【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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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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