人工智能預測心臟病風險
人工智能（AI）正引領心臟病預防的新時代。通過分析CT掃描、心電圖和基因數據，AI幫助醫生及早發現心臟病發作、心力衰竭或猝死的早期跡象。本文介紹了牛津心臟掃描、梅奧心電AI和斯克里普斯基因風險等領先的AI工具。
心血管疾病每年奪走約1790萬人的生命，成為全球首要死因。及早識別高風險人群對預防心臟病發作和心力衰竭至關重要。
傳統風險評估方法——基於年齡、膽固醇、血壓和家族史——存在明顯局限，往往將患者視為統計數據，忽略可能預示危險的細微個人風險指標。
人工智能正在革新心臟風險預測，通過發掘醫療數據中臨床醫生難以察覺的隱藏模式。從分析醫學影像中不可見的疾病標記，到處理多年健康記錄，AI算法比傳統方法更早、更準確地預測心臟問題。
為何早期檢測至關重要
心臟病常常無聲進展——許多患者在災難性心臟事件發生前無任何症狀。及早識別風險使醫護人員能在併發症出現前，建議預防性干預（生活方式調整、藥物治療）。
例如未診斷的心臟瓣膜病或心功能減退：患者可能感覺完全正常，卻面臨心力衰竭或猝死的重大風險。早期檢測可及時治療，防止嚴重後果。
這一診斷缺口導致許多高風險患者未被識別，而部分患者則接受了無益的干預。AI通過分析遠超人類能力的複雜健康數據，揭示心臟病的早期警示信號，解決了這一挑戰。
AI如何改變心臟風險預測
人工智能擅長從龐大複雜數據集中識別模式——這正是優秀心臟風險預測所需。現代AI神經網絡從大量醫療數據（影像、感測器讀數、電子健康記錄）中學習，辨識與未來心臟事件相關的特徵。
AI能識別許多肉眼無法察覺的微妙因素組合，這些組合往往是心臟病發作和心力衰竭的前兆。以下是改變心臟風險評估的主要應用：
醫學影像分析隱藏風險標記
牛津大學研究人員開發了一套AI系統，分析常規心臟CT掃描，能提前十年預測心臟病發作、心力衰竭或心臟猝死風險。
該AI通過識別心臟血管周圍脂肪組織的細微變化來檢測動脈炎症，這些變化肉眼不可見。即使動脈僅輕度狹窄，這些炎症信號也表明風險升高。
研究規模
分析4萬名患者
- 追蹤10年結果
- 驗證預測準確性
臨床影響
45%患者治療方案調整
- 啟動預防性用藥
- 避免心臟事件
醫院採用AI生成的風險評分後，臨床醫生根據新識別的風險調整了45%患者的治療方案。這種AI增強分析提供了更早的警示，使干預得以防止可能未被察覺的心臟病發作和死亡。
專業心臟影像評估心律失常風險
約翰霍普金斯大學研究人員創建了MAARS（多模態AI心律失常風險分層）模型，預測患有常見遺傳性心臟病肥厚型心肌病患者的猝死風險。
MAARS結合對比增強心臟MRI影像與患者病歷，識別心肌瘢痕模式，這些瘢痕信號致命心律失常。AI精確檢測這些此前無法從原始MRI掃描中解讀的纖維化模式，評估風險。
準確率
- 約50%整體準確率
- 模式識別有限
- 高假陰性率
準確率
- 89%整體準確率
- 40至60歲群體達93%
- 預測準確率翻倍
該AI模型的準確率較標準方法提升超過一倍。通過突出問題瘢痕區域，MAARS幫助醫生量身定制預防治療——判斷誰真正需要植入除顫器，避免不必要的手術。
這項AI有望「改變臨床護理」，挽救生命並避免他人接受不必要的裝置手術。
— 約翰霍普金斯研究團隊
AI強化的可穿戴設備與常規檢測
AI使日常健康工具在檢測無聲心臟問題方面變得極為有效。梅奧診所研究人員將AI應用於常規心電圖（ECG），發現這些簡單的波形能在症狀出現前揭示心臟泵功能減弱。
