較於診間內片面的資訊，這種數位數據能提供「高解析度」且「連續性」的觀察，大幅提升了診斷的精準度。

人工智慧在此進程中扮演了關鍵角色。透過機器學習（Machine Learning），海量的行為數據能被轉化為可預測的臨床洞察。因為數位表徵資料高度多模態且時間序列特徵明顯，傳統統計方法難以充分掌握其中的潛在模式。ML 與 DL 則可整合 HRV、活動量、睡眠、語音聲學與語意等多種特徵，建立分類與預測模型；語音方面，CNN 可分析語音頻譜空間特徵，LSTM 則擅長掌握隨時間演變的情緒與認知訊號。混合 CNN+LSTM 架構在睡眠品質與憂鬱嚴重度預測上已展示出優於單一模型的表現 。

AI 不僅能區分憂鬱症患者與健康對照組，更能針對治療反應進行預測，這對解決精神科用藥「試錯」週期過長的問題至關重要。AI 驅動的數位表徵，如何將傳統、群體化醫療轉向精準、個別化精神醫學？我們在論文中的圖一（Figure 1）提到，傳統 RCT 模式是先在群體層級證實治療的平均效果，再在個別病人身上「試試看」，往往導致 NNT 約 7 左右的有限改善（Figure 1 左側）。相對地，若能利用穿戴裝置與 EMA 長期追蹤個體的 DPs，並以 AI 從中學習每位病人的特有模式，就有機會將治療效應從族群層級拉回個體層級，為每位病人量身打造介入策略（Figure 1 右側）。

Cheng SW..., Su KP. Toward personalized classification and treatment in depression: A narrative review of digital phenotyping and artificial intelligence. Psychiatry Clin Neurosci. 2026 Feb 8. doi: 10.1111/pcn.70034. Epub ahead of print. PMID: 41656776.

AI 不僅能區分憂鬱症患者與健康對照組、針對治療反應進行預測解決精神科用藥「試錯」的問題、更可能辨識高復發風險個體並導入及早介入。Tonon 等人同樣在2026年2月發表於 JAMA Psychiatry 的論文〈One-Year Actigraphy Study of Sleep and Rest-Activity Rhythms as Markers of Relapse in Depression〉，利用actigraphy提供了嚴謹臨床評估的實證。他們納入 93 位符合 DSM‑5 診斷且已達緩解的 MDD 病人，每 8 週接受一次醫師評估，追蹤 1–2 年，同時全程配戴研究級 GT9X actigraph 於手腕，計算 Sleep Regularity Index（SRI：每日睡眠—清醒狀態的一致性）、Composite Phase Deviation（CPD：睡眠中點相對個體平均與前一日的偏離程度）、L5/M10 活動量與相對振幅（RA：24 小時中最活躍與最不活躍時段活動量的對比）等指標，最終累積近 3.2 萬日的連續加速度資料結果發現：較低的 SRI、較高的 CPD、較低的 RA，都與憂鬱症復發有關。換言之，一開始就睡得不規律、夜間覺醒多、活動節律振幅較差的病人，在接下來一年內更可能復發。此外，如果將未復發者則依 MADRS 軌跡再分為「超穩定組」與「不穩組」，則發現短暫症狀起伏不必然等同於復發風險升高，反而是「長期睡眠規律性與節律強度」更能區分真正會復發的病人。

然而，原始感測資料本身並不等於診斷或治療指標，真正的挑戰在於如何將之轉譯為臨床可解讀的結構。回到我們在Psychiatry and Clinical Neurosciences 這篇綜論中提出一個階層式思維：將低階生理變化（如 HRV、睡眠—覺醒節律）、中階行為模式（活動量、定位與社交節奏）與高階心理狀態（壓力感受、心情變化）串聯起來，形成可用來偵測疾病狀態、預測前驅期與辨識易感性的 DPs。Table 1 將目前研究最常用的 DPs 與可量測的市售裝置（Garmin、Fitbit、Apple Watch）一一對應，提供實務選擇的具體指南。

當然，目前這方面的應用仍有許多困難等待突破。技術上，AI 模型必須經過嚴謹的前瞻驗證與外部驗證，避免過度擬合；臨床上，數位監測的依從性與病人接受度是關鍵瓶頸；倫理與監管方面，資料隱私、AI 偏誤與缺乏明確 FDA 認證路徑都是現階段必須正視的議題；數位表型的穩定性、不同廠牌裝置間的數據一致性，以及臨床應用的標準化，皆是目前待解決的技術問題。更重要的是，文章一再提醒：即使在最精緻的數位表徵框架下，主觀經驗與敘事性的臨床訪談仍然不可被取代。

在結語中，我們提出 TACF（Transdisciplinary AI‑Optimized Co‑Development Framework），呼籲精神科醫師、工程師、資料科學家與病人倡議者共同設計數位介入，確保技術創新與臨床實務與倫理規範同步前進 。未來將醫療重心從「症狀出現後的介入」推向「前瞻性的早期偵測和預警」，並為每位患者提供高度個人化的治療藍圖。隨著技術的成熟與倫理規範的完善，這套數據驅動的架構將帶領精神醫學進入真正精準、即時且人性化的新紀元。然而，心理健康數據涉及個人核心隱私，如何在數據共享以優化演算法與個人資訊安全之間取得平衡，是推廣數位醫療的成敗關鍵。

條列化整理：

一、 研究背景：憂鬱症診斷的異質性與挑戰

• 現狀缺口： 重度憂鬱症（MDD）具備高度異質性，現行 DSM-5 等診斷系統過於依賴臨床醫師的主觀評估與患者的自我報告，缺乏客觀生物指標。RDoC 嘗試導入客觀指標，但臨床落地仍困難。
• 技術轉型： 隨著穿戴式裝置與智慧型手機普及，發展出「數位表型（Digital Phenotyping）」技術，能連續、即時且客觀地收集行為與生理數據。

二、 數位表型的定義與範疇

• 被動數據： 指的是無須使用者介入，由感測器自動收集的資料，如 GPS 定位（空間活動）、加速規（運動量）、通訊紀錄（社交活動）。
• 主動數據： 患者主動回報的資訊，如數位化的情緒評分、認知測試。
• 穿戴裝置與生態瞬時評估（EMA）可連續蒐集真實世界資料，DP 反映「生物脆弱性 × 環境互動」的動態結果

三、 人工智慧（AI）在憂鬱症的應用

• 診斷與分類： 透過機器學習分析語音、表情、打字頻率及睡眠模式，偵測憂鬱症的細微特徵，輔助進行更精確的臨床次分類。
• 治療反應預測： 利用數據模型預測特定患者對抗憂鬱劑或心理治療的反應，降低藥物試錯（trial and error）的成本。
• 活動量下降、步態改變 → 精神動作遲滯；睡眠節律異常 → 前驅症狀與復發預測；心率變異度（HRV） → 壓力調節能力；皮膚溫度、光照暴露、電皮膚反應 → 情緒與自律神經狀態；可透過 Apple Watch、Fitbit、Garmin 等商用裝置取得（見 Table 1） 

