台大團隊結合健保CT影像 精準掌握患者心臟血管狀態

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林詩恩 報導
台大團隊結合健保CT影像 精準掌握患者心臟血管狀態
▲由健保署李伯璋署長(左)與臺大醫院吳明賢院長(右)代表雙方共同簽署合作備忘錄,兩方將在心血管影像AI演算法優化,以及推廣應用等領域上充分交流合作。(圖/台大醫院提供)

【NOW健康 林詩恩/台北報導】心臟病相關疾病位居國人死因排行榜第2名,不少人死於腦中風、心肌梗塞,甚至猝死,如何提早確認病灶,及早治療,一直是醫界關注焦點,台大團隊結合健保CT影像大數據,建立心血管鈣化評估工具,精準掌握患者心臟血管狀態。


透過健保大數據 分析全台民眾心臟鈣化分數


該項計畫負責人、台大內科教授王宗道表示,初步發現去12月超過4千名高風險民眾未曾因心血管疾病就醫,預計明年上年半就可在健康存摺提供民眾相關分析,有利及時調整生活型態、控制三高因子,以預防心肌梗塞等相關疾病。


王宗道表示,心臟鈣化分數(CAC)為目前唯一可顯著提升心血管風險分層準確度的檢查項目,該團隊分析7萬張無顯影劑胸腔電腦斷層心包膜、主動脈專業標註資料,另開發出AI自動分割工具,可以快速定量心臟升降主動脈鈣化與心包膜脂肪,準確度最高達96%。


王宗道說,透過健保大數據,分析去年12月全台無顯影劑胸部電腦斷層AI心血管風險分層,試算發現,9750人屬低風險、心臟鈣化0分;1萬5557人中風險,心臟鈣化1至39分。另外,3647人為高風險、心臟鈣化400至999分;4557人是超高風險、心臟鈣化1000分以上,控制三高危險因子的強度各有不同。


台灣心血管疾病風險預測模型 預計明年上半年開放


值得注意的是,高風險、超高風險兩組應需持續就醫,服用藥物,但高達4013人未曾有因心血管疾病就醫的紀錄,這只是單月數字,如果換算1年,則約有4萬多人輕忽心臟不適症狀而未就醫。健保署長李伯璋說,許多民眾不知自身罹病風險,若做完可以知道自己風險很高,提高警覺,明年上半年可在健康存摺開放「台灣心血管疾病風險預測模型」,未來還可能進一步導入自費健檢等資訊。


健保署於12月7日上午與台大醫院簽署合作備忘錄,李伯璋與台大醫院院長吳明賢簽字,雙方將在心血管影像AI演算法優化及推廣應用等領域上充分交流合作。李伯璋表示,全民健保於民國84年開辦,迄今累積700億筆就醫紀錄結構化資料,107年收載醫療影像,至今也逾30億筆資料,為全世界唯一全國性醫療影像巨量資料庫,相當珍貴。


心血管鈣化評估工具操作簡單 可成為重要參考依據


李伯璋指出,健保署於107年起加入國發會「亞洲矽谷試驗場域計畫」,執行醫療影像倉儲建置及人工智慧應用,並建構健保署人工智慧高速運算平台。108年6月起開放外界申請「健保醫療影像人工智慧應用試辦計畫」,以教學研究為目的,提供去識別化之電腦斷層掃描、磁振造影影像,以便研發AI演算法及模型。


王宗道表示,台大Taiwan CVAI團隊參與這項計畫,結合全民健保CT影像大數據,建立國人心血管疾病風險預測模型,於109年10月發表「開發心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析AI模型」,這是全球唯一自動分類及計算胸腔鈣化、脂肪定量的AI模型。然而,在診斷心血管相關疾病患者時,必須參考血脂及血糖等血液檢查數據,並配合心導管檢查、3D成像斷層掃描來確認病灶,過程複雜,難以普及。心血管鈣化評估工具操作簡單,數據報告可作為醫師判斷患者心臟血管狀態的重要參考依據。


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