【健康醫療網／記者林蘇菲報導】台灣將邁入高齡化社會，失智症、帕金森氏症及漸凍症等「三大神經退化性疾病」成為全球關注的重要議題。隨著AI技術快速發展，台大公衛教授陳秀熙率領團隊於「健康智慧生活圈」直播節目探討如何透過人工智慧、元宇宙及大型語言模型（語模）在神經退化性疾病發展智慧照護，是解決神經退化疾病負擔加劇之良方。
70歲以上易發生 長者三大神經退化性疾病一次看
一般來說，70歲以上易發生神經退化性疾病，三大神經退化性疾病有失智症、帕金森氏症與漸凍人三種，其中漸凍人盛行率最低，帕金森氏症在65歲以上盛行率為1.5％－2％，失智症65歲以上盛行率為5％－8％。
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中樞神經系統（腦、脊髓）疾病
包含阿茲海默症、帕金森氏症、腦中風、脊髓壓迫、脊髓發炎等。
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周邊神經系統（四肢、自主神經）疾病
包含手麻、腳麻、神經壓迫、神經發炎、神經受傷。
神經退化疾病 元宇宙智慧照護
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社交延緩神經退化
社交活動對大腦功能的維持至關重要，與人講話及互動可以提供邏輯訓練，老年人參與社交活動可以減少憂鬱情緒，進而降低神經退化的風險，有效延緩神經退化性疾病進展。虛擬現實（VR）、擴增實境（AR）和混合實境（XR），可在疾病尚未出現時，用於預防，促進社交活動來保持大腦活躍。
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多方位穿戴式IoT監測疾病
物聯網（IoE）逐漸應用於神經退化性疾病的照護中，多方位穿戴式（IoT）如智慧型手錶和智慧型手機和自動化數位日記等，成為監測患者疾病進展的重要工具。透過資料收集，可以全面剖析患者的身體與心理健康狀況，提供精準的健康管理，亦使病患能早期診斷並早期治療，以延緩神經退化疾病的進展，及時進行介入措施。
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數位雙胞胎模擬診療過程
數位雙胞胎可以模擬專業醫師的診療過程，進行遠距會診和診斷，提高醫療效率。透過物聯網（IoT）技術，將穿戴式裝置收集到的患者數據，如動作和語言邏輯，結合人工智慧（AI）和機器學習進行分析，及早發現神經退化疾病的徵兆。
此外，虛擬醫院系統可以在患者到達醫院前進行初步診斷和病情評估，使醫護人員有更多時間準備適當的治療方案。
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多種創新治療策略
患者除了服藥及控制病情，也需要協助與關懷，如阿茲海默症患者經常性忘記東西、感到孤獨，需要他人協助、陪伴。但這樣的陪伴往往需要消耗照顧者的精力與時間。
在治療方面，錄影自動化功能，記錄患者的生活經歷，患者能隨時觀看過去的經歷，可幫助他們回顧和記住過去的事情；AI智慧語音與患者進行即時對話，可提供陪伴感，減少孤獨感，從而防止神經退化疾病的惡化，並減少其孤獨感。
然而，對於重度記憶喪失病人，多需要在生活中陪伴及協助，且在日常生活中可能重複忘記並不斷詢問相同事件，可以藉由VR來進行運動、遊戲和音樂療法，來幫助患者提升記憶力、專注力、穩定情緒性狀態、體能和認知功能等；也可利用AR進行懷舊法、復健治療等，來幫助患者改善肌肉力量、維持運動平衡或是言語能力等，也可以避免負面情緒的產生，達到治療效果。
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語模神經退化疾病照護
為了應對語模神經退化疾病，可運用手機記錄事物或錄製預定影片給未來的自己，同時參加病友分享、依靠家人陪伴來度過這歷程。日本研究團隊將患者對話記錄下來，藉由偵測對話內容是否異常，來分辨受試者是否可能有帕金森氏症，得到這些帕金森氏症者語言模式特徵。
目前已經有一些針對神經退化疾病做應用的語言模型。但在語言模型發展或科技尚未如此發達之前，醫學界已經依據學理發展出一套實際運用、治療的方法。