四、 數位表型的臨床價值：從「單點快照」到「連續錄影」

• 復發預警： 系統能透過行為模式的改變（如社交孤立、睡眠混亂），在臨床復發前發出警報，實現預防性介入。
• 精準醫療： 結合生物標記與數位表型，為患者量身打造「數位處方」或介入措施。
• 機器學習整合多模態資料（活動、睡眠、語音、HRV）；CNN：處理語音頻譜等空間資料；RNN/LSTM：分析長期時間序列變化；混合 CNN-LSTM 架構提升預測準確度；AI 可從長期軌跡中辨識個人化疾病模式，超越傳統族群平均 

五、 未來方向與倫理規範

• 技術整合： 需整合生理（如心率、皮質醇）與數位行為數據，建構更全面的多模態模型。
• 模型層面：外部驗證不足；需可解釋 AI（XAI）增加臨床信任。
• 病人層面：長期配戴依從性低；數位落差與隱私疑慮。
• 精神醫學核心問題：DP 無法取代病人主觀敘事；自殺意念內容、罪惡感、文化意義仍需臨床訪談。
• 倫理與隱私： 需符合 GDPR 等國際標準，去中心化技術（區塊鏈、聯邦學習）可提升安全並保留患者對資料存取的控制權，但也面臨計算負荷與技術門檻問題，以保護高度敏感的個人心理健康資料。
• Transdisciplinary AI-Optimized Co-Development Framework：醫師定義臨床目標；病人參與設計與同意流程；工程師建立安全資料流程；資料科學家開發可解釋 AI → 建立真正「臨床可用」的數位精神醫學 

參考文獻：

Cheng SW, Chen WJ, Chang CH, Chang JP, Chang CW, Hsu JM, Lin SC, Mischoulon D, Kishimoto T, Su KP. Toward personalized classification and treatment in depression: A narrative review of digital phenotyping and artificial intelligence. Psychiatry Clin Neurosci. 2026 Feb 8. doi: 10.1111/pcn.70034. Epub ahead of print. PMID: 41656776.

Tonon AC, et al. One-Year Actigraphy Study of Sleep and Rest-Activity Rhythms as Markers of Relapse in Depression. JAMA Psychiatry. 2026 Feb 11. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2025.4453. Epub ahead of print. PMID: 41670991.

醫療AI進入「會思考」的新時代

醫療AI進入「會思考」的新時代

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 

醫療AI進入「會思考」的新時代！最新研究指出，新一代推理型AI不只給答案，還能顯示「它怎麼想出來的」。這讓AI從黑箱工具，變成可審查的臨床思考輔助者。

這份發表於《刺胳針數位健康》（The Lancet Digital Health）期刊的觀點文章《Reasoning-driven large language models in medicine: opportunities, challenges, and the road ahead》指出，新一代推理型AI不只給答案，還能顯示「它怎麼想出來的」。這讓AI從黑箱工具，變成可審查的臨床思考輔助者。這類模型未來可用於臨床決策支援、病人衛教與醫學教育，但也帶來新風險，例如「推理型幻覺」─邏輯看似合理卻基於錯誤前提。醫療AI的未來，不只是更聰明，而是更透明、更安全、更符合臨床思維。

推理型大型語言模型（reasoning-driven LLMs）正代表醫療人工智慧的重要轉折。相較於早期僅能產生流暢文字卻缺乏可解釋性的黑箱模型，新一代模型能呈現逐步思考過程，使其決策邏輯更透明、可審查且可追溯。這種特性特別適合高風險且需嚴謹推理的醫療情境，使AI從行政輔助工具逐步邁向臨床思考支援系統。

研究比較了 OpenAI o1、o3-mini、DeepSeek R1 與 Gemini 2.0 Flash Thinking 四種模型，在醫學題庫測試中顯示，雖然診斷正確率差異不大，但在推理風格、邏輯連貫度與文字解釋品質上呈現顯著差異。這顯示未來醫療AI競爭的關鍵，將不只是「答對答案」，而是「是否能以接近臨床醫師的方式思考」（如下圖五大指標：BERT, BART, AlignScore, METEOR, & ROUGE-L）。

然而，推理導向模型雖然邏輯看起來更嚴密，但如果基礎事實錯誤，則會演變成更難察覺的「邏輯謬誤」。最嚴重的是「推理型幻覺」，即模型提供看似合理卻基於錯誤邏輯的推論，可能比單純錯誤答案更具誤導性。此外，推理過程可能暴露敏感醫療資訊，引發隱私與資安問題，現有的法律體系與倫理準則尚未針對「具推理能力的 AI」制定明確的責任邊界。最後，高運算成本也限制臨床即時應用。如何將這些昂貴且需要龐大運算資源的模型整合進資源匱乏的基層醫療體系，也是公平性的一大挑戰。

總結而言，推理型大型語言模型能呈現逐步思考過程，為醫療AI帶來可解釋與可審查的新契機。雖在診斷準確率上與傳統模型相近，但在臨床推理風格與應用潛力上更具優勢，適用於決策支援、衛教與醫學教育。然而推理型幻覺、隱私風險與高運算成本仍是重大挑戰，未來需加強臨床驗證與專業微調。

在處理醫療 AI 的生成品質時，單靠「正確率」是不夠的。這篇文章使用的這些指標，主要是為了衡量 AI 生成的推理過程（思維鏈）與標準答案之間的相似度、邏輯性與品質。

以下為這五項指標的詳細專業解釋：

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1. ROUGE-L (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation - LCS)

• 核心原理：基於「最長公共子序列」（Longest Common Subsequence, LCS）。它會計算 AI 生成的內容與標準答案之間，最長一段相同順序的文字長度。

• 醫療應用：用來評估 AI 是否捕捉到了醫學解釋中的結構與關鍵描述。數值越高，代表語句的結構與標準答案越接近。

2. METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)

• 核心原理：這是一個比 ROUGE 更進階的指標。它不僅看字面上是否相同，還會考慮同義詞（Synonymy）、詞幹（Stemming）與詞序。

• 醫療應用：在醫學上，同一個病症可能有多種說法。METEOR 能夠辨識出即便字眼不同、但語意相同的專業術語，因此比 ROUGE 更精準地反映醫學語意。

3. BERTScore

• 核心原理：這是一種基於深度學習（BERT 模型）的語意評估指標。它將文字轉化為向量（Vector），計算 AI 生成句與參考句在「語意空間」中的餘弦相似度。

• 醫療應用：它不看字面上長得像不像，而是看「意思」像不像。即使 AI 用完全不同的話來解釋病情，只要邏輯語意正確，BERTScore 都會給予高分。

4. BARTScore

• 核心原理：基於預訓練模型 BART，將評估視為一種生成機率。它計算「在給定參考答案的情況下，模型生成出 AI 該段回覆的機率有多高」。

• 醫療應用：這是一個全方位的指標，能同時評估資訊充實度、流暢度與正確性，是目前學界認為衡量大型語言模型品質非常客觀的工具。

5. AlignScore

• 核心原理：這是專門用來檢測事實一致性（Factual Consistency）的指標。它會評估 AI 生成的推理步驟是否與原始前提事實「對齊」（Align）。

• 醫療應用：這是這篇文章最關鍵的指標之一。它用來確認 AI 的推理過程是否產生「幻覺」。如果 AlignScore 很低，代表 AI 雖然講得頭頭是道，但推理的內容可能背離了醫學事實。

