從腦波揪網路成癮風險　國衛院盼落地校園篩檢

（中央社記者陳婕翎台北18日電）網路成癮是現代文明病，無奈現行自評工具易受偏誤影響，國衛院成功開發腦波檢測，結合機器學習，從大腦變化早期預警網癮風險，準確率達86%，盼發展成校園心理健康篩檢工具。

這項研究是國家衛生研究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所國內外研究機構合作，成果已發表於國際頂尖期刊「心理醫學」（Psychological Medicine）。

黃緒文今天在成果發表記者會說明，網路成癮是指過度使用網路、電腦，難以自我控制，常見型態有網路遊戲、色情網站、社群網站成癮。網路成癮常見於18至39歲年輕人，網癮會導致憂鬱、焦慮風險上升，影響學業和社交，甚至面臨睡眠不足、肥胖風險提升，及早預警是關鍵。

黃緒文表示，這次研究團隊招募92名大學生，包含42名網癮組、50名健康對照組，使用儀器記錄靜止放鬆的腦波，計算不同腦區腦波功能性連結，發現網癮組額葉Delta頻段及全腦Gamma頻段連結顯著高於對照組，顯示網癮者的注意力、抑制控制與視覺處理等腦區有較強同步活化現象。

黃緒文進一步說明，這樣的現象推測與網癮改變了抑制控制功能和對視覺刺激的敏感程度，因此呈現「過度同步」狀態。研究團隊將這些作為幫助判斷網癮特徵，以多種機器學習模型分類有顯著差異的腦波同步性特徵，準確率高達86%，顯著優於傳統自評量表。

黃緒文表示，腦波改變會比網癮症狀出現更早發生，因此腦波檢測結合機器學習模型，可從大腦變化看出風險徵兆，發現網癮早期預警，不僅能提高識別效率，及早處理問題，更有助幫助學校、醫療系統精準介入，盼未來發展成校園心理健康篩檢工具。

腦波同步性指標作為潛在的神經生物標記，不僅可協助早期鑑別網路成癮風險，更有望擴展應用於老年族群孤獨、憂鬱與認知退化等精神健康評估。國衛院副院長陳為堅認為，腦波技術與人工智慧在精神健康篩檢潛力無窮，期待能進一步應用於高齡族群。（編輯：張雅淨）1141218

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