未來研究方向

1. 去中心化臨床試驗 (Decentralized Clinical Trials, DCT)

去中心化臨床試驗 (DCT) 正在顛覆傳統臨床試驗模式，解決傳統多中心臨床試驗在包容性和可行性上的局限性。傳統試驗需要受試者親赴試驗場地進行篩檢、干預與追蹤，導致偏向具備資源或熟悉醫療體系的人群，排除了老人、女性與邊緣化社群，並因交通成本與工作缺席等因素進一步降低參與率。 DCT 結合遠距醫療、行動應用程式與遠端監測技術，使參與者能在家中完成試驗，大幅提升試驗的包容性，並產生涵蓋多樣化人口的綜合證據。COVID-19 疫情促進了此模式的發展，特別是在低至中等複雜度的試驗中展現了可行性與吸引力。然而，DCT 仍面臨安全數據管理、倫理性同意程序以及數位素養差異等挑戰。我們的團隊將致力於在台灣開拓此領域，透過建立數位表現型、進行數位治療試驗，以及開發穩健的平台，確保參與者的安全與公平性。同時，完善電子化知情同意機制與數據隱私保障，確保試驗的倫理性與可持續性。我們希望為行動健康研究開創新局，並提供更多具生態效度與代表性的醫療介入見解。

2. 數位表現型 (Digital Phenotyping)

我們研究的核心之一是建立基於數位生物標記的數位表現型。過去透過動態監測 (actigraphy) 評估的作息節律（rest-activity rhythm, RAR），如今可結合智能手機的使用模式來更全面地反映心理和社交活動，補充單純生理活動的不足。此外，現有研究多以健康人群為對象，缺乏對睡眠障礙或晝夜節律失調患者的臨床應用驗證。
我們計畫結合動態監測與人機交互行為 (human-smartphone interaction) 的數據，建構涵蓋身體與心理活動的 RAR 模型。透過此基礎，我們將研究憂鬱症與肥胖的數位表現型，特別是在二者共病的情境下，並探索運動頻率的數位表現型，分析其背後的動機與行為模式。此研究將有助於追蹤並預測健康行為與疾病發展，同時為未來 DCT 提供可靠數據。

3. 改善數位醫療體驗

我們開發的行動應用程式「Rhythm」，通過被動蒐集用戶數位足跡，追蹤其睡眠與作息節律，並以直觀的圖表呈現分析結果，用戶可快速理解自己的活動規律，並依據分析與臨床醫師進行討論或行為調整。一位用戶因應用程式的數據報告，調整了睡眠時間，進一步改善了作息節律的穩定性。此案例顯示，我們的應用程式不僅可作為數位醫療工具，亦具潛力成為數位治療方法的一部分。
未來，我們將持續優化應用程式的用戶體驗 (UI/UX)，增添更多晝夜節律相關指標，例如睡前的智能手機使用情況。藉此提升用戶對自身健康狀況的認知，並推動健康行為的改變。此外，這種便捷的數位醫療體驗，將成為 DCT 的理想載體，進一步推動數位健康的應用發展。

4. Covid-19系列研究

在 COVID-19 疫情期間，我們團隊利用數位足跡分析病疫爆發預警、心理健康代理指標，以及疫情對行為和心理健康的中介因素。我們的研究為公衛政策提供了即時且可靠的科學證據。
未來，我們將擴展研究範圍，涵蓋疫情的全程影響與跨國比較，探討疫情對心理健康與行為的全面影響，並挖掘不同文化和社會背景下的潛在調節因子。這些研究將為制定更具前瞻性的公衛政策提供深刻見解，並進一步推動全球健康的發展。

5. 孕婦與毒品使用

我們將透過四年期計畫專注於研究懷孕期間使用控制性藥物（如鎮靜劑、抗憂鬱藥）及非法藥物對母嬰健康的影響。我們將結合台灣健保資料庫、出生通知系統與非法藥物整合資料庫，分析孕婦的藥物使用模式與新生兒心血管風險，並評估相關社會危害（如車禍、跌倒等意外風險）。我們預期未來將能提供有力證據支持政策制定與臨床決策，同時幫助孕婦與家庭做出知情健康選擇，最終促進母嬰健康福祉。我們期望藉此計畫為相關社會與臨床問題提供創新的解決方案。