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2017-02-01人工智慧系統預測心臟衰弱與存活率
422 期
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【本刊訊】「肺動脈高血壓」是因肺動脈壓力過高，導致心臟必須運用更多壓力，才能將血液送出，而當肺動脈壓力越來越高，對於心臟的負荷就會越來越重，最後可能造成右心室肥大並且隨著時間造成漸進性損傷最後造成衰竭，甚至死亡。 在英國，有7000人飽受肺動脈高血壓影響 並且有高達三分之一的病患在診斷後的5 年內會死亡。
而現今肺動脈高血壓的治療為藥物治療（血管舒張劑、抗凝血劑等），讓血液更容易流過肺部或透過肺移植等治療方式。在治療之前，此疾病需進行檢查，並判斷患者目前的病況發展為何，以選擇最適當的治療方法。反之，若沒有慎選，在無法對症下藥的情況下，則會造成患者的心臟衰竭甚至死亡。
然而當前的醫生只能藉由手動測量患者心臟功能耗時測量來進行判斷，此方法判斷的準確度低。有鑑於此，英國倫敦帝國學院（Imperial College London）透過人工智慧（artificial intelligence, AI）開發出一套能識別心臟衰弱與患者的生存率，且比當前傳統的方法更快和更準確。
這項科技使用了帝國學院內的250名患者的歷史數據，分析了每個患者的心臟跳動時的磁共振成像（MRI）影像，在每拍跳動期間觀察心臟的30000個不同位點，建立出了一顆3D虛擬心臟，並將患者多年來的心臟診療數據與此虛擬心臟數據結合，就能預測患者的心臟情況與患者的存活率。
由於此系統透過計算能在幾秒鐘內執行分析，且在沒有人為的干預情況下同時分析了圖像、血液與其他檢查的數據。可以及時幫助醫生在正確的時間提供患者正確的治療方式。而透過此3D虛擬心臟所預測的診斷準確率為80%，相較於傳統方法判斷的成功率60%還高。而此項技術的研究成果也發表在《放射學》（Radiology）期刊中。
研究人員也認為，這項技術不僅能夠提供肺動脈高壓患者的病況預測，未來更可能作為其他類型的心臟病患者，用於預測其他心臟病患者的情況，來補充醫生的醫學診斷結果，目標是希望能夠有更精準的預測且良好的治療，讓患者能夠存活更久。
此團隊的下一步的計畫則是想將此軟體運用在不同醫院內的患者，進行更多的測試與修正，最終目標希望能將此軟體改良得更準確，並提供患者更精確的治療，讓患者能夠及時的對症下藥，免於最終進行肺部移植。
Timothy J. W. Dawes et al., Machine Learning of Threedimensional Right Ventricular Motion Enables Outcome Prediction in Pulmonary Hypertension: A Cardiac MR Imaging Study, Radiology, 2017.