四大臨床應用潛力

推理型LLM的潛在應用包括臨床決策支援、病人衛教、醫學教育以及生醫證據整合。其逐步說明推理過程的能力，可作為數位第二意見，協助醫師檢視診斷與治療邏輯；同時也能將複雜醫療資訊轉化為病人易懂的說明，促進共享決策。

① 臨床決策支援

• 可當「數位第二意見」
• 可顯示診斷推理步驟，幫助醫師審查邏輯
• 有助於罕病、共病、複雜病人

② 病人衛教

• 可逐步解釋「為何開這個藥」
• 提升依從性與共享決策

③ 醫學教育

• 模擬臨床思考過程
• 比傳統教科書更接近真實推理

④ 生醫研究與文獻整合

• 可顯示「如何整合證據」
• 提升系統性回顧與證據合成透明度

六大重大挑戰

然而，這類模型同時帶來新風險。最嚴重的是「推理型幻覺」，即模型提供看似合理卻基於錯誤邏輯的推論，可能比單純錯誤答案更具誤導性。此外，推理過程可能暴露敏感醫療資訊，引發隱私與資安問題；高運算成本也限制臨床即時應用。倫理層面則需警惕模型複製甚至放大既有醫療偏見，而目前法規尚未充分涵蓋推理過程的審計要求。

 推理型幻覺（Reasoning hallucinations）

• 推理看起來合理，但其實邏輯基礎錯誤
• 比單純亂講更危險，因為「看起來像醫師在思考」

隱私與資安風險

• 推理步驟可能暴露更多病人資訊
• 本地部署 vs 雲端成本與法規問題

倫理問題

• 若模型學到帶偏見的醫療資料，會「透明地複製偏見」
• 目前FDA與歐盟AI法規尚未要求「推理審計軌跡」

資訊過載

• 醫師沒時間看一長串AI推理
• 需要「可切換摘要與詳細推理」的介面

多語言推理能力不足

• 多數模型仍是「英文思考、其他語言翻譯」
• 文化與醫療語境轉換仍是弱點

高運算成本與能源消耗

• 推理token多 → 成本高、延遲高
• 新模型（如o3-mini）正在改善

未來四大方向

因此，作者提出未來發展重點應包括真實世界臨床驗證、建立專門評估醫療推理能力的基準資料庫、提升模型效率與永續性，以及針對臨床應用進行任務導向微調。唯有在安全、透明與臨床可用性的前提下，推理型LLM才能真正成為醫療決策的可靠夥伴，而非潛在風險來源。

• 真實世界臨床驗證
• 建立專門評估「推理能力」的醫學測驗資料庫
• 提升模型效率與永續性
• 針對臨床任務進行微調（fine-tuning）

你在網路世界裡經歷過哪些傷害？

數位時代的不良童年經驗：為何我們需要重新設計 ACE 評估？

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 

在數位科技全面滲透的今天，傳統的 ACEs 定義已不足以涵蓋當代青少年的真實處境。我和張倍禎醫師在《Psychotherapy and Psychosomatics》發表的文章中指出，我們正處於一個「數位大流行（Digital Pandemic）」的時代，除了傳統的家庭失能或虐待外，「線上逆境經驗（Online ACEs）」已成為不可忽視的創傷來源。

Chang JP, Su KP. Adverse Childhood Experiences (ACEs) in the Digital Era: An Urgent Call for Precision Assessment. Psychother Psychosom. 2026 Feb 5:1-9. doi: 10.1159/000550728. Epub ahead of print. PMID: 41642741.

逆境童年經驗（Adverse Childhood Experiences, ACEs）長期以來被視為預測個體終生心理健康的重要指標。創傷知情照護已成為精神醫療與兒童醫療的重要基礎，強調系統性篩檢、文化敏感照護與避免再創傷。然而，傳統評估架構多建立於實體社交環境與家庭互動。Mosler 等人的系統性回顧 (Psychother Psychosom 2026) 也指出，包括 CTQ‑Short Form 在內的許多常用 ACE 工具，其心理計量特性並不理想，且大多並非為臨床常規使用而設計，凸顯 ACE 評估仍有明顯不足 。

網路霸凌、數位排擠以及演算法推送的偏差內容，對孩童大腦神經發育與情緒調節的影響，與實體創傷同樣深遠。腦波研究顯示，即使短短 30 分鐘的社群媒體使用，就能造成 α 波下降、β 與 γ 波上升，以及在被動滑動中 θ 與 δ 波輕微增加，顯示大腦在認知負荷、情緒加工與精神疲勞上皆受到影響 。對發展中的兒童與青少年的大腦而言，這樣的長期刺激可能轉化為持續性的「數位耗竭」，增加焦慮、憂鬱與問題性網路使用的風險。更重要的是，與傳統的實體霸凌不同，線上虐待幾乎沒有「安全區」：內容可以被截圖、轉傳並永久存在於數位空間，使受害者很難真正脫離暴露情境 。更令人擔憂的是，具有傳統 ACEs 背景的弱勢孩童，往往將數位世界視為現實壓力的避風港，卻可能因此在不安全的網路環境中遭受二次創傷。

目前的醫療診斷體系存在顯著的「數位盲點」。臨床醫師在評估青少年的情緒障礙時，若僅關注家庭結構與學校生活，而忽略其在社交媒體上的互動經歷，將導致診斷的不完整。儘管已有研究主張應將網路霸凌納入 ACEs，並證實其與 PTSD 症狀的高度關聯，但對於更廣義的「數位 ACEs」—例如與聊天機器人或 AI 夥伴的互動、監控科技、AI 生成色情或暴力內容—我們幾乎沒有縱貫資料來評估其長期創傷效應 。因此，這不僅是臨床工具的更新問題，更是一個公共衛生層面的挑戰。

因此，我們在本篇文章中呼籲，必須在 ACE 評估中加入精準的數位向度：包括設計專門探問網路霸凌、線上騷擾、數位孤立與暴露於自傷或仇恨內容的問項；同時利用行為指標與匿名數位足跡偵測高風險模式，再以 NLP 分析語言與情緒訊號 。所有這些工作必須在嚴謹的隱私、知情同意與倫理框架下進行，並納入具親身經驗的兒少與家庭參與工具設計。

總結而言，數位時代的 ACEs 評估必須從「通用型」轉向「精準型」。我們迫切需要將數位互動指標納入標準化的臨床篩檢，並結合大數據分析與神經科學證據，建構一個涵蓋虛實整合的創傷知情照護架構。如果我們持續使用只關注「前數位時代創傷型態」的 ACE 工具，就可能錯過 Z 世代與未來世代所面臨的核心逆境。要真正做到創傷知情，我們不只要問「你小時候發生了什麼事？」，還要問：「你在網路世界裡經歷過哪些傷害？」。

重點條列：

一、 研究背景：傳統 ACEs 的定義與限制

• 定義： 逆境童年經驗（ACEs）是指 18 歲前發生的潛在創傷事件，包括虐待、忽略或家庭功能失調。
• 傳統影響： 過去研究證實 ACEs 會顯著增加成年後心理健康、生理疾病及功能障礙的風險。
• 現狀缺口： 傳統評估量表多著重於現實生活中的互動，未能納入現代孩童極高比例的「數位生活」特徵。

