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趙燿庚表示，失智症不可逆轉，目前沒有藥物可以持續幫助患者，因此早期輕度認知障礙檢測對於患者的病情惡化治療非常重要，但相關檢測方法不夠方便、價格昂貴、耗時，導致輕度認知障礙的症狀常常被忽視，目前也未有簡易、低成本、遠端可執行的檢測方法。
趙燿庚說，機器學習方案可應用在基於臉部影像的輕度認知障礙檢測，包括用於眼動追踪、臉部表情的認知測試及電腦視覺，或是應用臉部特徵，例如眼睛凝視和嘴唇活動等，但使用機器學習方案，通常需要較大運算能力的電腦或設備、較嚴格與一致的環境來收集，並擷取潛在受測患者的臉部影像與特徵，但在一般的居家環境中，通常難以控制。
該團隊共使用了1516個受測者影片片段做深度學習，其中包括867個輕度認知障礙受測者影片片段，並已在高通公司驍龍 865系統晶片上實現此APP。其中輕度認知障礙受測者的平均年齡為75歲，非輕度認知障礙受測者的平均年齡為70歲；每個影片從5到30分鐘不等，研發團隊從每個受測者影片片段中，提取空間和動作特徵做為輸入訊號，進行深度學習的訓練。
元智大學表示，由收集的受測者數據來看，該APP準確性超過80%，且從受測者資料看來，似乎年齡並不是輕度認知障礙的關鍵因素，研究結果可進一步發展為輕度認知障礙自動檢測方案。