左心室功能障礙是心力衰竭的前兆，常被忽視直到病情嚴重。梅奧的AI系統訓練於超過700萬份心電圖，能在93%的情況下識別此病，即使人類解讀無明顯異常。此準確率超過典型乳癌篩查表現。
該AI技術已被整合進Apple Watch應用，使可穿戴設備能遠程檢測心臟泵功能減弱。這種低成本、非侵入性篩查允許在病情惡化前及早治療心力衰竭。
AI聽診器
智能手錶整合
早期干預
這些創新展示了如何通過AI，將普通檢測——心電圖、數碼聽診錄音、智能手錶——轉變為強大篩查工具，識別出否則會被忽略的高風險患者。
大數據挖掘：健康記錄與基因組學
除了影像和信號，AI還處理來自電子健康記錄（EHR）和DNA分析的龐大數據集，精準個性化風險預測。
加州拉霍亞斯克里普斯研究所科學家開發了一種「元預測」AI模型，結合傳統風險因素、基因組學和長期健康記錄，預測10年冠心病風險。首席研究員Ali Torkamani博士表示，該AI方法在識別將患心臟病患者方面，效率是標準風險評分的兩倍。
這種個性化方法超越了「所有老年男性都是高風險」的統一假設，轉向根據您的基因、生活方式和健康歷史的獨特組合，評估您的風險。
隨著風險越來越個性化，人們會更積極改善心臟健康。
— Ali Torkamani博士，斯克里普斯研究所
更準確、個性化的預測激勵個人採取預防措施，因為他們理解具體因素如何影響自身風險。
非傳統數據：眼睛、聲音及更多
AI的靈活性使其能分析幾乎所有健康相關數據。令人驚訝的是，一張簡單的眼底照片就可能揭示心血管風險。
研究表明，AI能分析視網膜影像（眼睛後部）來預測心臟病發作和中風的可能性——因為眼部微血管反映整體血管健康。
在一項涵蓋1100多名糖尿病或糖尿病前期患者的研究中，深度學習算法將視網膜照片分類為低、中、高心血管風險組。11年追蹤期間，AI標記為高風險者發生心臟事件的概率比低風險者高出88%，即使考慮了年齡和血壓等傳統因素。
AI增強的簡單眼科檢查可幫助識別需積極心臟預防的人群，體現了AI如何從臨床醫生通常不使用的數據中發掘有意義信號。
實驗性AI系統還在分析聲音錄音及其他新型信號，基於聲音標記檢測心力衰竭或動脈疾病——這一新興領域表明，意想不到的數據來源在AI檢測下可能蘊含疾病模式。這些創新擴展了通過便捷、非侵入性方法評估心臟健康的工具箱。
AI在心臟風險預測中的主要優勢
更早檢測
AI能在臨床事件發生前數年識別警示信號
- 微觀炎症檢測
- 輕微心臟異常
- 提前干預機會
準確度提升
AI顯著優於傳統風險預測工具
- 減少漏診高風險患者
- 降低誤報率
- 決策更有信心
個性化護理
根據個人特徵量身定制風險評估
- 數百個獨特數據點
- 基因組整合
- 提升患者動機
效率與可及性
利用廣泛可用的檢測進行大規模篩查
- 初級護理整合
- 居家監測
- 降低醫療成本
持續學習
AI系統隨數據增加不斷改進
- 準確度隨時間提升
- 新興風險因素檢測
- 更新預防指南
透明度
AI提供解釋預測的原因代碼
- 突出風險因素
- 促進醫患理解
- 支持共同決策
及早行動拯救生命
牛津研究中，識別患者升高的10年風險使得預防性用藥（他汀類、抗炎藥）能在心臟病發作前及時施用。早期干預防止心臟事件，而AI提供了有效預防所需的充足提前期。
個性化促進參與
AI不僅給出泛泛的風險陳述（「您是65歲男性，風險較高」），而是考慮數十甚至數百個個人數據點——您的基因組、影像、可穿戴設備數據等。這種個性化風險檔案更能激勵患者。了解睡眠不足或細微心電圖變化如何影響您的風險，促使生活方式改善和藥物依從性。
AI工具與應用
