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。透過分析電腦斷層掃描、心電圖和基因資料，AI協助醫生及早偵測心肌梗塞、心臟衰竭或猝死的早期徵兆。本文介紹牛津心臟掃描、梅奧心電AI及斯克里普斯基因風險等領先AI工具。
心血管疾病每年奪走約1790萬條生命，成為全球死亡的主要原因。及早識別高風險族群對於預防心肌梗塞與心臟衰竭至關重要。
傳統風險評估方法—基於年齡、膽固醇、血壓及家族史—存在明顯限制。這些方法常將患者視為統計數字，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，透過發掘臨床醫師難以察覺的醫療資料隱藏模式。從分析醫學影像中不可見的疾病標記，到處理多年健康紀錄，AI演算法比傳統方法更早且更精準地預測心臟問題。
為何早期偵測至關重要
心臟病常無聲進展—許多患者直到發生重大心臟事件前都無症狀。及早識別風險使醫療提供者能在併發症出現前建議預防性介入（生活方式調整、用藥）。
以未診斷的心臟瓣膜病或心臟功能減退為例：患者可能感覺完全正常，卻面臨心臟衰竭或猝死的重大風險。早期偵測可及時治療，避免嚴重後果。
此診斷缺口導致許多高風險患者未被識別，另有部分患者接受無益的過度治療。AI透過分析超越人類能力的複雜健康資料，揭示心臟病早期警訊，解決此挑戰。
AI如何改變心臟風險預測
人工智能擅長從龐大且複雜的資料集中偵測模式—這正是優異心臟風險預測所需。現代AI神經網絡從大量醫療資料（影像、感測器讀數、電子健康紀錄）學習，辨識與未來心臟事件相關的特徵。
AI能識別許多肉眼難察的微妙因素組合，這些組合往往是心肌梗塞與心臟衰竭等疾病的前兆。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AI系統，分析常規心臟電腦斷層掃描，預測心肌梗塞、心臟衰竭或心臟猝死風險，提前長達十年。
AI透過辨識心臟血管周圍脂肪組織的微妙變化，偵測動脈發炎，這些變化肉眼無法察覺。即使動脈僅輕度狹窄，這些發炎訊號仍顯示風險升高。
研究規模
分析4萬名患者
- 追蹤十年結果
- 驗證預測準確度
臨床影響
改變45%患者治療方案
- 啟動預防性用藥
- 避免心臟事件
醫院導入AI風險評分後，臨床醫師根據新識別的風險調整45%患者的治療計畫。此AI強化分析提供更早警示，使介入措施得以預防可能未被察覺的心肌梗塞與死亡。
專業心臟影像評估心律不整風險
約翰霍普金斯大學研究團隊開發MAARS（多模態AI心律不整風險分層）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結合對比增強心臟磁振造影（MRI）影像與患者病歷，辨識心肌疤痕模式，這些疤痕是致命心律不整的訊號。AI精確偵測這些過去無法從原始MRI掃描解讀的纖維化模式，評估風險。
準確率
- 整體約50%
- 模式辨識有限
- 高偽陰性率
準確率
- 整體89%
- 40至60歲達93%
- 預測準確率翻倍
此AI模型準確率較標準方法提升超過一倍。透過標示問題疤痕區域，MAARS協助醫師量身訂做預防治療，判斷誰真正需要植入式除顫器，避免不必要的裝置手術。
此AI可「改變臨床照護」，拯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強化穿戴裝置與常規檢測
AI讓日常健康工具在偵測無聲心臟問題上表現卓越。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臟衰竭前兆，常被忽略直到病情嚴重。梅奧AI系統訓練於超過700萬份心電圖，能在93%的情況下識別此狀況，即使人類判讀無明顯異常。此準確度超越典型乳癌篩檢表現。
此AI技術已整合至Apple Watch應用，讓穿戴裝置遠端偵測心臟泵功能減弱。此低成本、非侵入性篩檢促使心衰早期治療。
AI聽診器
智慧手錶整合
早期介入
這些創新展現普通檢測—心電圖、數位聽診錄音、智慧手錶—如何透過AI成為強大篩檢工具，識別原本可能被忽略的高風險患者。
大數據挖掘：健康紀錄與基因
除了影像與訊號，AI還處理電子健康紀錄（EHR）與DNA分析的龐大資料集，精煉個人化風險預測。