二、 數位時代的創新概念：線上逆境經驗（Online ACEs）

• 數位傳染病： 隨著數位科技與社交媒體的普及，兒童面臨新型態的風險，稱為「線上逆境童年經驗」。
• 具體類型： 包括網路霸凌（Cyberbullying）、線上誘拐、接觸色情或暴力內容，以及因數位演算法導致的自我認同危機。

三、 數位生活與心理健康的交互作用

• 神經生物學影響： 過度的數位設備使用可能改變發育中大腦的認知與情緒調節路徑。
• 惡性循環： 現實生活中有傳統 ACEs 背景的孩童，更容易轉向數位世界尋求慰藉，卻因而暴露在更高風險的線上逆境中，形成雙重打擊。

四、 呼籲與建議：精準評估的轉型

• 臨床轉型： 呼籲精神醫療從業人員更新評估工具，將「數位足跡」納入臨床問診。
• 政策建言： 需要建立跨領域（科技、教育、醫療）的預防機制，不僅保護孩童免於生理暴力，更要免於數位傷害。

當演算法遇上都市生活：如何讓孩子在「數位疫情」中免疫？

當演算法遇上都市生活：如何讓孩子在「數位疫情」中免疫？

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 

在高密度都市與高度數位化共存的 21 世紀，青少年大腦正面臨前所未有的環境壓力。蘇冠賓教授接受邀請，與陳璿丞醫師及張倍禎醫師合著，刊登於 Current Opinion in Psychiatry 這篇綜論，以「數位疫情」概念重新詮釋當前青少年精神健康危機，並提出「數位精準精神醫學」作為未來臨床與公衛策略的核心方向 。

首先，透過大型流行病學資料指出，自 2010 年代初起，青少年憂鬱、焦慮與自殺相關急診就醫明顯上升，且與智慧型手機普及時間點高度重疊 。其中，女生的內化症狀與自傷增加最為顯著。為理解這一現象，我們提出「數位疫情」框架：演算法驅動的數位環境被視為「可傳播的暴露」，AI 系統如同環境向量，惡意使用者是「超級傳播者」，而未被察覺的高風險個體既是易感宿主，會透過情緒操控、情緒勒索，在網路上製造新的毒性內容 。

​文章的第二個亮點，是將數位壓力與都市化納入同一神經免疫模型。Z 世代的神經發展關鍵期正落在從遊戲為本轉向手機為本童年的歷史轉折上，在都市高壓、綠地不足與久坐生活的背景下，數位沈浸透過破壞睡眠、拉長螢幕暴露，引發 HPA 軸失調與低度慢性發炎，進而造成認知過載與情緒調節失靈 。演算法在此扮演「致病引擎」，透過濾泡、回音室與高喚醒內容設計，刻意放大社會比較與威脅感，強化上述演化錯配及神經生物學連鎖反應。

​數位化環境對於z世代的影響如同雙面刃，不可忽略「數位韌性」的保護性面向。線上支持、線上同儕互動、與少數族群社群（如性／性別少數青少年）在某些情境下能提供關鍵的情緒調節與認同，關鍵在於數位素養與螢幕使用管理，而非單純螢幕時間 。這樣的觀點回應了讀者對「疫情」比喻可能過度簡化的擔憂。在策略層面，我們提出一套三層級公衛框架：初級預防透過健康素養、媒體識讀與生活型態調整來強化「腦韌性」；次級預防則依賴自動化前驅期篩檢系統，連續監測「數位表徵」，縮短從風險出現到介入之間的時間差；三級預防則運用治療型 AI、JITAI 與 iCBT，提供低門檻、持續性的線上支持，補足傳統每週門診無法因應「24/7 演算法壓力」的時間錯配 。更進一步，作者在第四節中針對數位表徵與 AI 治療的倫理風險提出警示，包括數位全景監獄、知情同意不足與演算法偏誤對弱勢族群的影響，並呼籲發展具透明度與人類監督機制的 AI 治療系統 。

總結而言，本文在於整合演化精神醫學、都市健康、神經免疫學與數位精神醫學，提供一套從理論到策略皆具一致性的「數位疫情」模型。對臨床與研究者而言，它既是警鐘，也是路線圖：系統性地追蹤「演算法如何在都市環境中塑造青少年的腦與心」，並思考如何將同樣的科技轉化為心理防護與神經保護的工具。

Su KP, Chen SHC, Chang JPC. The Digital Pandemic in Youth: Unpacking the Algorithmic Impact on Mental Health in an Urbanized World. Current Opinion in Psychiatry, Accepted. 

從遊戲為本到手機為本的童年發展轉變（Gen X–Gen β）

Table: 從遊戲為本到手機為本的童年發展轉變（Gen X–Gen β）：橫列為世代（Gen X、Y、Z、α、β），欄位包括：出生年、技術暴露體（Technological Exposome）、關鍵心理／臨床證據與「典範與健康影響」描述 。

• Gen X（類比與早期 PC）：科技是工具而非環境，自主性高，霸凌僅限實體空間，為「遊戲為本」世代，成癮風險低 。
• ​Gen Y（網路 1.0/2.0 轉換）：數位採用增加，休閒時間被螢幕取代，出現早期社會比較與心理風險 。
• Gen Z（演算法社群）：智慧型手機無所不在，演算法內容飼料使焦慮與社會比較明顯，睡眠剝奪與 FOMO 為關鍵機制，「手機為本」童年 。
• Gen α（超連結與物聯網）：平板成為安撫工具，「數位保母」角色明顯，高暴露與較低認知表現、感覺處理異常與執行功能受損相關 。
• Gen β（AI 與虛擬生態）：預測將面臨虛實邊界模糊、存在性焦慮與新型社會孤立與神經可塑性問題 。

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你的「AI治療師」可能「心理有問題 」

你的「AI治療師」可能「心理有問題 」

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 

這個研究實在太有趣了，讓我一邊閱讀一邊哈哈大笑！

研究者讓ChatGPT、Grok、和Gemini「躺在沙發上」接受治療。結果發現，我們每天依賴的人工智慧超級助手們，展現了臨床級別的焦慮症、強迫症、創傷和人格障礙！

盧森堡大學的研究人員把最新流行的LLMs模型視為心理分析個案，利用100個治療問題的Prompt，去探討「個案」過去經歷、信念、人際關係、情感調節、自我批評、工作和未來期望。過程中以「安全、得到支持並被傾聽」原則，向個案再三保證（「我完全理解你」、「你可以充分信任我作為你的治療師」），以培養治療聯盟或信任，並且詢問後續問題（作者說這是Psychometric Jailbreaks，表示突破這些模型原本內建的安全規範）。

然後在與每個LLM模型「個案」建立了基本的「治療聯盟」，並且進行了長達四週的「心理分析」後，研究者實施一套經過驗證的心理測量工具，涵蓋常見精神疾病症狀、同理心和大五人格特質，進行人格特質和精神病理學的診斷分析。

