社區失智初篩與轉介整合服務：多生理訊號量測結合政府開放資料

O 安心社會

申請編號
81
隊名
阿茲毌湯
聯絡人
林怡君 ・0909075213 ・vici901106@gmail.com

在官方系統開啟此提案

AI 輔助評估

摘要
以自研前額穿戴腦波裝置在社區據點做3分鐘失智風險初篩，並串接政府開放的據點與醫事機構清單自動產出在地轉介單與追蹤紀錄。
實質空洞
否 — 有實據、有場域
卡詞
否
治理樣板
否
既有作品
核心H3穿戴腦波裝置、模型與601人收案為已完成碩士論文成果，僅轉介模組為新作
類似前案（有沒有別人做過）
台科大/宏智生醫腦波AI失智輔助診斷已獲TFDA二級與FDA；LTPA平台已含篩檢轉介，僅開放資料轉介為增量
性別影響
348人樣本未揭露性別分布，模型未分層驗證；轉介與陪同就醫負擔仍落在多為女性的家屬與據點志工身上。
DEI
須到據點才能量測，獨居、失能、臥床、無家屬長輩被排除；南投原民與客語長輩、頭部狀況特殊者的適用性未提。
STS·社會影響
以0.84準確率在社區低盛行率下篩檢將產生大量偽陽性，志工拿「分數」勸家屬恐造成標籤與焦慮；轉介僅算距離，未解決交通與請假斷點。
AI 使用
LightGBM+HHT特徵模型僅單一鄉鎮驗證，稱開放資料可「增加分析人數」屬混淆，據點清單無法驗證模型；Claude用於撰稿與除錯。
資安隱私
服務階段需長輩住址算距離並將風險值與轉介紀錄回報衛生局，已超出IRB研究同意範圍，未見服務同意機制；上傳加密、本人知情權皆未說明。

初審

總分 可行性 社會影響力 創新性 提案團隊多元性 資料治理思維
4.78 9 6 0 2 6
評語
這是已完成研究，只是增加收案量。
筆記
（無）
初審會議筆記
（無）

工作坊

筆記
失智初篩。 今年底，三月中到五月中。 郭教授 AUC 0.8 腦波 一組10萬以內 硬體改良頭戴式 演算法改良 服務介接，尤其是南投縣，建立通通 申請醫療器材認證 服務，27個社區據點 介紹運動課程

決審

總分 可行性 社會影響力 創新性 實作進程驗證
（無） （無） （無） （無） （無）
入選
否
評語
（無）
筆記
（無）

同主題提案（主題 18：身心健康初篩）

壹、隊名及題目

一、隊名
阿茲毌湯
二、題目
社區失智初篩與轉介整合服務：多生理訊號量測結合政府開放資料
三、提案對應之徵件構面
安心社會
四、團隊要解決的問題？
台灣在 2025 年已進入超高齡社會。衛福部的失智症防治照護政策綱領把「早期發現、早期介入」訂為核心策略，各縣市也設了失智共同照護中心和社區服務據點。可是走到社區現場，中間斷了兩次。 第一次斷在「發現」。要確定一個人是不是失智，得由專科醫師做 MMSE、CDR 等標準化量表，常常還要加做腦部電腦斷層或磁振造影排除其他原因。這一整套需要受訓的評估人員、專科門診和昂貴設備，社區據點做不了，長輩得讓家屬帶著跑一趟醫院才做得完。 第二次斷在「發現之後」。我們於 27 個社區據點收了 601 個人，狀況是：據點篩出可能有問題的長輩後，多半只能口頭勸家屬帶去醫院，沒有一套把人接下去的轉介和追蹤機制。長輩常因交通不便或家屬請不到假就沒去，篩檢結果也接不進共照中心和長照資源。等於篩了，卻沒有下一步。 這個提案要處理的就是這兩個斷點：讓客觀的篩檢在據點現場做得完，也讓結果自動接上在地照護資源。
五、本提案是否屬於尚未進行、且尚未成立標案、未申請政府相關預算之計畫，階段性計畫亦同
否；本計畫為已在進行中之計畫，但本次提案非原計畫之內容。
六、前題若選否，請敘明招標機關、計畫名稱、計畫工作內容與本次精進內容
招標機關：無 計畫名稱：應用多項生理訊號進行之失智篩檢系統之開發與驗證（本團隊碩士論文研究） 計畫工作內容：已完成 H3 穿戴式前額生理訊號裝置開發，並進行醫療器材認證等第三方測試；於南投縣草屯鎮 27 個社區據點完成收案（IRB 114053），601 人收案、348 人納入分析，建立失智篩檢分類模型，準確率 0.84、AUC 0.81 計畫現況：論文研究階段已完成，技術端後續之 TFDA 第一等級醫療器材查驗登記整備仍在進行中，故本題勾選「已在進行中之計畫」。本計畫未成立標案、未申請政府補助或委辦預算；另本團隊以本技術參與 2026 AI 創新獎，該案性質為競賽獎項，非政府補助或委辦計畫。 本次精進內容：因本研究目前僅單一社區據點做驗證，將新增政府提供的公開資料庫，增加分析人數進行硬體與模型的驗證