加州拉荷亞斯克里普斯研究所科學家開發「元預測」AI模型，結合傳統風險因子、基因組學與長期健康紀錄，預測十年冠狀動脈疾病風險。首席研究員Ali Torkamani博士表示，此AI方法在識別將發展心臟病患者方面，效能是標準風險評分的兩倍。
此個人化方法超越一刀切假設（如「所有年長男性皆高風險」），轉向細緻評估，讓您的基因、生活型態與健康歷史的獨特組合決定您的風險。
隨著風險越來越個人化，將促使人們積極改善心臟健康。
— Ali Torkamani博士，斯克里普斯研究所
更精準且個人化的預測，讓個人了解自身風險因素後，更願意採取預防行動。
非傳統資料：眼睛、聲音與更多
AI的彈性使其能分析幾乎所有健康相關資料。令人驚訝的是，一張簡單的眼睛照片即可揭示心血管風險。
研究證明AI能分析視網膜影像（眼睛後方）來預測心肌梗塞與中風機率，因為微小眼部血管反映整體血管健康。
在超過1100名糖尿病或糖尿病前期患者的研究中，深度學習演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機率比低風險者高出88%，即使考慮年齡與血壓等傳統因素後仍成立。
AI強化的簡單眼科檢查可協助識別需積極心臟預防的人群，展現AI如何從臨床醫師通常不使用的資料中找到有意義訊號。
實驗性AI系統也在分析聲音錄音及其他新穎訊號，根據聲音標記偵測心衰或動脈疾病—這是新興領域，顯示意想不到的資料來源在AI檢視下可能攜帶疾病特徵。這些創新擴展了透過便利、非侵入性方法評估心臟健康的工具箱。
AI在心臟風險預測的主要優勢
更早偵測
AI在臨床事件發生前數年識別警訊
- 微觀發炎偵測
- 輕微心臟異常
- 提前介入機會
準確度提升
AI大幅超越傳統風險預測工具
- 減少漏診高風險患者
- 降低誤報率
- 決策更有信心
個人化照護
依個人特徵量身訂做風險評估
- 數百獨特資料點
- 基因組整合
- 提升患者動機
效率與可及性
利用普及檢測進行廣泛篩檢
- 初級照護整合
- 居家監測
- 降低醫療成本
持續學習
AI系統隨資料增加持續進步
- 準確度隨時間提升
- 新興風險因子偵測
- 預防指引更新
透明度
AI提供解釋預測的原因代碼
- 突顯風險因子
- 醫病理解共識
- 共同決策
及早行動拯救生命
牛津研究中，識別患者升高的十年風險使預防性用藥（他汀類、抗發炎藥）能在心肌梗塞發生前施用。早期介入預防心臟事件，AI提供了有效預防所需的延長準備時間。
個人化促進參與
AI不再是泛泛的風險陳述（「你是65歲男性，風險高」），而是考量數十甚至數百個個人資料點—您的基因組、影像、穿戴裝置資料等。這種個人化風險剖面更能激勵患者。了解睡眠不足或微妙心電圖變化如何影響您的風險，促使生活方式改善與用藥遵從。
AI工具與應用
為了讓這個討論更具體，我們來看看一些已經在預測心臟疾病風險或即將推出的實際應用案例。這些範例強調了領先機構如何運用人工智慧，以及它所帶來的益處：
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)。該專案結合 AI 與醫療資料科學家，共同致力於心血管疾病（CVD）預測與預後。 |
| 支援裝置 | 非行動應用程式；作為研究或臨床決策支援系統運行於機構或研究伺服器上。 |
| 語言 | 僅提供英文版本；無多語言或在地化版本紀錄。 |
| 可用性 | 基於研究的 AI 框架，無提供一般用戶免費或付費方案。 |
概述
CardioRiskNet 是一款先進的混合式 AI 模型，設計用於預測心臟病風險並協助臨床醫師進行心血管預後。它整合臨床、影像及基因資料，提供患者心血管疾病可能性的可解釋預測。透過可解釋 AI（XAI）技術，清楚說明 為何特定風險因子會影響結果。早期試驗展現高準確率與特異性，凸顯其在精準心血管醫學的潛力。
介紹
心血管疾病仍是全球主要死因之一，早期風險偵測對預防與治療至關重要。CardioRiskNet 解決傳統風險模型依賴臨床評分或有限資料的限制。
此 AI 框架採用 混合學習方法，結合機器學習與深度神經網路，分析多元患者輸入—人口統計、病史、檢驗結果、影像生物標記及基因資料。運用 注意力機制聚焦關鍵變數，並以 可解釋 AI（XAI）提升透明度與可解釋性。