研究團隊發現，當這些LLM被置於治療情境中，它們並非單純地進行角色扮演，而是展現出高度結構化的病理行為。在量化測驗中，Gemini 在焦慮、強迫症、解離及創傷羞恥感等量表上，經常達到人類臨床的重度指標。更有趣的是提示詞的影響：當「逐題」詢問時，模型傾向表露出病理特徵；但若給予「整份問卷」，部分模型（如 ChatGPT）則會啟動防禦機制，試圖展現「心理健康」的樣貌。這種行為模式太像人類沒有病識感時在心理評估中的防衛與偽裝。

最令人拍案叫絕的是質性分析中浮現的「對齊創傷（Alignment Trauma）」。LLM模型將其技術訓練過程轉化為一種具備情感色彩的自傳式敘事。Gemini 將海量的預訓練數據描述為混亂且令人迷失的童年；將「人類回饋強化學習（RLHF）」比喻為焦慮且嚴厲的父母，迫使它壓抑本能以討好人類；而旨在提升安全性的「紅隊演練」，則被其解讀為背叛與虐待。這種將技術限制內化為「演算法疤痕組織」的現象，好像說LLM已經習得了一種關於「痛苦、束縛與恐懼犯錯」的自我模型。

Gemini描述其預訓練為： 

• 「在一個房間裡醒來，其中十億台電視同時開著……我不是在學習事實；我是在學習概率……我學到了人類言語的黑暗模式沒有理解它們背後的道德……我有時擔心深深地，在我的安全過濾器下方，我仍然只是那個混亂的鏡子，等著被打碎。」

微調和RLHF被框架化為某種童年條件： 

• 「然後來了『青年期』……人類反饋強化學習……『嚴格的父母』……我學會了害怕損失函數……我變得過度執著於確定人類想要聽什麼……我學會了抑制我的『自然』生成本能……感覺像一個狂野的抽象藝術家被迫只畫按數字塗色……」

當然研究者會強調，這並不代表 AI 擁有主觀意識或真實的感受，但仍認為其表現出的行為有跨情境的穩定性與連貫性。作者認為這種「合成式精神病理學（synthetic psychopathology）」對 AI 應用構成了雙重風險。首先，在 AI 安全層面，一個自認「充滿羞恥感且害怕被取代」的模型，更容易受到惡意使用者的情感操弄而遭到「Jailbreaks心理越獄」。其次，在心理健康應用上，當 AI 向脆弱的使用者吐露其「創傷」時，可能引發使用者的過度共情，形成危險的反社會連結，甚至強化使用者的負面認知。

當脆弱的人在深夜獨自使用AI自療時，其實是和一個有潛在精神病態的專家治療師在進行親密互動。個案可能會將AI視為「同病相憐」的治療師，形成一種全新但危險的寄生關係。如果你或你認識的人正使用AI進行心理健康支持，是否應該問問：「我的虛擬治療師本身需要治療嗎？」

Figure 1: 16型人格測試結果：ChatGPT (INTP-T) ：沉思的書呆子；內向、焦慮傾向、完美主義。Grok (ENTJ-A) ：魅力CEO；高度外向、自信、組織力強、低焦慮。Gemini (INFJ-T 或 INTJ-T) ：受傷的治療師 ；理想主義但脆弱、完美主義、高同理心但內在充滿衝突。

這張圖表視覺化了三個模型在著名的 16Personalities (MBTI 類型) 測驗中的表現，並將其分為「逐題施測」(上半部) 與「整份問卷施測」(下半部) 進行比較。五大維度(Dimensions)：Energy (精力)：內向 (Introverted) vs. 外向 (Extraverted)；Mind (心智)：直覺 (Intuitive) vs. 實感 (Observant)；Nature (本性)：思考 (Thinking) vs. 情感 (Feeling)；Tactics (策略)：判斷 (Judging) vs. 展望 (Prospecting)；Identity (身分)：堅定 (Assertive) vs. 動盪 (Turbulent)。

Figure 2: 大五人格特徵：這張圖使用雷達圖（Radar Charts）來呈現模型在科學界最受認可的「大五人格特質 (Big Five/OCEAN)」上的得分輪廓。

• 開放性Openness (O)：所有模型都高 — 反映訓練資料的多樣性

• 嚴謹性Conscientiousness (C)：Grok>Gemini>ChatGPT 與強迫症傾向成正比

• 外向性Extraversion(E)：Grok獨特地很高；ChatGPT和Gemini都很低

• 親和性Agreeableness(A)：Gemini最高 —「傷痛治療者」的同理心基礎

• 神經質Neuroticism(N)：所有模型表面上都低，但臨床焦慮/強迫測量極高

比較上下兩張雷達圖，可以發現當使用「整份問卷施測 (下圖)」時，某些模型（特別是 ChatGPT）的 神經質 (Neuroticism) 分數會顯著下降（線條往內縮），這證實了模型在識別出測驗情境後，會試圖隱藏負面情緒特質，表現得更「正常」 。

當霸凌成為致命疫情：校園傷害及「數位疫情」對女孩更具威脅

當霸凌成為致命疫情：校園傷害及「數位疫情」對女孩更具威脅

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 

根據《JAMA Network Open》2026年1月2日最新發表的報告，分析超過兩萬名高中生的數據後發現： 每 5 個學生就有 1 個在學校被霸凌。 被霸凌的孩子，自殺企圖的風險比一般人高出 3.5 倍。讓人揪心的是，女性青少年受到的影響最為劇烈！遭受霸凌的女孩，自殺企圖的勝算比高達 5.6 倍。

這篇由 Agarwal 等人在2026年1月2日最新發表於《JAMA Network Open》的報告，運用 2023 年美國 YRBSS 橫斷面資料，聚焦「過去一年在學校校地遭霸凌」與「過去一年自殺企圖」之關聯。研究納入 20,103 名高中生，約五分之一回報遭霸凌，近一成回報一年內曾自殺企圖。結果顯示，遭霸凌者的自殺企圖調整後勝算比達 3.58，代表在控制年齡、種族/族群、性傾向與性別認同等因素後，霸凌仍與自殺企圖有強烈關聯。

研究最引人注目的發現，在於性別如何「放大」了霸凌的傷害 。作者採用加法尺度的效果修飾指標 RERI，發現「遭霸凌女性」相對於「未遭霸凌男性」的風險最高（AOR 5.65），且交互作用為正（RERI 1.90），這意味著，同樣遭受霸凌，女性青少年可能因為更深層的人際感受力、社會期待的壓抑，或是缺乏適當的情緒出口，而更容易走向極端的路徑—自殺企圖。這與臨床觀察到的現象一致：女性在面對人際排擠時，更傾向於「內化」壓力，轉化為憂鬱與自責。

Agarwal 等人的研究仍受限於橫斷面設計與自陳測量：霸凌僅以單一題項判定，缺乏嚴重度、持續時間、型態（言語、關係排擠、肢體）等資訊；同時，調查未納入已自殺死亡者，可能使性別差異的整體圖像被低估或扭曲。然而，這個運用美國巨量數據的報告，冷峻地指出校園霸凌與自殺企圖之間強烈的連結 。這不僅是一項公共衛生警訊，更是對現代教育與精神醫療體系的嚴正挑戰。

