第四十二卷第九期 110年9月1日發刊
智慧醫療的實踐∼長庚醫療人工智能實驗室的發展與成果
利用人工智慧判讀心電圖早期診斷心衰竭
◎林口長庚醫療人工智能核心實驗室碩士級研究助理 蔡秉遑
心臟衰竭簡介
心臟衰竭是一種心血管疾病末期臨床表徵,心臟功能受損,無法將血液有效打至全身,供應全身氧氣與營養。心臟無法將血液送到腦部,便會造成腦部缺氧讓人感到疲累、頭暈。血液堆積在肺裡,便會導致喘、呼吸困難、端坐呼吸與陣發性夜間呼吸困難,晚上睡覺甚至要墊枕頭睡覺才能入眠。另外也會造成下肢水腫或肝腫大。心臟衰竭多半是心臟收縮不足所造成的,但亦可能是心臟舒張功能異常。根據美國佛拉明罕心臟研究顯示,40歲的成年人終生心衰竭風險高達20%。另外根據中華民國心臟學會,台灣老年人口中高達36萬人罹患心臟衰竭。英國BMT醫學期刊刊登罹患心臟衰竭後5年存活率僅45.5%。1~5%的成年人有無症狀的心臟衰竭,但是23%的心臟衰竭病人無症狀,不知道自己罹患心臟衰竭,或是患者有症狀卻不以為意,造成疾病惡化,到後期呼吸困難、腳水腫才到醫院就醫。常常造成日後反覆住院,沒了生活品質也花費更貴,因此早期發現很重要。
在臨床上遇到喘的病人,若醫師懷疑心臟衰竭、會詳細詢問病史與症狀、安排胸部X光、心電圖、 抽血測量生化指標例如NTproBNP、最後黃金診斷標準需要心臟超音波,測量左心室射出率。但是心臟超音波一來較昂貴、二來需要專業技師或是醫師操作常常需要等排程,可能一等就是2.3個月,很難早期篩檢出心臟衰竭病人。種種以上原因造成使用超音波來當第一線篩檢工具有其限制。
利用人工智慧判讀心電圖早期診斷心衰竭
近年來人工智慧技術的發達,讓這個早期篩檢議題有了新的方式。林口長庚人工智能中心,開發出利用方便的10秒12導程心電圖就能推估病人的左心室輸出率。如此一來便能在健康檢查的時候做簡單的心電圖,就篩檢出早期或甚至是無症狀的患者,及早診斷,及早介入改變生活,及早治療,預防疾病惡化。本院人工智能演算法的敏感度達到0.87,跟美國頂尖研究團隊Mayo clinic成果相仿。去年團隊也榮幸在美國心臟學會年會發表研究成果,更榮獲2020國家新創獎,顯示研究成果的重要性。未來將在臨床驗證、也將執行臨床試驗希望更早一步推廣技術,造福廣大群眾,早期篩檢出疾病,早期治療。
         
 
封面故事
長庚醫院的疾病診斷 智能編碼系統
運用深度學習判讀急性呼吸窘迫症的胸部X-ray
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利用人工智慧判讀心電圖早期診斷心衰竭
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