114年第1學期-5442 失智症與人工智慧 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
出席	10	出席率
專題實做	70	期末實做呈現
課堂報告與討論	20	課堂的進度報告

教育目標

本課程旨在引導學生深入認知障礙，並結合資料科學方法進行跨領域的實務應用。 一、課程目標（Course Objectives） 學生修習本課程後，應能： 理解核心知識：掌握認知障礙的定義、主要分類、成因及危險因子。 聽證與評估：學習聽證障礙的常見症狀，並熟悉其標準評估方法與診斷流程。 了解對策：認識策略認知障礙的主要治療方式與長期管理策略。 應用資料分析：能夠運用機器學習等資料分析方法，對認知障礙相關資料集（如MRI影像、失智症資料、TRODAT掃描）進行初步探討與分析。 培養研究能力：透過分組專題，學習獨立或合作進行主題研究，並能有效呈現與溝通研究成果。 二、課程內涵（課程內容） 認知障礙學理基礎： 由專業醫師介紹認知功能障礙的學術理論，探討其作為影響與工作能力的綜合性症狀（如記憶力、語言能力、計算、判斷、抽象思考、空間感知、注意力等的相關性變化）。 深入解析故障的多元成因、危險因子、臨床表徵及指紋診斷標準。 數據科學在認知障礙的應用： 介紹如何運用數學原理與程式語言（結合人工智慧/機器學習方法）分析認知功能障礙相關數據。 強調資料分析在認知障礙研究與臨床應用的跨領域價值。 專題實踐與研究發表： 學生將分組，分別針對以下主題進行資料實務分析與專題研究： MRI影像分析組：探討腦部結構與功能影像在認知障礙研究的應用。 失智症資料分析組：分析臨床失智症相關數據，探索潛在模式或關聯性。 課程引導各組學生學習實際資料處理、模型近期與成果展望，目標是能夠獨立或合作完成專題研究，並鼓勵將研究成果整理成供發表論文的形式（如學術期刊）。

基本資料

選修課，學分數：3-3
上課時間：三/2,3,4[ST527]
修課班級：理學院3-碩(應數系開)
修課年級：3年級以上
選課備註：學年課程，上學期達D(50分)可修下學期。應數系大三以上可作為選修專題或系選修課程。

參考書目

1. 失智症診療手冊 第三版 衛生福利部 (2017)
2. ABC of Dementia
作者:Coope
出版商:Wiley-Blackwell
出版年代/版次 2020/ 2
ISBN/ 9781119599395
3. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition
作者:Aurélien Géron
出版商:O'Reilly Media, Inc.
出版年代/版次 September 2019/ 2
ISBN/ 9781492032649
4. The Feasibility of Differentiating Lewy Body Dementia and Alzheimer’s Disease by Deep Learning Using ECD SPECT Images. Ni YC, Tseng FP, Pai MC, Hsiao IT, Lin KJ, Lin ZK, Lin CY, Chiu PY , Hung GU, Chang CC, Chang YT, Chuang KJ and Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Diagnostics 2021, 11(11), 2091; https://doi.org/10.3390/diagnostics11112091.
5. Yang YW, Hsu KC, Wei CY, Tzeng RC, Chiu PY*. Operational Determination of Subjective Cognitive Decline, Mild Cognitive Impairment, and Dementia Using Sum of Boxes of the Clinical Dementia Rating Scale. Front. Aging Neurosci., 07 September 2021 | https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.705782. (* Corresponding author)
6. Chang YF, Loi WY, Chiu PY*, Huang HN. Classification of Dementia Severity in Taiwan Based on History-Based Clinical Diagnosis System. Am J Alzheimers Dis Other Demen. 2020 Jan-Dec;35:1533317520970788. doi: 10.1177/1533317520970788. (* Corresponding author)