<ITEM_DESCRIPTION>為使討論更具體，我們來看看一些已經在預測心臟病風險或即將推出的實際應用案例。這些例子突顯了領先機構如何運用人工智能，以及它所帶來的益處：</ITEM_DESCRIPTION>
CardioRiskNet
| 開發者 | CardioRiskNet 由學術研究人員開發，作為生物醫學工程研究的一部分，發表於 MDPI Bioengineering (2024)。該項目涉及人工智能與醫學數據科學家合作，專注於心血管疾病（CVD）的預測與預後。 |
| 支援設備 | 非手機應用程式；作為研究或臨床決策支持系統運行於機構或研究伺服器。 |
| 語言 | 僅提供英文版本；無多語言或本地化版本記錄。 |
| 可用性 | 基於研究的人工智能框架，無免費或付費方案供一般用戶使用。 |
概覽
CardioRiskNet 是一款先進的混合人工智能模型，設計用於預測心臟病風險並協助臨床醫生進行心血管預後。它整合臨床、影像及基因數據，提供患者心血管疾病可能性的可解釋預測。利用可解釋人工智能（XAI）技術，透過說明為何某些風險因素影響結果，提升透明度。早期試驗顯示其準確率及特異性均很高，突顯其在精準心血管醫學中的潛力。
介紹
心血管疾病仍是全球主要死因，早期風險偵測對預防及治療至關重要。CardioRiskNet 解決了傳統依賴臨床評分或有限數據的風險模型的不足。
該人工智能框架採用混合學習方法，結合機器學習與深度神經網絡，分析多元患者輸入——人口統計、病歷、實驗室結果、影像生物標誌及基因資料。它運用注意力機制以優先處理關鍵變量，並利用可解釋人工智能（XAI）提升透明度與可解釋性。
與黑盒AI系統不同，CardioRiskNet 讓臨床醫生能追蹤預測依據，增強信任及臨床應用性。驗證測試顯示預測準確率約為98.7%，特異性接近99%，展現強大臨床潛力。
主要特點
結合機器學習、深度學習及主動學習，確保穩健表現。
提供特徵重要性視覺化，結果易於理解。
處理臨床、影像及基因數據，實現精確預測。
在驗證數據集達約98.7%準確率及約99%特異性。
利用注意力機制持續優化預測能力。
下載或存取連結
使用指南
收集患者數據集，包括人口統計、臨床、實驗室、影像及基因資料。
將數據載入 CardioRiskNet 環境，於研究伺服器或模擬平台運行。
人工智能通過混合網絡處理輸入，應用基於注意力的特徵加權。
生成心血管風險及疾病進展的預測結果。
分析視覺化儀表板，突出影響預測的關鍵特徵。
利用結果指導早期干預、預防及個人化治療規劃。
注意事項及限制
- CardioRiskNet 是一個研究框架，非臨床軟件產品。
- 目前無手機應用或消費者介面。
- 需複雜數據集（影像、基因、臨床記錄），限制可及性。
- 對多元族群的外部驗證有限。
- 無免費方案；僅限研究或機構合作使用。
常見問題
CardioRiskNet 利用人工智能分析臨床、影像及基因數據，預測心血管疾病風險。
不可以。它是研究級人工智能模型，供科學家及醫療機構使用，非消費者應用程式。
沒有公開版本或免費方案；使用權限限於研究或醫療合作。
它結合可解釋人工智能（XAI）與混合學習，兼具高準確率與可解釋性。
尚未。它仍處於研究評估階段，未獲批准廣泛臨床部署。
Mayo Clinic – cardiovascular AI group
| 開發者 | 梅奧診所心血管醫學部 |
| 支援平台 |