貳、聯絡人資訊

聯絡人姓名
林怡君
聯絡人電話
0909075213
電子信箱（Email）
vici901106@gmail.com

參、提案內容說明

一、可行性

(一)已有隊員人數（含聯絡人）
3
(二)團隊成員及任務分工？
(三)參賽隊員中是否有「歷屆獲獎團隊或初審入選者」？
否
(四)參賽隊員中是否有其他之獲獎證明？
否
(五)請說明您的提案「已使用」哪些相關資料？
政府開放資料：本階段尚未使用政府開放資料 自備資料：草屯療養院社區收案資料（IRB 114053）
(六)請說明您的提案「後續驗證期間」預計使用哪些相關資料？
政府開放資料：衛福部長照司社區照顧關懷據點、失智社區服務據點與失智共照中心名單（CSV，含名稱、地址、服務項目）；健保署特約醫事機構名冊；內政部戶政司人口年齡結構統計。皆取自政府資料開放平臺，記錄版本日期。 自備資料：草屯療養院社區收案資料（IRB 114053）：27據點
(七)除了上述資料外，是否有需要哪些機關的未開放資料？
否，沒有其他機關的未開放資料需求
(八)針對上述(欄位(五~七))之資料預計應用方式？
資料分三層。第一層是自備的生理訊號與臨床評估，來自草屯療養院IRB 114053收案，已完成去識別化，個資與訊號分開存放、僅以流水編號連結。第二層是政府開放資料：長照與失智服務據點清單、健保特約醫事機構名冊、人口年齡結構，經政府資料開放平臺取得，再以內政部TGOS地理編碼轉成座標，建成在地資源表。第三層是本次新產生的轉介與追蹤紀錄。 資料品質與標準化上，三份據點資料的機構名稱、地址、服務類別會統一成同一組欄位，地址缺漏以人工比對補齊，並記錄各資料集版本與下載日期，每季更新一次，確保轉介清單不會指向已停業的機構。 儲存與管理方面，原始訊號留在實驗室內部主機，團隊成員憑帳號存取；據點端平板不留存原始訊號，只顯示風險指標與轉介清單，量測完即上傳後清除。 共享上，原始生理訊號與個資不對外釋出；轉介邏輯、資料串接規格與欄位對照表則整理成公開文件，讓其他縣市可直接沿用。
(九)請說明提案預計實證及落地場域為何，如在中央或地方機關、產業或NPO/NGO等，如何導入公共服務運作？
實證場域分三層，各自進度如下。 一、臨床端：衛生福利部草屯療養院。為既有合作單位，IRB 114053即由該院審查通過，本次延續合作提供臨床評估與金標準對照，屬已確定合作。 二、社區端：南投縣草屯鎮27個社區照顧關懷據點與失智社區服務據點。為原收案場域，聯繫管道已建立，將擇其中3至5處進行完整流程試辦，屬已確定合作。 三、公部門端：南投縣衛生局與失智共同照護中心。草屯療養院本身即為在地失智照護的承接單位，目前透過該院間接建立聯繫，尚未正式確認，屬洽談中；若入選，期待主辦單位協助跨機關溝通。 導入公共服務的方式是接在既有流程上，不另建系統。據點志工現行的簡短問卷加上本裝置3分鐘量測，當場產出風險指標與在地轉介清單，交付家屬並回報衛生局；共照中心據此接手個案管理與追蹤。讓「篩檢—轉介—追蹤」第一次落在同一條紀錄鏈上，衛生局可回頭檢視接案率。
(十)請說明提案實作期程規劃 （入選後至決審期間）？
以入選後至決審約三個月規劃，分四階段。 第一個月，場域與資料就位。完成南投縣衛生局與失智共照中心正式拜會，確定試辦據點3至5處；同步下載並清理長照與失智據點清單、健保特約醫事機構、人口年齡結構三份開放資料，完成TGOS地理編碼與欄位標準化。查核點：在地資源表建置完成、試辦場域確認。 第二個月，轉介模組開發。完成距離計算與資源推薦邏輯、據點端平板網頁介面，並將既有分類模型接上輸出。以既有348筆資料回測轉介建議的合理性。查核點：從量測到產出轉介單可完整跑通一次。 第三個月，現場試辦。於試辦據點實地執行，目標完成60至100人次量測與轉介單發放，記錄志工操作時間與家屬接受度，並回收兩週後的追蹤結果。查核點：完成案例數與轉介追蹤回覆率。 決審前兩週，彙整成效數字、據點端SOP與落地包文件，完成決審簡報與現場展示演練。

