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AI人工智慧幫助預測心臟病發作及中風

出處 AuntMinnie news 作者 羅彩月摘譯 年份 2020/04/22
報告類型 新聞報導 分類 原子科技及民生應用 資料時間 2020年4月
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       心臟病是全球主要死亡原因之一,也是發生率極高的疾病。血流量降低是很多心臟疾病常見的症狀之一,針對此一問題,醫療指導原則通常建議要評估病患的心臟血流量,以提供合適的治療方法,但臨床仍會採用侵入性方法,相對也提高風險性。

       心血管磁振造影(Cardiovascular Magnetic Resonance, CMR)是一種非侵入性的血流評估方法,但現有的影像分析仍難以準確地提供疾病之預後或推薦治療方式。

       在英國心臟基金會(British Heart Foundation)的支持下,Dr. Krsitopher Knott領導英國倫敦大學學院(University College London,UCL)及Barts Health National Health Service Trust (BHNHST)的研究團隊執行這項究計畫,他們以美國國家衛生研究院(National Institute of Health, NIH)發展的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)演算方法在英國的St. Bartholomew’s Hospital及Royal Free Hospital等兩家醫院為超過1000位病患執行例行CMR掃描時,同時也搭配新的自動化人工智慧技術去分析影像。

       研究人員發現AI可以對CMR提供準確且快速地分析心臟灌注血流量,當病患有血流降低的現象時,比較容易發生嚴重的健康問題,包括心臟病發作、中風、心衰竭及死亡等。這也是AI技術第一次被證實可以預測病患可能死亡或發生主要心臟不良事件(major adverse cardiac events),比起醫師用傳統方法來得更精確些。本臨床研究的結果也在今年2月14日刊載於國際知名期刊《Circulation》。

       服務於UCL心血管科學研究中心及BHNHST的James Moon教授指出:「人工智慧正由電腦實驗室開始移至健康照護的真實世界中,AI對某些工作執行結果可能會優於臨床醫師,例如以往我們都是用手動方式去做心肌血流量測,但這是一項乏味且費時的工作,且讓臨床醫師無法去做更重要的事(例如病患照護等)。」

       Dr. Kristopher Knott也表示:「人工智慧預測的能力及可信度是令人驚訝的,且它很容易配合臨床例行檢查來應用,在病患掃描同時即開始做計算,分析結果立即傳給醫師。當這些血流差的預測值使臨床醫師適時提供處置,不僅改善病患的血流差的狀況,使病患獲得比較好的照護,同樣也讓我們對心臟運作產生新的想法。」

       本文之共同作者Dr. Peter Kellman(服務於NIH)在UCL發表的聲明表示:「這個研究證實應用人工智慧於影像分析以改善心臟疾病之偵測技術可能讓醫生能更趨近於精準醫療,並可以使病患照護最佳化。我們也希望這個影像研究未來可以用來拯救生命。」

圖說:運用人工智慧演算方法協助臨床分析心血管磁振影像,提供臨床即時之資訊。