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| 語言及可用性 | 英文；主要用於美國及全球研究合作 |
| 收費模式 | 付費；僅於梅奧診所臨床及研究環境實施 |
概覽
梅奧診所的 AI 心血管風險預測平台是一套先進的人工智能系統，旨在從常規心電圖（ECG）中識別隱藏的心臟病徵兆。透過深度學習演算法，此 AI 工具能在症狀出現前偵測無症狀的左心室功能障礙、心律不整及其他心血管疾病，實現早期診斷，降低醫療成本，並透過直接整合於臨床工作流程的預測分析，改善患者治療成效。
運作原理
梅奧診所的 AI 心臟病學計劃結合數十年醫學專業知識與尖端機器學習研究，將標準心電圖轉化為強大的診斷工具。AI 模型處理大量心電圖數據，識別早期心衰竭或結構異常的微妙模式。與傳統心電圖解讀不同，系統持續從新臨床數據中學習，隨時間提升預測準確度。
目前該系統已部署於梅奧診所醫院及合作機構，協助醫師識別需進一步評估或介入的患者。臨床試驗證明，此方法在檢測低射血分率等疾病方面，準確度顯著高於標準篩查方式。
主要特色
AI 驅動的心電圖分析能在症狀出現前偵測左心室功能障礙。
整合單導聯可穿戴心電圖數據，實現持續遠程患者監測。
經梅奧診所研究人員進行的大規模臨床試驗驗證。
設計為無縫整合於醫院及研究系統，簡化心血管篩查流程。
取得方式
入門指南
AI 心血管工具可透過梅奧診所臨床系統及合作機構取得。
連接患者心電圖或可穿戴設備數據至梅奧診所 AI 分析系統。
演算法自動分析心電圖中有關心衰竭或心律不整的標記。
醫師審閱結果，決定適當的後續護理。
系統隨時間優化模型，確保診斷準確度提升。
重要限制
- 不提供個人或居家使用
- 無免費消費者版本
- 作為專業醫療評估及診斷影像的輔助，非替代方案
- 需持續驗證以擴展至梅奧診所以外的全球應用
常見問題
系統透過心電圖數據分析，識別左心室功能障礙、心律不整及其他心臟異常的早期徵兆。
不行。該工具目前僅限於梅奧診所及其研究合作夥伴的臨床使用。
臨床研究顯示，AI 強化的心電圖篩查在檢測低射血分率方面，較常規護理提高高達 32% 的檢出率。
主要部署於梅奧診所設施，但亦用於國際研究合作中。
不會。AI 作為決策支援工具，協助心臟科醫生識別需進一步評估的高風險患者。
AIRE AI ECG Model
| 開發單位 | 牛津大學、梅奧診所及國際研究合作夥伴（AIRE計劃） |
| 支援平台 |
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| 語言及驗證 | 英文；已於美國、巴西及英國多地驗證 |
| 收費模式 | 僅向臨床及研究機構收費；非公開或消費者應用程式 |
概覽
AIRE AI 心電圖模型是一個先進的人工智能平台，能直接從標準心電圖預測心血管風險。透過深度學習與存活分析，提供個人化的全因死亡率、心衰竭、心律失常及心血管死亡等結果預測。與傳統風險計算器不同，AIRE能偵測出微妙的心電圖特徵，揭示症狀出現前的潛在心臟疾病。經過超過百萬份心電圖驗證，AIRE代表了預防心臟病學及AI輔助醫療診斷的重大進展。
運作原理
由牛津大學研究人員與梅奧診所合作開發，AIRE利用神經網絡將心電圖解讀為心血管健康的動態預測指標。該模型以189,539名患者的116萬份心電圖訓練，為每位患者產生個人化的事件發生時間存活曲線，估算其心血管事件或死亡風險隨時間的變化。