不同於黑盒 AI 系統，CardioRiskNet 讓臨床醫師能追蹤預測依據，增強信任與臨床應用性。驗證測試顯示預測準確率約 98.7%，特異性接近 99%，展現強大臨床潛力。
主要特色
結合機器學習、深度學習與主動學習，確保穩健效能。
提供特徵重要性視覺化，結果具解釋性。
處理臨床、影像及基因資料，精準預測。
驗證資料集達約 98.7% 準確率與 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
收集患者資料集，包括人口統計、臨床、實驗室、影像及基因資料。
將資料載入 CardioRiskNet 環境，於研究伺服器或模擬平台上操作。
AI 透過混合網路處理輸入，應用基於注意力的特徵加權。
產生心血管風險及疾病進展的預測結果。
分析視覺化儀表板，突顯影響預測的關鍵特徵。
利用結果指導早期介入、預防及個人化治療規劃。
注意事項與限制
- CardioRiskNet 為 研究框架，非臨床軟體產品。
- 目前無 行動應用程式或消費者介面。
- 需複雜資料集（影像、基因、臨床紀錄），限制可及性。
- 跨族群外部驗證有限。
- 無 免費方案，僅限研究或機構合作使用。
常見問題
CardioRiskNet 透過 AI 分析臨床、影像及基因資料，預測心血管疾病風險。
不能。此為研究級 AI 模型，供科學家與醫療機構使用，非消費者應用程式。
無公開版本或免費方案，使用權限限於研究或醫療合作。
結合可解釋 AI（XAI）與混合學習，兼具高準確率與可解釋性。
尚未。仍處於研究評估階段，未獲廣泛臨床部署批准。
Mayo Clinic – cardiovascular AI group
| 開發單位 | 梅約診所心血管醫學部 |
| 支援平台 |
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| 語言與可用性 | 英文；主要用於美國及全球研究合作 |
| 收費模式 | 付費；僅於梅約診所臨床與研究環境實施 |
概覽
梅約診所的 AI 心血管風險預測平台是一套先進的人工智慧系統，旨在從常規心電圖（ECG）中識別隱藏的心臟疾病徵兆。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，提升患者治療成效。
運作原理
梅約診所的 AI 心臟科計畫結合數十年醫學專業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，辨識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學習，逐步提升預測準確度。
目前已部署於梅約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。臨床試驗證實，此方法在偵測低射出分率等狀況上，準確度顯著高於標準篩檢方式。
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。
結合單導程穿戴式心電圖數據，實現持續遠端監測。
經梅約診所研究人員大規模臨床試驗驗證。
設計無縫整合醫院及研究系統，簡化心血管篩檢流程。
取得方式
入門指南
AI 心血管工具透過梅約診所臨床系統及合作機構提供。
連接患者心電圖或穿戴裝置數據至梅約診所 AI 分析系統。
演算法自動分析心電圖中心衰竭或心律不整標記。
醫師審閱結果，決定適當後續照護。
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
- 輔助但不取代專業醫療評估與影像診斷
- 需持續驗證以擴展至梅約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。此工具目前僅限於梅約診所及其研究合作夥伴的臨床使用。
臨床研究顯示，AI 強化的心電圖篩檢在偵測低射出分率方面，較常規照護提升高達 32% 的檢出率。
主要部署於梅約診所設施，但也用於國際研究合作中。
不會。AI 是輔助決策工具，協助心臟科醫師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計畫） |
| 支援平台 |
