台灣跨校研究團隊結合腦電波同步性與機器學習，提出一套以腦波指標輔助網路成癮檢測的原型方法。本文整理研究方法、主要發現與應用考量，並說明該技術的限制與未來驗證方向，提供對相關篩檢與研究規劃有興趣的讀者參考。
研究背景與團隊合作
國家衛生研究院與大學研究團隊共同探討如何以客觀神經生物標記輔助網路成癮檢測。研究將腦波同步性特徵與機器學習方法結合，嘗試建立自動分類系統，相關成果已於國際期刊發表。
研究方法與受試族群
研究以靜息狀態腦電波資料為基礎，分析不同腦區之間的功能性連結。研究納入九十二名大學生，包含網路使用問題群組與健康對照群組，並比較兩種可減少體積傳導干擾的同步性指標，其中一項為WPLI。
主要發現
在頻段分析上，研究報告指出網路使用問題群組在額葉delta頻段及全腦gamma頻段的連結較對照組增加，枕葉區域的差異尤為明顯。研究者對於這類同步活化的意義採取審慎解讀，認為可能與注意力、抑制控制與視覺處理等功能的差異有關。
機器學習比較
團隊測試多種分類演算法，結果顯示使用向量機並搭配WPLI特徵的組合在該研究中表現最佳，研究中報告的平均分類準確率為86%。研究作者指出這一結果較傳統自評量表在該資料集上具有優勢，但強調需要更多外部驗證。
應用情境與限制
研究提出腦波同步性作為潛在的神經生物標記，可能在校園篩檢或精神健康評估中提供補充資訊。然而，研究樣本來源與規模、族群代表性以及跨站重複性等問題，仍需以更大規模與不同族群的研究進行驗證。
臨床與研究倫理考量
儘管非侵入性腦電技術與人工智慧演算法提供了客觀性工具，該類檢測不能取代臨床評估或專業診斷。臨床應用前需評估偽陽性與偽陰性的影響、資料隱私保護與同意程序，以及技術在不同年齡與文化背景下的適用性。
後續發展方向
研究團隊建議未來強化對長期追蹤資料的收集、跨中心的外部驗證，以及與臨床量表及行為評估的多模態整合。對於想將此類技術納入篩檢或研究設計的團隊，應規劃嚴謹的驗證步驟與倫理監督。
從新聞專欄角度觀察，腦波同步性與人工智慧的結合為網路成癮檢測帶來新的研究方向，但在轉譯為臨床或校園篩檢工具前，仍需更多實證與風險評估，才能確保方法的穩健性與使用安全。
重點回顧
研究以腦電波同步性結合機器學習提出網路成癮檢測原型，報告在特定資料上達到較高分類表現，對篩檢與研究具參考價值，但仍受樣本規模與外部驗證限制。
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