模型具生物學可解釋性—將特定心電圖特徵與已知的心臟結構及功能相關的生理和遺傳途徑連結。這使AIRE不僅具預測能力，亦具解釋性，是臨床AI透明度的重要一步。在臨床驗證中，AIRE在預測心臟病結果方面優於傳統統計模型，為醫生提供更快速且準確的方式，在常規心電圖篩查中識別高風險患者。
主要特點
從單一心電圖預測全因死亡率、心血管死亡、心衰竭及心律失常。
為每位患者生成個人化的事件發生時間風險曲線，輔助臨床決策。
於多個國際族群中測試，確保普適性及臨床可靠性。
提供將心電圖特徵與心臟功能及生理途徑連結的解釋性見解。
設計為可無縫整合至醫院及臨床診斷系統。
存取與下載
開始使用
透過與AIRE計劃合作的核准研究及臨床機構取得。
將標準12導程心電圖或相容的數碼記錄輸入AIRE AI分析介面。
模型處理心電圖並產生個人化存活曲線，預測心血管事件的可能性。
臨床醫生利用生成的報告指導患者管理、篩查及預防護理決策。
系統持續從新患者數據學習，提升預測準確度。
重要限制
- 不對公眾或消費者開放
- 無免費版本
- 需與心電圖數據系統整合
- 需專業醫療監督
- 臨床部署正於英國NHS及學術試驗中評估
常見問題
AIRE根據常規心電圖數據預測個人心血管風險，如心衰竭、心律失常或死亡。它提供個人化風險評估，協助臨床醫生在常規篩查中識別高風險患者。
發表於《自然醫學》及其他同行評審期刊的研究顯示，AIRE在預測風險結果方面比傳統統計模型更準確。該模型已在超過百萬份心電圖上驗證，具備穩健的臨床可靠性。
不可以。AIRE專為醫院及持牌醫療專業人士的臨床及研究用途設計，並非公開或消費者應用程式。
AIRE提供事件發生時間的存活分析及生物學可解釋的見解，而非簡單的二元風險分類。這種解釋性使其對醫療提供者更透明且具臨床可操作性。
該模型正於包括英國NHS、美國及巴西的學術醫院等醫療系統中進行臨床試驗評估。
Echo
| 開發者 | Ultromics、學術研究團隊及專注於心臟超聲的人工智能／醫學影像公司 |
| 支援平台 |
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| 語言及可用性 | 英文；主要部署於英國、美國及歐洲的醫院 |
| 收費模式 | 臨床及研究用途的付費平台；無免費消費者版本 |
概覽
人工智能心臟超聲分析工具利用先進的機器學習，自動評估心臟超聲影像，以早期偵測心血管疾病。這些平台自動化心臟測量、解讀複雜影像模式，並精確量化心臟功能。透過識別結構異常及風險指標，協助臨床醫生更早發現心衰竭、瓣膜疾病及其他心臟病症，提升診斷準確度、治療規劃及患者療效。
運作原理
心臟超聲是評估心臟結構及功能的黃金標準，但傳統解讀需專家臨床醫生，且存在觀察者間差異。人工智能輔助心臟超聲平台透過自動化關鍵分析任務，解決這些挑戰：
- 自動分割心腔並量化射血分率
- 評估心壁運動及測量全長軸應變
- 生成與未來不良事件相關的預測風險評估
- 縮短分析時間並提升檢查一致性
透過將人工智能算法直接整合至心臟超聲系統，這些工具提供即時臨床洞察及長期預後價值，適用於篩查及持續患者管理。
主要特點
人工智能驅動的心腔分割及射血分率量化，減少手動操作。
基於心臟超聲生物標誌物及人工智能分析的心血管結果預測評分。
透過標準化人工智能輔助標註，減少觀察者間差異並加快分析速度。
與醫院影像系統無縫整合，實現心衰竭、瓣膜疾病及結構異常的早期偵測。
取得方式
入門指南
使用相容的超聲機器，依照臨床規範進行標準心臟超聲檢查。
將心臟超聲影像載入人工智能分析平台進行處理。
人工智能工具自動分割心臟結構、測量心臟功能並識別異常。