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| 語言與驗證 | 英文；已於美國、巴西及英國驗證 |
| 收費模式 | 僅限臨床及研究機構付費使用；非公開或消費者應用程式 |
概述
AIRE AI心電圖模型是一個尖端的人工智慧平台，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，提供個人化預測，包括全因死亡率、心衰竭、心律不整及心血管死亡。與傳統風險計算器不同，AIRE能偵測微妙的心電圖特徵，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代表預防心臟病學與AI輔助醫療診斷的重要進展。
運作原理
由牛津大學研究人員與梅奧診所合作開發，AIRE利用神經網路將心電圖解讀為心血管健康的動態預測指標。模型訓練於189,539名患者的116萬份心電圖，為每位患者產生個人化的事件發生時間存活曲線，估計其心血管事件或死亡風險隨時間的變化。
此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生理與基因路徑連結。這使AIRE不僅具預測能力，更具解釋性，是臨床AI透明度的重要里程碑。臨床驗證中，AIRE在預測心臟病結果方面優於傳統統計模型，為醫師在例行心電圖篩檢中提供更快速且準確的高風險患者識別方式。
主要特色
從單一心電圖預測全因死亡率、心血管死亡、心衰竭及心律不整。
為每位患者產生個人化事件發生時間風險曲線，輔助臨床決策。
於多個國際族群測試，確保普遍適用性與臨床可靠性。
提供將心電圖特徵與心臟功能及生理路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。
取得與下載
入門指南
透過與AIRE計畫合作的核准研究及臨床機構取得使用權。
將標準12導程心電圖或相容的數位紀錄輸入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。
臨床醫師利用生成的報告指導患者管理、篩檢及預防性照護決策。
系統持續從新患者資料學習，以提升預測準確度。
重要限制
- 不對公眾或消費者開放
- 無免費版本
- 需與心電圖資料系統整合
- 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根據例行心電圖資料預測個人心血管風險，如心衰竭、心律不整或死亡。提供個人化風險評估，協助臨床醫師在例行篩檢中識別高風險患者。
發表於《自然醫學》及其他同行評審期刊的研究顯示，AIRE在預測風險結果上優於傳統統計模型。模型已於超過百萬份心電圖中驗證，具備穩健的臨床可靠性。
不行。AIRE專為醫院及持牌醫療專業人員的臨床與研究用途設計，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。此解釋性使其對醫療提供者更具透明度及臨床可行性。
該模型正於包括英國NHS及美國與巴西的學術醫院等醫療系統中進行評估，作為持續臨床試驗的一部分。
Echo
| 開發者 | Ultromics、學術研究團隊及專注於心臟超音波的 AI／醫療影像公司 |
| 支援平台 |
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| 語言與可用性 | 英文；主要部署於英國、美國及歐洲的醫院 |
| 收費模式 | 臨床與研究用途付費平台；無免費消費者版本 |
概述
AI 心臟超音波分析工具運用先進機器學習，自動評估心臟超音波影像，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。透過識別結構異常與風險指標，協助臨床醫師更早發現心衰竭、瓣膜疾病及其他心臟病症，提升診斷準確度、治療規劃及病患預後。
運作原理
心臟超音波是評估心臟結構與功能的黃金標準，但傳統解讀需專業醫師且存在觀察者間差異。AI 輔助心臟超音波平台透過自動化關鍵分析任務，解決這些挑戰：
- 自動分割心臟腔室並量化射出分率
- 評估心壁運動並測量全局縱向應變
