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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