1.現行失智症評估高度仰賴量表與臨床經驗

• 病患需花時間接受紙筆或訪談式量表測試，對高齡者或合併身體疾病者負擔較大。
• 評估結果易受評估者主觀與病人當下狀況影響，缺乏穩定的客觀量測指標。

2.缺乏方便且可頻繁重複的追蹤工具

• 目前影像或生物標記檢查（如 MRI、PET、腰椎穿刺）成本高且侵入性高，不適合作為頻繁追蹤工具。

3.本技術帶來的價值

• 提供低成本、高頻率、可在門診或居家使用的客觀量測手段，協助早期發現高風險個案。
• 透過臉部不對稱與表情控制變化的量化指標，協助醫師做出更一致的臨床判斷，做為傳統量表的補充證據。
• 可作為新型數位生物標記，提升臨床試驗與新藥開發中對病程變化的量化能力。

 技術簡介 

本系統流程如下：

• 影像取得：以標準化光源與攝影條件拍攝受試者正面臉部影像與指定表情／口令動作（如微笑、張口、鼓腮等）。
• 臉部特徵點偵測與校正：使用先進的臉部關鍵點偵測模型（如 MediaPipe / 自建深度學習模型）取得 2D/3D 臉部特徵點，並進行姿態校正、尺度與旋轉正規化。
• 不對稱指標計算：根據左右臉特徵點距離、角度與區塊形狀，計算多種不對稱度指標（靜態結構不對稱與動態表情不對稱）。
• 特徵工程與 AI 建模：
  • 將不對稱指標與臨床量表、基本人口學資訊整合，建立分類或回歸模型
  • 用以區分健康對照、輕度認知障礙（MCI）與不同程度失智症，或預測病程惡化風險。
• 視覺化報告與臨床介面：
  • 產出易於醫師閱讀的熱圖與雷達圖，呈現各區域不對稱程度；
  • 提供量化指標與風險分數，可匯入院內資訊系統（HIS / PACS）或雲端平台

 應用案例 

無

 相關連結 

無

 專利名稱證號 

無

 技術產學合作或技轉單位 

產學合作：高雄醫學大學附設中和紀念醫院

 獲獎紀錄 

無

 技術聯絡人 

國立中山大學 前瞻產業聯絡中心

連絡電話：07-5250165

聯絡信箱：gloria@mail.nsysu.edu.tw