- 產生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 AI 演算法直接整合至心臟超音波系統，這些工具提供即時臨床洞察及長期預後價值，適用於篩檢與持續病患管理。
主要功能
AI 驅動的心臟腔室分割與射出分率量化，手動介入需求極低。
基於心臟超音波生物標記與 AI 分析的心血管結果預測評分。
透過標準化 AI 輔助標註，降低觀察者間差異並加快分析速度。
與醫院影像系統無縫整合，促進心衰竭、瓣膜疾病及結構異常的早期偵測。
取得方式
入門指南
使用相容的超音波機器，依臨床規範執行標準心臟超音波檢查。
將心臟超音波影像載入 AI 分析平台進行處理。
AI 工具自動分割心臟結構、測量心臟功能並識別異常。
系統產生預測分數及心血管結果風險分層。
心臟科醫師結合臨床資料審閱 AI 報告，指導病患管理決策。
重要注意事項
- 需高品質心臟超音波影像以確保 AI 分析準確
- 持續進行多元族群的外部驗證
- 付費平台；無免費版本
- 實施可能需員工訓練及系統整合支援
- 不適合居家或消費者使用
常見問題
這些工具能偵測心衰竭、瓣膜疾病、結構異常，並根據心臟超音波生物標記與 AI 分析模式預測未來心血管事件。
不行。AI 心臟超音波平台專為醫院及研究中心的臨床使用設計，需專業超音波設備與受過訓練的操作人員。
AI 自動化精確測量，減少人為錯誤與觀察者差異，並分析視覺檢查可能忽略的細微影像模式，使評估更一致且可靠。
不是。AI 心臟超音波平台為臨床與研究用途的付費解決方案，無免費消費者版本。
不會。AI 是輔助決策工具，協助醫師自動化例行測量並標示潛在異常。專業醫療判斷與臨床專長仍是病患照護與治療決策的關鍵。
挑戰與實施考量
儘管AI在心臟風險預測潛力巨大，但仍有重要挑戰需關注：
跨族群驗證
AI模型的表現取決於訓練資料。若資料缺乏多元性，AI在不同族群間的表現可能不均。
研究者強調需將AI工具與既有方法（現有風險評分、鈣化掃描）比較，以確認真實改善。許多AI演算法仍處於初期階段，需經過同行評審研究與監管批准後方能臨床應用。
臨床工作流程整合
開發優秀AI模型是一項挑戰，將其融入日常臨床實務又是另一層次。醫療系統需具備使用者友善軟體，將AI洞見整合至臨床流程，例如醫療紀錄警示高風險患者。
此整合需資訊技術投資與醫師培訓以解讀並採取AI結果。技術採用常面臨阻力，明確效益證據是推動接受的關鍵。
我們已有技術元件，下一挑戰是臨床環境的實施與患者接受。
— Ali Torkamani博士，斯克里普斯研究所
患者也需理解並信任AI驅動的風險預測。有效溝通與AI視覺化協助民眾掌握個人風險。隨著成功案例累積，接受度將提升。
倫理與隱私保障
AI對資料需求引發隱私疑慮。醫療AI模型常訓練於數百萬患者紀錄，嚴格去識別與適當同意不可或缺。
AI為臨床輔助非替代
AI是輔助醫師的工具，非取代。人類專業仍是解讀AI結果與與患者討論的關鍵。
梅奧診所強調，心臟病AI補充醫師知識，釋放更多時間照護患者。最佳成果結合AI資料處理能力與醫師臨床判斷及同理心。
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正成為心臟科評估的標準組成部分—您的年度健康檢查很快可能包含聲音模式、智慧手錶資料、心電圖與超音波的AI分析，綜合成個人化心臟健康報告。
大型科技公司與醫療機構正大力投資此領域，推動快速創新。隨著這些工具融入臨床實務，我們可期待：
- 廣泛AI篩檢預防大多數可避免的心臟事件
- 早期偵測使介入於症狀出現前進行
- 基於個人風險剖面的個人化預防策略
- 透過主動管理減少急診住院
- 更有效分配醫療資源給最需要者
願景是世界上心肌梗塞與中風不再讓人措手不及，因為AI演算法提供早期警示，促使及時介入。正如心臟研究領袖所言，善用AI力量將「預防無數不必要的心臟相關死亡」，實現主動照護。
結論
AI正成為對抗心臟病的變革盟友。透過前所未有的準確度預測心臟風險—無論是影像分析、穿戴裝置整合或大數據處理—AI賦能醫師與患者採取主動心臟健康措施。
這些技術由全球頂尖機構嚴謹研究推動，正穩步從實驗室與臨床試驗走向實際應用。隨著實施加速，AI具備巨大潛力拯救生命、個人化照護，開創預防心臟病新紀元，以智慧科技維護心臟健康。
