劉晏孜、何信瑩、陳亭羽、陳穆寬、江馥妤

冠狀動脈狹窄是缺血性心臟病的主要原因，在健康檢查中常使用之診斷工具如電腦斷層冠狀動脈攝影，存在著較為昂貴且具有暴露於輻射風險以及造影劑過敏或不良反應的可能性，如何在早期發現冠狀動脈狹窄中提供符合成本效益的解決方案，辨別出高危險群並建議其接受檢查，是一個至關重要的問題。本參賽團隊彰化基督教醫院與陽明交通大學及數冠科技公司，使用演化學習來識別接受基本健康檢查的高風險冠狀動脈狹窄人群，提出新穎且具成本效益的個人化預測模型，進而提供醫師AI 個人化預防醫學檢查的決策輔助系統。利用個人化風險因子來執行精準化衛教諮詢之介入，能早期識別一般族群風險的優勢，讓人工智慧模型成為第一線醫師的實用輔助工具。生醫演化學習平台能進行最佳化的特徵挑選、建模、預測、模擬和參數設計，本系統以模組化設計，以因應各醫院不同的醫檢系統，自動化產出個人化冠狀動脈疾病之風險分析並對高風險患者提供進一步檢查的建議。本系統已申請中華民國發明專利，並完成雲端和地端預測平台的建置。這項創新的解決方案有望在冠狀動脈狹窄早期檢測和預防領域中，為患者提供更全面且個人化的健康管理。