二、社會影響力

(一)請說明您的具體解決方案？
我們把只有醫院做得到的判斷，搬到據點現場。長輩戴上我們自己開發的穿戴式裝置，坐著3分鐘，就能同時收到多種訊號。並且現場就給出一個失智風險指標。這套模型已在南投 348 位長輩身上，以醫院專科的 MMSE 和 CDR 當金標準驗證過，準確率 0.84、AUC 0.81。裝置也已通過 IEC 60601-1、電磁相容等第三方測試。 這次我們會把篩檢結果接上政府開放資料，篩完當下就依長輩的居住地，找出最近的失智社區服務據點、失智共同照護中心和有神經內科的院所，直接產出一張帶資源清單的轉介建議，讓據點人員交到家屬手上，也能回頭追蹤後來有沒有真的去。篩檢不再停在一個分數，而是接到下一步。
(二)提案是否回應公民許願池 ?
是
(三)前題若選是，請點選回應之願望名稱
安心社會-加速社區失智快速篩檢 安心社會-失智篩檢加速
(四)請說明您認為本次提案內容可帶來的影響與效益？
最直接受益的是長輩和他們的家人。以前要知道記憶力退化是不是有問題，得先請一天假、開車載長輩掛號；現在在走路就到的據點，坐幾分鐘就有一個客觀的初步答案，真的有疑慮再去醫院，不用一開始就賭上一整天。據點人員也拿得到東西。現在他們手上只有簡短問卷，勸家屬帶去看醫生常常被當成多管閒事；有了一份看得懂的風險指標和一張寫著最近據點與門診的轉介單，那句話就有份量。 對衛生局和共照中心來說，篩檢和轉介第一次被串在同一條資料鏈上。誰篩出來、接到哪裡、有沒有真的接上，都留得下紀錄，「早期發現、早期介入」不再只是政策文字，而是可以被追蹤和檢討的數字。 我們的目標是先讓南投縣草屯鎮的據點跑完一輪完整流程，把篩檢到轉介的斷點補起來，做成一個其他鄉鎮可以照著做的樣本。
(五)請說明本提案是否具備可複製性及擴散性？
裝置端是標準化的硬體，操作只有戴上、坐好、等幾分鐘三個步驟，據點志工受一次訓就能上手，不需要像 MMSE、CDR 那樣依賴受訓評估人員，這是它能離開醫院的前提。 資料端更好複製。我們用的社區照顧關懷據點、失智據點與共照中心清單、健保特約醫事機構、人口年齡結構，都是全國一致欄位的政府開放資料。換一個縣市，只要換掉查詢範圍，轉介邏輯完全不用改寫。所以擴散的路徑很清楚：先在南投縣草屯鎮把流程跑通，再推到南投其他鄉鎮，接著複製到同樣是高齡加農村結構的雲林、嘉義、彰化。我們會把裝置操作手冊、據點端 SOP、資料串接規格和人員訓練教材整理成一份可以直接交付的落地包，讓後面的縣市不用重來一次。