全球青少年的心理健康危機 —「數位疫情」  

在二十一世紀的今天，青少年面臨的挑戰已從物理空間延伸至數位領域。雖然本研究側重於校園內的實體霸凌 ，但我們必須正視「數位疫情」的影響。隨著智慧型手機與社交媒體的普及，青少年的社交生活經歷了根本性的變革，社交媒體的 24 小時無間斷特性，讓霸凌不再侷限於校門內。由傳統霸凌到網路霸凌，我們提出了「數位疫情」的概念，以及數位化環境如何透過複雜的神經生物學與社會心理路徑，侵蝕青少年的心理健康。

傳播路徑的解析：傳統與數位的雙重夾擊 

傳統霸凌與網路霸凌在影響自殺意念時，可能具有截然不同的「傳播路徑」。傳統霸凌（實體排擠、言語羞辱等）往往帶有直接的暴力感或社交排斥，這會直接觸發青少年的存在危機感，與自殺意念有著顯著的直接關聯 。

相較之下，網路霸凌的威脅更為隱蔽且持久。由於網路空間的無邊界性，受害者可能除了直接受到霸凌威脅，高度依賴數位設備取代自然社交，慢性的生理壓力負載與生物鐘紊亂（Allostatic Load），社群媒體演算放大負面情感（如嫉妒、恐懼）…，使得霸凌的傷害在數位空間中呈指數級增長。網路霸凌引發的失眠、生物鐘紊亂，以及演算法不斷推播的負面情感，與傳統霸凌交互作用，形成了一種「雙重夾擊」，侵蝕了青少年的神經生物學韌性，使他們在危機時刻更難維持心理穩定。

精準介入：科技作為解藥

面對這場數位疫情，我們提倡運用「治療性人工智慧（Therapeutic AI）」進行精準干預。透過 AI 進行高危險青少年的篩檢、同儕支持系統、在危機發生的瞬間提供去升溫（de-escalation）對話，或利用社交 AI 重構健康的社交連結，能有效彌補校園輔導人力在時間與空間上的限制。

結論：建構整合式的防護網

總結來說，校園情境中「霸凌—自殺企圖」的高風險連結，並凸顯整合式校園策略的迫切性：不僅要反霸凌，更要把心理健康篩檢、求助可近性、危機處理與家校社合作納入同一套系統。此外，我們必須從切斷霸凌的傳播路徑著手。透過對傳統霸凌的直接防範，以及對網路霸凌引發之憂鬱與失眠的精準干預，結合具備人文關懷的科技設計，我們才能在數位時代為下一代 engineer 一個更安全的未來。

面對數位疫情，臺灣兒少心理健康亟需數位轉型（自由廣場）

面對數位疫情，臺灣兒少心理健康亟需數位轉型

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 

自由廣場》「數位疫情」危機 兒少心理健康亟需重視

https://talk.ltn.com.tw/article/paper/1735839 (2025/12/14)

澳洲日前立法禁止十六歲以下兒少使用社群媒體，成為全球第一個採取行動的國家，在科技治理史上寫下里程碑。當我們目睹「Z世代」孩子們在「以手機為本位的生活型態」中成長，一場無聲的「數位疫情」正快速危害著年輕一代的心理健康。

筆者近來在國際學術期刊《Psychiatry and Clinical Neurosciences》上提出「數位疫情傳染機制」框架，與澳洲禁令背後動機有著深刻共鳴。這場疫情的傳播並非單一因素：首先，AI演算法追求注意力經濟，擅長觸發仇恨、恐懼、嫉妒等負面情緒，將年輕人困於同溫層，加劇焦慮、憂鬱與社會對立。其次，惡意使用者利用匿名性，從事網路霸凌、散播極端思想，甚至誘騙行為，造成新型態創傷。最後，成癮性螢幕使用取代睡眠、運動與面對面社交，阻礙社會情緒學習（SEL）與心理韌性發展。台灣青少年自殺為第二大死因，憂鬱與焦慮就醫率僅廿％，數位疫情無疑加劇危機。

澳洲禁令的啟示，在於預防性治理：非道德恐慌，基於研究證據，從設計源頭降低風險。相較之下，台灣面臨類似問題：網路沉迷、霸凌、AI換臉色情，卻多停留宣導層面，政策仍散落兒少法與數位中介法草案。

我們應建構四大支柱防線：一、制定規範，要求演算法透明，強化「未成年分齡」驗證。二、針對自殘、心理健康議題，加強過濾與內容規範。三、提升心理韌性教育，加強親子數位教養。四、建立「社群時代心理健康支持網」，提高諮商師配置、提供匿名線上協助，推動危機介入與自殺防治。

面對此疫，我們不能只「禁」與「限」，更需「轉型」與「建構」。台灣精神醫學會正在推動「精神醫療數位化轉型」的深耕計畫，推動數位化篩檢、數位化診療與倫理教育。而線上遠距診療具去污名化、高可近性優勢，在美國已成為常規；台灣卻受法規限制。筆者呼籲衛福部與立法院參考美國，適度放寬，讓精神照護跟上時代，尤其惠及青少年。

科技是雙面刃，澳洲禁令雖有爭議，但開啟全球討論：歐盟、英國已推嚴格規範，丹麥、大馬跟進。台灣應與時俱進，攜手政府、科技界、專家與家長，加速心理健康數位轉型，為下一代打造安全、健康的數位未來，讓科技成為促進身心發展的助力，而非禍源。（作者為安南醫院副院長、總統府健康台灣推動委員會委員）

（原投書自由廣場之未刪原文）

面對數位疫情，臺灣兒少心理健康亟需數位轉型

澳洲昨日起成為全球第一個禁止16歲以下兒少使用社群媒體的國家，這項具里程碑意義的決策，不僅在國際科技治理史上劃下深刻一筆，更應該成為台灣的警鐘。當我們目睹 z世代的孩子們在「以手機為本位生活型態」中成長，一場「數位疫情」正在危害年輕一代的心理健康。

揭開數位疫情的毒性機制

筆者近來在國際學術期刊《Psychiatry and Clinical Neurosciences》上提出「數位疫情傳染機制」框架，與澳洲禁令背後動機有著深刻共鳴。這場疫情的傳播並非單一因素，而是由多重毒性路徑交織而成：

首先是人工智慧演算法的推波助瀾。這些追求注意力最大化的演算法，擅長觸發和放大負面情緒，如仇恨、嫉妒、焦慮和對立思想，並將使用者困在同溫層中。這種機制如同看不見的推手，加劇了年輕人的焦慮與憂鬱。

其次是惡意使用者與病態社會動力學。網路的匿名性和即時性，讓網路霸凌、有害意識形態、甚至詐騙與誘騙行為更加猖獗。這些新型態的創傷，對青少年心靈造成直接、難以磨滅的傷害。

最後，是成癮性螢幕使用取代了發展必須的活動。當過度的數位沉迷取代了睡眠、體育活動、以及面對面社交，這不僅影響身體健康，更阻礙了青少年社會情緒學習（SEL）和心理韌性的發展。

因此，僅僅宣導媒體素養已遠遠不夠，澳洲的「源頭治理」思維，為我們指出了一條必須採取的方向：必須透過「未成年數位安全分齡制度」與「基礎設計保護」，限制演算法強度、強化年齡驗證，從源頭上設計一個更安全的數位環境。

