其他治療檢測

AI-Assisted EEG Assessment for Depression Diagnosis: SEA, Stress Evaluation System

AI輔助憂鬱症診斷的腦波檢測：SEA腦波壓力評估系統 (憂可視)

FDA/TFDA認證｜AI 憂鬱症輔助診斷｜客觀的腦波生理指標

心理健康評估的挑戰：從主觀到客觀

根據世界衛生組織（WHO)，憂鬱症是全球主要的失能原因之一¹ ，2030年憂鬱症會成為全球社會經濟負擔第一名的疾病²。目前憂鬱症的診斷主要倚賴精神科專科醫師會談及病史蒐集，臨床資訊主要來自患者的主觀資料，而主觀資訊有許多局限性，使得客觀、可量化的生理指標（Biomarker）一直是近年來生物精神醫學發展重點。

SEA腦波壓力評估系統（憂可視）將複雜的腦電圖（EEG）訊號轉化為科學化的數據，搭配AI判讀，提供身心科臨床上的客觀指標。

什麼是 SEA 腦波壓力評估系統？

SEA (Stress Evaluation Assessment) 系統是一套結合精密腦波量測硬體與AI分析軟體的醫療器材，旨在為專業醫療人員提供患者主觀表述以外的客觀生理證據。

系統組成與權威認證 (Authoritativeness & Trustworthiness)

本系統由兩大核心組成，均已獲得國際FDA及台灣TFDA認證：

醫療級8通道腦波儀：
- 精確捕捉大腦活動產生的微弱電生理訊號。
- 認證：通過美國 FDA審查 (2020年) 及台灣 TFDA 醫療器材許可 (2021年)。
AI腦波分析軟體：
- 運用先進的 AI 演算法，分析腦波數據中肉眼無法辨識的細微特徵。
- 認證：通過台灣 TFDA 核准 (衛部醫器製字第 008104 號，2023 年)。這是全球第一款獲得官方許可用於憂鬱症輔助診斷的 AI 軟體醫材。

運作原理：AI如何解讀大腦訊號？

許多科學研究已證實，憂鬱症不僅是心理的感受，更是一種大腦疾患，會反映在大腦的生理功能上³。憂鬱症患者與健康對照組的腦波達顯著差異，有潛力可作為憂鬱症診斷的生物指標^4,⁵。

SEA 系統的原理如下：

訊號擷取 (90秒)：
透過非侵入式的8通道腦波儀，記錄受測者在安靜閉眼狀態下的腦波數據 (EEG)。
AI特徵分析：
系統的專利AI演算法深入分析這些腦波數據，提取與憂鬱狀態高度相關的關鍵生物標記⁶。
量化指標生成：
演算法將分析結果轉化為一個客觀的量化指標——「SEA Index」(腦波壓力指數)。
輔助臨床決策：
醫師可參考 SEA Index 這項客觀生理證據，結合臨床問診與量表結果，進行更全面的綜合判斷。

檢測流程：快速、安全、AI判讀

準備： 受測者在安靜舒適的環境中就座。
配戴： 醫療人員協助配戴 8 通道腦波儀，操作簡單，準備時間短。
量測 (90秒)：系統開始記錄腦波訊號。全程非侵入式、無痛、無輻射。
報告產出： 量測完成後，AI立即分析，快速產生評估報告。

SEA特點

客觀量化：
提供基於腦波生理訊號的 SEA Index，補足主觀評估的不足。
快速高效：
從量測到報告產生僅需 5 分鐘，易於整合臨床流程。
安全非侵入：
採用 EEG 技術，安全性高。
高準確率：
經臨床數據驗證，準確率可達 8 成以上⁶。

研究證據與臨床驗證

SEA腦波壓力評估系統根基於嚴謹的學術研究與臨床驗證上。系統開發過程中，與台灣頂尖的醫學中心合作進行多中心臨床研究，包含台大醫院、台北榮總、長庚醫院等⁶，收集了超過 500 位受測者的腦波數據進行 AI 模型訓練與驗證，確保系統的可靠性，目前也已導入全台多家醫學中心。

學術發表與品質保證：

國際期刊發表：
相關研究成果已發表於國際知名科學期刊 Biosensors⁶。
品質管理：
通過 ISO 13485 醫療器材品質管理系統認證，並取得衛福部醫療器材品質管理系統 (QMS) 製造許可。
獎項肯定：
榮獲傑出生技產業獎「年度產業創新獎」及國家新創獎肯定。

好晴天SEA腦波壓力評估系統檢測流程及費用

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醫師自門診也可能直接轉介個案接受檢測

2. 檢測流程

單次檢測約 15 分鐘，診所會預留半小時給您。
報告當場提供給您，您可攜帶回門診與醫師討論。

3. 檢測費用

單次檢測收費 4200 元，含紙本報告

* 參考資料

World Health Organization. (2023). Depressive disorder (depression). Retrieved from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/depression.
Mathers, C. D., & Loncar, D. (2006). Projections of global mortality and burden of disease from 2002 to 2030. PLoS medicine, 3(11), e442. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0030442.
Malhi, G. S., & Mann, J. J. (2018). Depression. The Lancet, 392(10161), 2299-2312. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31948-2.
Newson, J. J., & Thiagarajan, T. C. (2019). EEG Frequency Bands in Psychiatric Disorders: A Review of Resting State Studies. Frontiers in Human Neuroscience, 12, 521. https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00521.
[5] de Aguiar Neto, F. S., & Rosa, J. L. G. (2019). Depression biomarkers using non-invasive EEG: A review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 105, 83-93. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.07.021.
Wu, C. T., Huang, H. C., Huang, S., Chen, I. M., Liao, S. C., Chen, C. K., Lin, C., Lee, S. H., Chen, M. H., Tsai, C. F., Weng, C. H., Ko, L. W., Jung, T. P., & Liu, Y. H. (2021). Resting-State EEG Signal for Major Depressive Disorder Detection: A Systematic Validation on a Large and Diverse Dataset. Biosensors, 11(12), 499. https://doi.org/10.3390/bios11120499.

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