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網路成癮近年已成為重要議題，國衛院與清華大學、陽明交通大學等團隊合作，成功開發出網路成癮狀態自動分類系統，準確率高達86%，未來有機會應用於青少年校園健康篩檢、精神科初步鑑別，甚至長者認知健康監測，補足現行主觀自評工具易受偏誤影響的限制。
國衛院高齡醫學暨健康福祉研究中心助研究員黃緒文解釋，「網路成癮」是指，使用網路、電腦且難以控制，常見於網路遊戲、色情網站、社群網站等，盛行族群以年輕人為多。
黃緒文說，近年觀察發現，盛行年齡正逐漸下修，個案容易出現憂鬱、焦慮、自殺風險上升，並影響學業與社交，身體健康風險則包括眼疲勞、睡眠不足、肥胖風險提升等。
研究團隊召募92名大學生受試者，透過問卷評量區分為「網癮組」（42人）與「對照組」（50人），使用腦電儀，在靜止放鬆狀態下，持續監測腦波6分鐘，並比較2組不做事情的情況下的腦波差異，並發現網癮組的「額葉delta頻段」及「全腦（尤其枕葉）gamma頻段」連結顯著高於對照組。
結果顯示，不同頻段的腦波有不同的生理意義，「delta波」與注意力、抑制控制有關，「gamma波」則於接受視覺刺激、衝動控制時會特別高，網癮者在放鬆情況下，腦仍處於活躍的訊息接收、過度同步狀態，經比對個案的行為量測，準確率可達86%，有望成為精神健康篩檢的新工具。
黃緒文說，這套結合腦波同步性與機器學習的新方法，未來有機會應用於青少年校園健康篩檢、精神科初步鑑別，甚至長者認知健康監測，補足現行主觀自評工具易受偏誤影響的限制。
研究團隊也特別指出，腦波同步性指標作為潛在的神經生物標記，不僅可協助早期鑑別網路成癮風險，亦有望擴展應用於老年族群孤獨、憂鬱與認知退化等精神健康評估。
