輕度認知障礙

輕度認知障礙（Mild Cognitive Impairment, MCI）是介於正常老化與失智症（如阿茲海默症）之間的一個臨床狀態。其核心特徵是記憶力、語言能力或執行功能出現顯著衰退，但日常生活活動能力（ADLs）仍可維持。根據DSM-5（美國精神醫學學會診斷標準），MCI是失智症的重要前驅階段。在AI治理領域，MCI的早期篩查模型需符合ISO 42001人工智慧管理系統標準第6.1.2條的風險評鑑要求，確保訓練數據的代表性，避免因種族、性別或年齡偏見導致AI模型在特定族群中產生高誤報率（False Positive），進而影響企業的醫療AI產品上市合規性。此類AI工具的開發必須同時考量NIST AI RTO（AI可信賴性）框架中的公平性與透明度原則。

企業導入MCI早期篩查AI工具的風險管理實務可分為三個階段：第一步，依ISO 42001第8.1條建立AI開發生命週期管理，確保從數據收集、清洗、標註到模型驗證的完整追溯性；第二步，依GDPR第22條及台灣個資法第27條建立高風險AI應用控制措施，特別是處理生物辨識資料（如視網膜影像）的個資保護機制；第三步，建立AI模型監控機制，定期評估模型在真實臨床場景中的漂移（Drift）風險。以2025年發表的研究為例，使用5751張OCTA影像訓練的Eye-AD模型在外部數據集AUC達0.8037，企業應將此類量化指標納入AI性能驗證KPI，目標是將誤診率降低至20%以下，並將模型可解釋性（Explainability）評分提升至4分（5分制），以符合EU AI Act第13條的透明度要求。

台灣企業在導入MCI早期篩查AI技術時面臨三大挑戰：首先是法規合規挑戰，台灣《個人資料保護法》對生物辨識資料（如視網膜影像）有嚴格使用限制，企業需建立資料最小化原則與匿名化處理流程；其次是技術人才稀缺，MCI早期預測需要結合臨床醫學知識與AI工程能力，建議採取跨域人才培育計畫，並與醫療機構建立產學合作；第三是AI模型的可解釋性困境，臨床醫師對「黑盒」AI的信任度低。克服策略應聚焦於三：第一，依ISO 42001建立AI治理委員會，確保AI應用符合醫療器材法規（如台灣TFDA認證）；第二，導入可解釋AI（XAI）技術，如SHAP或LIME方法，將AI決策邏輯視覺化；第三，建立持續監控機制，每季度進行一次模型性能審計，確保AI在部署後仍維持預期準確度。