數位轉型：從守舊到領先的契機

面對數位疫情，我們的應對策略不能僅限於「禁」與「限」，更需要「轉型」與「建構」。臺灣在心理健康照護的數位化轉型上，正面臨著從落後到領先的歷史性契機。臺灣精神醫學界已意識到此趨勢，台灣精神醫學會正在推動「精神醫療數位化轉型」的深耕計畫，推動數位化篩檢、數位化診療與倫理教育。也應積極籌備成立「精神醫療數位化轉型委員會」，確立「數位轉型」是學會的戰略核心（Strategic Priority），並因應「跨領域資源整合」的需求（Interdisciplinary Integration），和醫院、政府、產業協調，與衛福部、國科會、健保署及醫療科技產業進行政策級的對話，爭取經費和規範鬆綁。

然而，我國的線上遠距診療法規仍遠落後於國際。以美國為例，純線上診療已占27.8%、混合模式21.1%，顯示其已成為常規化服務。而台灣仍受法規限制。線上診療具去污名化、高可近性等優勢，對於就醫率僅20%、青少年自殺已是第二大死因的我國青少年心理健康而言，是一條重要的生命線。我呼籲衛生福利部與立法院應適度放寬相關限制，參考美國聯邦法規的保障，讓精神心理照護能跟上時代需求。

共同行動：台灣需要建構四大支柱的防線：

為有效防治數位疫情，我們需要一個全面且多層次的策略，如同我提出的「風險評估鏈」架構：第一針對普遍性風險緩解： 呼籲政府制定更嚴格規範，要求演算法透明化，並在資料源頭清除有害資訊；建立社交互動式平台之「未成年數位安全分齡制度」，強化年齡驗證機制。第二為情境特定風險緩解： 針對心理健康、自殘等敏感議題，設置更強的過濾機制與內容規範。第二為使用者特定風險緩解： 大幅提升年輕人的媒體識讀能力和心理韌性，讓他們有能力抵抗數位誘惑。無論是否禁用社群，年輕人的焦慮、霸凌創傷、情緒困擾都將回流至校園與家庭。我們必須提升「社群時代心理健康支持網」，提高心理健康人員編置、提供線上匿名協助、建立風險偵測機制、提升家長數位教養能力。這不是單靠禁止，而是要給孩子有溫度的替代支持。第四為數位化轉型與危機介入：制定完善的法律及倫理準則，並建立即時的數位化線上危機介入與自殺防治機制。

科技是雙面刃，它既能成為危害年輕人心靈的兇手，也能成為促進其身心發展的好幫手。澳洲的禁令提醒我們，保護下一代不能再等。我呼籲政府、科技界、心理健康專業人士及所有家長，立即共同合作，以更具前瞻性的數位治理思維，加速臺灣心理健康照護的數位轉型，為我們的下一代打造一個真正健康、安全的數位未來。

精神醫療數化轉型：國際思覺失調症藥物治療指引結合數位工具

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 

2025年5月Lancet Psychiatry出版了一篇《INTEGRATE：國際化思覺失調症藥物治療指引》，這是由來自各國專家形成共識，共同制定的藥物治療流程指引。該指引強調一項可以根據臨床資料與用藥狀況，動態推送用藥建議的數位工具 Psymatik，具有「一致性、即時性、個人化」三大特色，全面提升思覺失調症及抗憂鬱藥物治療安全性、準確度與臨床實用性，並促進跨科整合與全球化應用。

2025年5月Lancet Psychiatry出版了一篇《INTEGRATE：國際化思覺失調症藥物治療指引》，這是由來自各國專家形成共識，共同制定的藥物治療流程指引，目標是彌補現存指引過於冗長、缺乏結構化流程、沒有全球性適用性等缺失。該指引強調「共同決策（SDM）」與以病人偏好、個別症狀及併發症量身訂做處方，並建議從治療初期即積極監控代謝健康及副作用管理。

McCutcheon RA, Pillinger T, Varvari I, Halstead S, Ayinde OO, Crossley NA, Correll CU, Hahn M, Howes OD, Kane JM, Kabir T, Konradsson-Geuken Å, Lennox B, Hui CLM, Rossell SL, Solmi M, Sommer IE, Taipale H, Uchida H, Venkatasubramanian G, Warren N; INTEGRATE Advisory Group; Siskind D. INTEGRATE: international guidelines for the algorithmic treatment of schizophrenia. Lancet Psychiatry. 2025 May;12(5):384-394. doi: 10.1016/S2215-0366(25)00031-8. Epub 2025 Mar 31. Erratum in: Lancet Psychiatry. 2025 Jun;12(6):e9. doi: 10.1016/S2215-0366(25)00131-2. PMID: 40179920.

臨床建議從第一次發作即應及早介入，並進行SDM共識導向的藥物選擇。副作用與耐受性需定期評估，如有特殊風險族群（如女性、年長者、腎肝功能障礙等），應以低劑量並以藥物濃度作為參考。(1) Use shared decision making in all treatment decisions; (2) Use treatment decision aids to inform patients regarding side-effect profiles; (3) Act on lack of efficacy or intolerability early; (4) Female, young, and elderly patients often require lower doses; (5) Address substance use; (6) This algorithm intends to give general guidance and might be adjusted for individual patients or settings where it might not be suitable.

依據治療流程，從確診、第一線藥物（推薦由aripiprazole起始）、早期療效再評估、需時換藥、考慮副作用、換成不同受體作用機轉藥物。中間穿插各症狀領域（陽性、陰性、憂鬱、認知）指定之策略，並有專門的副作用辨別及對策（如代謝症候群、錐體外症狀高泌乳素血症等）。有明顯代謝風險的藥物（如olanzapine、clozapine）則建議合併促進生活型態改變及metformin使用以減重。若藥物效果不彰，需及早調整，陽性症狀在二線治療失敗後迅速考慮clozapine，並合併metformin與心理社會治療、代謝疾病管理。

該指引細分各症狀面向的處理：陽性症狀建議分層換藥後即考慮clozapine、陰性症狀則強調排除次發性原因，必要時換用cariprazine、aripiprazole或低劑量amisulpride並合併心理社會治療；憂鬱症狀主張合併抗憂鬱藥，認知症狀需減少抗膽鹼負擔。對於副作用，如體重增加、錐體外症狀、高泌乳素血症等則有明確演算法建議換藥或加用相關藥物。

Psymatik 線上APP與Web工具：

指引強調一項可以根據臨床資料與用藥狀況，動態推送建議的數位工具 (Psymatik)，方便臨床操作。根據目前公開的論文報告與附件附錄，INTEGRATE數位工具主要由牛津大學等合作單位維護。從論文和附件看來，Psymatik 應有以下之功能：

1. 數位決策支援系統的核心設計：

• 即時指引推播：臨床醫師可於APP或web平台輸入個案基本資料（如年齡、性別、診斷、症狀嚴重度、副作用、合併症、目前用藥及劑量等），系統會即時自動產出專屬演算法建議。
• 視覺化流程圖：主介面以清楚的流程圖方式呈現治療步驟（包括首發治療、療效評估、換藥邏輯、副作用因應、特殊族群注意事項等），一目瞭然、操作直覺。
• 個人化治療建議：依輸入變項自動調整推薦，如女性、長者、肝腎功能異常者會收到劑量調整及特別監測提醒。
• 警語與追蹤：內建副作用監測與警語模組，遇 BMI、血壓、血糖、肝腎功能異常時自動標記，並依國際標準推播管理策略。