三、創新性

(一)請說明本次提案內容跨領域合作或服務與技術之創新程度
這個提案的創新在於 第一是把醫院級的判斷壓到兩個頻道就能測量，就做到能判讀。頻道少，長輩才戴得住、志工才學得會，這是它離得開醫院的關鍵。 第二是分析方法。腦波不是穩態訊號，我們不用固定頻帶的傳統頻譜，改採希爾伯特-黃轉換這類非線性方法進行特徵分類，仍做到準確率 0.84、AUC 0.81。 第三是這次要新做的：把生理訊號的判讀結果，跟政府開放資料的長照服務網絡接起來。這兩邊分屬醫療和社政，資料各走各的；我們用據點、共照中心、醫事機構和人口結構這幾份全國性開放資料，讓篩檢分數當場變成一份在地的轉介建議。 跨領域也在合作對象上：腦科學實驗室負責訊號與模型，草屯療養院提供臨床評估與 IRB 把關，社區據點是真實場域，再加上醫療器材法規與資料工程，缺一塊都不成。
(二)請說明提案預計使用之工具或平台？
硬體端，本團隊研發穿戴式裝置紀錄腦波訊號 訊號處理與建模在 Python 與 matlab環境完成 這次新增的轉介模組會取用政府資料開放平臺的資料集，搭配內政部 TGOS 地理編碼服務把據點與院所地址轉成座標，計算長輩居住地到各資源點的距離；據點端以平板網頁介面呈現風險指標與轉介清單，志工不必另外安裝軟體。 版本控制與協作使用 Git。若入選後需要較大規模的模型重訓或跨縣市資料處理，會申請雲端協力業者或國網中心的運算資源。
(三)是否有使用AI工具？
是
(四)前題若選是，請詳實說明提案階段使用 AI 工具之名稱、使用功能及目的與範圍
一、提案撰寫階段：使用 Claude 輔助蒐集政策文件與開放資料資訊、整理提案結構與潤飾文字。所有事實、數據與臨床內容均由團隊提供並逐項查證，AI 未參與研究設計、資料分析或結論判斷。 二、技術開發階段：模型訓練使用 LightGBM 等機器學習套件，屬資料科學方法而非生成式 AI；程式撰寫過程曾以 AI 輔助除錯，核心演算法與特徵抽取邏輯由團隊自行設計與實作。

四、團隊輔導需求調查

(一)若入圍初選，期待主辦單位提供之協助？
協助確認應用場域可行性 協助跨機關溝通合作(非資料面) 專門領域諮詢建議： 長照轉介流程設計、衛政與社政資料介接實務
(二)若入圍初選，是否需要算力平台或雲端協力業者資源？
是
(三)前題若選是，請說明需要何種算力平台（係指數位發展部數位產業署-數位產業跨域軟體基盤暨數位服務躍升計畫）或雲端協力業者（GCP或AWS或Azure或國網中心）之資源及預計應用內容
國網中心：(應用內容：納入政府開放資料與新增據點收案後，進行生理訊號特徵重新抽取與分類模型重訓；並就跨縣市、不同人口結構的資料執行批次交叉驗證，評估模型穩定度與泛化能力。)

五、參考文獻或資料引用來源說明

(一)提案內容是否全為原創內容，或有部分引用相關資料來源？
否，有部分內容或資料來源引用其他參考文獻/網頁等。
(二)前題若選否，請說明本提案中所引用之資料來源及其應用環節，建議以條列方式簡述。
A Fast Screen System for Dementia Based on EEG Signals., 2025 衛生福利部：失智症防治照護政策綱領暨行動方案2.0 衛生福利部長期照顧司：社區照顧關懷據點、失智社區服務據點、失智共同照護中心名單 衛生福利部中央健康保險署：特約醫事機構名冊 本團隊碩士論文-應用多項生理訊號進行之失智篩檢系統之開發與驗證

團隊成員

單位類型 姓名 單位與職稱 工作項目
學校 林怡君 國立陽明交通大學腦科學研究所 碩士生 主要提案單位
學校 賴彥銘 國立陽明交通大學腦科學研究所 博士候選人 主要提案單位
學校 郭博昭 國立陽明交通大學腦科學研究所 教授 技術/資源協助

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無資料。