【許家源記者/綜合報導】

近年來，台灣罹患精神疾病的人數逐漸增加，對公共衛生構成嚴峻挑戰。炎症指標異常與精神疾病風險之間的關聯性已在多項研究中被提出。中國醫藥大學公共衛生學院王中儀教授及其研究團隊，運用深度神經網路技術，成功開發出以炎症指標預測主要精神疾病風險的模型。該研究成果近期發表於國際期刊《BMC Psychiatry》，引起醫學界廣泛關注。

王教授的研究團隊利用中國醫藥大學附設醫院海雲平台的大數據，分析了超過23萬名患者的資料。研究結果顯示，炎症指標如高敏感性C反應蛋白（hs-CRP）、紅血球沉降率（ESR）及白血球計數（WBC）異常，與三年內罹患精神疾病的風險增加有關。特別是，將這三項指標結合的預測模型，其準確度（AUC）高達0.9162，顯示出高度可信性。

此項研究的成功，展示了人工智慧技術在醫學預測中的潛力，特別是在精神疾病的預防領域。透過早期預測高風險群體，醫療機構可及時介入，提供適當的預防措施和治療方案，從而提升公共健康水平。然而，研究團隊也強調，炎症反應可能引發大腦及神經傳導系統異常，進而提高精神疾病風險，這一領域值得進一步深入探討。