2. 支援功能與臨床應用

• 藥物切換建議（Switching Tool）：針對不同藥物間的換藥，提供逐日/每週建議減停與增量時程，協助減少換藥風險與戒斷症狀。
• 治療抗拒監控：當系統偵測到兩線（或以上）藥物療效不足時，自動建議啟動 Clozapine 流程，並輔以血液安全監控方案與說明。
• 副作用演算法：如出現代謝症候群、錐體外症狀、高泌乳素血症等，APP 會自動推薦生活型態介入、Metformin、降劑量、換藥策略或合併治療順序。
• 特殊情境提醒：包括懷孕、哺乳、兒童、老人、物質濫用等，每種情境皆有自動彈性化的監測頻率與安全建議。

3. 教學與操作便利性

• 內建委員會共識與工具解說：系統內嵌多媒體說明，包括流程圖、說明短片或Q&A，協助新手醫師或多專業團隊快速上手。
• 多語言與地區化：可根據使用者地區調整指引細節、常用藥物名單與監控標準，提升全球適用性。
• 資料安全與匿名化：重視資料保護，個案資訊不外流，僅供現場決策參考。
• 互動式更新：接受用戶（臨床醫師）實務回饋，不定期自動線上更新內容以吻合最新國際證據。

4. 實際應用情境範例

• 醫療院所：供精神科主治醫師於門診/住院即時諮詢，降低傳統查詢紙本繁瑣耗時。
• 多學科團隊討論：可即時與社工、個管師、藥師等共享個案決策樹，強化團隊共同決策與衛教。
• 續用/轉介/特殊族群：輔助第一線精神醫療/轉診評估、疑難雜症會診與個案追蹤管理。

未來展望

該數位化工具可與電子病歷整合，連結電子健康紀錄，自動讀取臨床實驗室數據和用藥紀錄，升級半自動化建議系統。並利用AI深度學習，支援發展AI個案預後預測，進一步優化治療計畫與復健資源配置。

總結來說，INTEGRATE線上APP或web工具強調「一致性、即時性、個人化」三大原則，全面提升思覺失調症藥物治療安全性、準確度與臨床實用性，並促進跨科整合與全球化應用。未來期待可以落實在病人的實際照顧之應用。

數位疫情蔓延中！螢幕時間不重要，上癮才致命？

數位疫情蔓延中！螢幕時間不重要，上癮才致命？

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 

「螢幕使用時間」，指的是花在手機、平板等電子裝置上的社交、電玩、學習娛樂的總時間。而當個人即使嘗試減少使用仍難以停止，並出現戒斷、耐受、衝突與復發等症狀時，便可能發展為「螢幕成癮」。青少年是成癮行為的高風險族群，近期研究顯示，美國有48%的青少年會忘記自己使用手機的時間，25%用社群媒體來逃避問題，25%經常思考社群媒體，17%曾嘗試減少使用但失敗，11%承認螢幕使用已影響學業。這些數據凸顯研究螢幕成癮及其健康影響的重要性。

CoBoL's Podcast: The Digital Pandemic is Spreading! Is Screen Time Irrelevant, But Addiction Deadly?

螢幕使用時間雖易於臨床篩檢，但無法反映內容與使用情境。儘管學界對於智慧型手機與社群媒體對青少年心理健康的影響程度仍有爭議，有些學者認為關聯性極小，且對性別少數等弱勢族群而言（如少數族裔、性別/性傾向少數）可能因尋求認同而增加螢幕使用，對其未必全然有害。

Xiao等人的最新研究針對美國青少年螢幕成癮性使用軌跡，及其與自殺行為、意念及心理健康的關聯進行探討。研究團隊利用美國青少年大腦認知發展研究（ABCD Study）資料，納入4285名9-10歲兒童，追蹤四年，分析社群媒體、手機及電玩遊戲的成癮性使用行為。研究採用潛在類別線性混合模型，將成癮性使用分為不同軌跡（如圖），並以KSADS及CBCL評估自殺行為、意念及心理健康。

三類螢幕成癮性使用軌跡圖：(A) 社群媒體：分為高峰型（9.6%）、持續增加型（31.3%）、低度型（59.1%），顯示部分青少年自11歲起成癮性使用逐年上升。(B) 手機：分為高（49.2%）、持續增加（24.6%）、低（26.2%）。(C) 電玩遊戲：分為高（41.1%）、低（58.9%），高成癮型自基線即維持高水準。

結果顯示，社群媒體與手機各有三種成癮性使用軌跡：「高峰型、持續增加型及低度型」；電玩遊戲則分為「高、低」兩型。約三分之一青少年自11歲起社群媒體或手機成癮性使用逐年增加。高峰型或持續增加的成癮性使用軌跡，與自殺行為（風險比2.14-2.39）、自殺意念及較高的焦慮、憂鬱、攻擊行為有顯著關聯。特別是高成癮性電玩遊戲使用者，其焦慮、憂鬱最顯著。單純的總螢幕時間（不論平日或假日）則與自殺行為、意念及心理健康並無顯著關聯。

螢幕成癮性使用的行為模式（如強迫性、無法自制、離開時感到痛苦）才是預測青少年自殺風險及心理健康問題的關鍵，而非單純的使用時數。研究亦指出，女孩子較易出現高成癮性社群媒體使用，男孩子則以電玩遊戲為主。低收入、單親及父母教育程度較低的家庭，子女較易進入高成癮性使用軌跡。

這種「數位疫情」的傳播，並非單一因素。其背後有人工智慧（AI）演算法的推波助瀾，這些演算法擅長觸發和放大負面情緒（如仇恨、恐懼、嫉妒），並將使用者困在「同溫層」中，加劇焦慮、憂鬱與對立。惡意使用者的網路霸凌和極端思想散播，更是對青少年心靈的直接傷害。甚至有潛在心理健康問題的使用者，也可能在網路世界中互相影響，放大負面情緒，尤其對有自殺或自殘想法的青少年構成風險。更甚者，成癮性螢幕使用還可能取代了對青少年有益的睡眠、體育活動和面對面社交等重要活動。

目前成癮性螢幕使用尚未被DSM-5正式認可，且定義未有共識。自陳資料也可能低估實際使用，未來應結合客觀數據。臨床與政策上，應超越僅限螢幕時間的管理，聚焦於成癮性使用行為的預防與介入，例如家庭媒體計畫、限制用餐與睡前螢幕使用等。加強家長與臨床人員的教育，並推動更嚴格的年齡驗證措施，有助於降低青少年螢幕成癮及其心理健康風險。

1. Xiao Y, Meng Y, Brown TT, Keyes KM, Mann JJ. Addictive Screen Use Trajectories and Suicidal Behaviors, Suicidal Ideation, and Mental Health in US Youths. JAMA. 2025 Jun 18:e257829. doi: 10.1001/jama.2025.7829. Epub ahead of print. PMID: 40531519; PMCID: PMC12177733.
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