系統生成預測分數及心血管結果的風險分層。
心臟科醫生結合臨床資料審閱人工智能報告，指導患者管理決策。
重要注意事項
- 需高質量心臟超聲影像以確保人工智能分析準確
- 持續進行多元患者族群的外部驗證
- 付費平台；無免費版本
- 實施可能需員工培訓及系統整合支援
- 不適合家用或消費者使用
常見問題
這些工具能檢測心衰竭、瓣膜疾病、結構異常，並根據心臟超聲生物標誌物及人工智能分析模式預測未來心血管事件。
不可以。人工智能心臟超聲平台專為醫院及研究中心的臨床使用設計，需專業超聲設備及受過訓練的操作員。
人工智能自動化精確測量，減少人為錯誤及觀察者差異，並分析視覺檢查可能忽略的細微影像模式，令評估更一致可靠。
不是。人工智能心臟超聲平台為臨床及研究用途的付費解決方案，無免費消費者版本。
不會。人工智能作為決策輔助工具，協助臨床醫生自動化例行測量及突出潛在異常。專業醫療判斷及臨床專長仍是患者護理及治療決策的關鍵。
挑戰與實施考量
儘管AI在心臟風險預測中潛力巨大，但仍有重要挑戰需關注：
多元族群的驗證
AI模型的表現取決於訓練數據。如果數據集缺乏多樣性，AI在不同族群中的表現可能不均衡。
研究人員強調需將AI工具與現有方法（風險評分、鈣化掃描）比較，以確認真實改進。許多AI算法仍處於初步階段——需同行評審和監管批准後方可臨床應用。
臨床工作流程整合
開發優秀AI模型是一方面，將其融入日常臨床實踐又是另一挑戰。醫療系統需用戶友好軟件，將AI洞察整合至臨床流程，如醫療記錄警示高風險患者。
此整合需IT投資及醫生培訓以解讀並採取AI結果。技術採用常面臨阻力，明確效益證據對推動接受至關重要。
我們已有技術組件，下一挑戰是臨床實施與患者接受。
— Ali Torkamani博士，斯克里普斯研究所
患者也需理解並信任AI風險預測。有效溝通與AI驅動的視覺化幫助人們掌握個性化風險。隨著成功案例增多，接受度將提升。
倫理與隱私保障
AI對數據需求引發隱私關切。醫療AI模型通常基於數百萬患者記錄訓練——嚴格去識別和適當同意必不可少。
AI作為臨床輔助，而非替代
AI是支持臨床醫生的工具，而非替代者。人類專業知識仍是解讀AI結果並與患者溝通的關鍵。
梅奧診所強調，心臟病學中的AI補充醫生知識，釋放更多時間用於患者護理。最佳結果結合AI數據處理能力與醫生臨床判斷和同理心。
AI在心臟預防的未來
AI在心臟病風險預測的未來極具前景。AI正成為心臟病學評估的標準組成部分——您的年度體檢或將包括語音模式、智能手錶數據、心電圖和超聲波的AI分析，綜合成個性化心臟健康報告。
大型科技公司和醫療機構正大力投資該領域，推動快速創新。隨著這些工具融入臨床實踐，我們可期待：
- 廣泛AI篩查預防大多數可預防心臟事件
- 早期檢測使干預在症狀出現前進行
- 基於個人風險檔案的個性化預防策略
- 通過主動管理減少急診住院
- 更合理分配醫療資源給最需要者
願景是世界上心臟病發作和中風不再猝不及防，因為AI算法提供了早期警示，促使及時干預。正如心臟研究領袖所言，利用AI力量將「防止無數不必要的心臟相關死亡」，實現主動護理。
結論
AI正成為抗擊心臟病的變革盟友。通過前所未有的準確度預測心臟風險——無論是影像分析、可穿戴設備整合還是大數據處理——AI賦能醫生和患者採取主動心臟健康措施。
這些技術由全球領先機構嚴謹研究推動，正穩步從實驗室和臨床試驗走向現實應用。隨著實施加速，它們擁有巨大潛力，拯救生命、個性化護理，開創預防心臟病學新紀元，以智能科技支持維護心臟健康。
