隨著全球人口老齡化進程加速，癡呆癥已成為席卷各國的"灰色海嘯"。這種慢性神經退行性疾病不僅侵蝕患者的記憶、判斷力和日常生活能力，更對家庭、醫療系統乃至社會經濟造成巨大負擔。世界衛生組織數據顯示，全球癡呆患者已超過5500萬，到2050年預計將突破1.39億，年經濟成本超過萬億美元。在老齡化程度突出的臺灣地區，65歲以上人口占比超過17%，目前約有31萬癡呆患者，預計2041年將突破50萬大關。面對這場迫在眉睫的公共衛生危機，精準預測患病趨勢成為制定防控策略的關鍵。

傳統預測方法如自回歸綜合移動平均（ARIMA）和霍爾特-溫特斯指數平滑（HWETS）雖被廣泛應用，但其線性假設難以捕捉癡呆患病數據的復雜波動。而支持向量回歸（SVR）雖能處理非線性關系，卻對超參數配置極為敏感。為此，臺灣成功大學團隊在《Scientific Reports》發表最新研究，創新性地從大雁V形編隊飛行現象中汲取靈感，開發出飛鵝優化算法（FGOA），并與SVR結合構建了FGOASVR預測模型。

研究團隊利用臺灣健保研究數據庫（NHIRD）1998-2023年共26年的癡呆確診數據，按性別和6個年齡組（60-64歲至85歲及以上）分層分析。通過模擬雁群協作的四大機制——團隊協作（利用領航雁產生的上升氣流提升群體效率）、相互鼓勵（通過適應性激勵因子調整搜索強度）、同伴支持（對落后個體實施定向輔助）和輪換領導（動態更換領航雁避免早熟收斂），FGOA能智能優化SVR的懲罰參數C、核寬度σ和ε不敏感損失參數。該方法在80%訓練集上采用10折交叉驗證，最終在2016-2023年測試集上與其他三類模型對比：統計模型（ARIMA、HWETS）、深度學習模型（LSTM）和混合模型（PSOSVR、DESVR等）。

FGOASVR展現出全面優勢。在男性組預測中，其平均MAPE（3.17%）和RMSE（0.69）顯著低于傳統ARIMA（6.90%，1.13）和LSTM（9.73%，1.39）；在女性組預測中同樣保持領先（MAPE 3.42%，RMSE 0.96）。特別在70-74歲女性組，DESVR和HHOSVR的MAPE分別高達37.07%和13.29%，而FGOASVR穩定在2.94%，體現出對數據異常波動極強的魯棒性。

模型在各年齡段的預測曲線與真實值高度吻合。以85歲以上群體為例，女性患病數從1998年的2.57萬激增至2023年的68.17萬，FGOASVR準確捕捉到2016年后的加速拐點，而ARIMA和HWETS則出現系統性偏差。這種優勢在較年輕組（60-64歲）同樣明顯，說明模型能同步適應低基數平穩增長和高基數爆發式增長模式。

研究的創新點在于將生物群體智能行為轉化為數學優化策略，首次驗證了FGOA在公共衛生預測領域的適用性。相比粒子群優化（PSO）和鯨魚優化算法（WOA）等傳統智能優化算法，FGOA通過多機制協作有效平衡全局探索與局部開發，避免陷入局部最優。值得注意的是，盡管LSTM在85歲以上組表現良好（MAPE 4.15%），但其在年輕組波動較大，反映出深度學習模型對數據量和參數調校的敏感性。

當然研究也存在局限：基于臺灣單一支付方醫保數據的結果，其外推性需在不同醫療體系下驗證；年度數據粒度可能掩蓋季節性波動；未提供預測誤差的置信區間也一定程度影響結果解讀。但毫無疑問，這項研究為應對老齡化社會的健康挑戰提供了重要方法論支持。隨著算法進一步優化，FGOASVR框架有望擴展至其他慢性病預測領域，成為公共衛生決策的"智能導航儀"。

最終研究表明，融合群體智能的機器學習方法能顯著提升癡呆趨勢預測精度。在老齡化不可逆轉的當下，這種數據驅動的預見性分析不僅能為醫療資源調配提供科學依據，更提醒我們：應對癡呆危機，需要像雁群一樣——既要有領航者的遠見，也離不開社會整體的協同支持。