2020-11-11 新冠肺炎.專家觀點
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2020-11-04 科別.呼吸胸腔
台大團隊研發肺阻塞預測系統 掌握7日內發作機率
慢性阻塞性肺疾病（COPD）是常見的慢性呼吸系統疾病，位居國人第7大死因。台大團隊今天發布「AECOPD發作預測系統」，預測患者未來7天急性發作可能，準確率達93.5%。科技部今天發布研究成果記者會。根據臨床資料顯示，慢性阻塞性肺疾病（肺阻塞）會讓病人容易喘氣、呼吸氣流受阻，主要症狀包括呼吸急促、咳嗽、咳痰，肺部退化快，位居全球死因第3名、國內死因第7名，每年超過5000名國人死於肺阻塞，但是初期症狀不明顯，許多案例確診後多是中重症。台灣大學人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心（台大AI中心）轄下的台大生醫電子與資訊學研究所教授賴飛羆團隊，結合人工智慧、大數據與雲端運算技術，研發「AECOPD發作預測系統（Acute Exacerbationof COPD, AECOPD）」，蒐集140位COPD病人資料，可以預測未來7天發作可能，準確率達到93.5%。賴飛羆指出，系統模型包含生活型態、生活環境與臨床等3類資料，透過穿戴式裝置蒐集患者走路步數、心率、睡眠品質等資料，加上安裝在家裡的感測器偵測溫度、濕度、PM 2.5，以及臨床上COPD問卷資料等，為患者提供預防與監測照護。賴飛羆團隊成員、台大資工系博士吳佳東解釋，系統特別加入生活型態與生活環境資料，包括Garmin、Fitbit或Apple Watch資料，當系統預測病患發作機率高於0.6，或是平均心率高於100時，風險燈號就可能由綠色轉為紅色，提醒醫師、患者風險升高。台大醫院胸腔內科醫師簡榮彥指出，如果病患可以提早知道未來7天急性發作的可能，可以透過調整生活作息、增加走路步數、留意環境的空氣品質，或是用藥調整等，減少病情急性發作。醫學上也常用「6分鐘行走測試」評估個案心肺耐力與控制病情，但往往需要護理人員陪同完成，台大團隊這次也透過穿戴裝置、電腦視覺的輔助，把測驗整合到醫院平台，不僅為醫護人員分擔工作、也讓健康照護更全面。
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2020-09-19 科別.心臟血管
小鬼黃鴻升猝死 醫師提醒年輕男性注意心律不整
士林地檢署今天解剖藝人黃鴻升遺體，初判是心血管問題。有醫師認為，突發性心律不整可能性較大，恐是心臟不正常放電釀禍，若發病30分鐘內沒急救，存活率小於5%；提醒年輕男性也應注意。黃鴻升（小鬼）16日被家人發現陳屍在北投住家內，士林地檢署檢察官相驗遺體後，初步排除外力造成，也無明顯致命外傷，今天經解剖認為因心血管疾病死亡可能性較大，詳細死因仍待法醫研究所鑑定報告為主。新光醫院心臟內科主治醫師鍾伯欣接受記者電話聯訪時表示，年輕男性猝死以心血管或腦血管問題居多，心血管疾病方面，他推測心因性猝死可能性較大，其中又分為心肌梗塞及突發性心律不整，綜合相關文獻，每年發生率約萬分之一到千分之一。鍾伯欣解釋，心肌梗塞主要是心臟血管阻塞，心肌在缺血、缺氧的情況下，導致不穩定電氣變化，但從缺氧到猝死通常需要一段時間，根據臨床觀察，急診的胸痛患者大多會痛上半小時至1小時，應該不至於突然猝死。至於突發性心律不整，則是心跳突然太快、亂跳，導致腦部血流不足，鍾伯欣說，年輕男性的突發性心律不整，以「布魯格達氏症候群」（Brugada Syndrome）最為常見，整體男性盛行率約為千分之1.2，目前已知部分患者因心臟肌肉裡的鈉離子通道具遺傳性異常，導致心臟不正常放電、心跳突然亂掉釀禍。不過，鍾伯欣表示，布魯格達氏症候群患者平時可能完全沒有異狀，相當難診斷，除非做心電圖時正好發病，才有機會偵測到。鍾伯欣指出，突發性心律不整患者發病時會倒下，若旁人見狀能立即做心肺復甦術（CPR）並以自動體外心臟去顫器（AED）急救，都有機會救回來，拖愈久、存活機會愈低，基本上發病超過30分鐘沒急救，存活率恐不到5%。突發性心律不整來得突然又難以察覺，民眾應如何自保。鍾伯欣坦言，突發性心律不整沒有明確的徵兆可預防，但目前部分穿戴式裝置有偵測摔倒、心跳過快功能，若沒有及時回應，會協助打給緊急聯絡人，或許有機會救命。
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2020-09-14 科別.心臟血管
心臟亂跳找不到病灶 AI助心房顫動電燒術定位
心房顫動是常見的心律不整，台灣的盛行率約1％至2％，約有46萬民眾曾發生心房顫動，且隨著年齡老化，盛行率會越來越高。電燒手術在心房顫動治療中是非常重要的一環，北榮心臟內科主任林彥璋表示，過去要找到確切電燒位置，需要定位上千次，現在透過AI（人工智慧）輔助，不僅可快速定位病灶，也能計算出不同部位電燒後的復發率，以利醫師判斷。隨著電腦計算能力大幅提升，人工智慧（AI）技術也蓬勃發展，且正廣泛運用於醫療和健康照護領域，透過大數據的分析不僅能夠輔助診斷，還能預測疾病風險，提供更精準的醫療。北榮今舉辦「人工智慧在心臟血管疾病之最新發展」研討會，北榮副院長陳適安便提到，「預防勝於治療」，AI也可以用來開發藥物，透過數據快速找出適合治療的藥物；也能用來快速判讀影像資料，降低耗費的成本、提升效率。而早期偵測疾病對心臟血管疾病非常重要，而現在智慧手錶等穿戴式裝置也可以偵測心房顫動，但如何減少雜訊、更快速判讀，是全國心臟血管中心可以互相努力的地方。AI也能用來作為心臟手術的輔助。以心房顫動的電燒手術為例，林彥璋說，過去電燒手術麻煩的地方在於需要使用訊號分析工具做幾千次的高密度定位，知道哪些地方會不正常放電，「就像房間漏水，要掃過整間房間才能抓漏」。而且過去可能會找出很多不正常放電的位置，因為不同的位置之間可能會因為電傳導的關係相互作用，因此必須一一判讀哪些是重要需燒掉的點，哪些相對不重要，因此會燒灼許多位置。林彥璋說，透過AI，只要照了病人的斷層掃描放到系統裡，系統便會和資料庫做比對，連一般常人無法感知到的「蛛絲馬跡」一併做運算，定位出核心的燒灼點，不用再「燒很多地方」，且把最關鍵的部位先解決，心臟功能反而可以獲得改善。他說，這套系統是用100位病人作為範本，將近4萬多筆資料來訓練AI，最後使用11個病人驗證，準確率高達97％，目前正在向食藥署申請許可證，希望未來能廣泛用於臨床。
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