葉集孝、蔡亭芬、蔡宗憲、楊甯貽、周奕如、蔡岳洋、林品銓、陳駿宏

在美國每年約有80.5萬人發生心肌梗塞，其中目前60.5萬人是第一次心肌梗塞。在心肌梗塞中有高達1/5的人完全沒有症狀。上述的資料顯示目前的醫療診斷方式對於無症狀的病人無法提早偵測冠狀動脈狹窄，並在心肌梗塞前提供適當的治療。目前臨床上有相當多的人進行心電圖的檢查，但是心電圖對於冠狀動脈狹窄，一定要在心肌缺氧或是心肌梗塞發生的時間，才有辦法診斷出來。 本技術利用人工智慧的強化來協助判定心電圖，可以在目前的判定標準下認定是正常的心電圖中，找出已經有冠狀動脈疾病的病人。目前的數據顯示，有13%做過心導管手術具有冠狀動脈堵塞的病人，其心電圖目前會被現有臨床流程判定正常，但經過我們的演算法判定後，可再抓出其中80%的病人，其心電圖具有不易被察覺的異常圖形。因此，本技術利用AI人工智慧強化心電圖的解析，可以提早偵測出冠狀動脈阻塞的病人，預防心肌梗塞的發生。在臨床效能驗證上，相較於過去心電圖對於冠狀動脈阻塞只有50%-60%的準確率，運動心電圖大約是70%的準確率。目前我們的AI演算法在兩家醫院的實測結果，其AUC均有達到84%-90%，具有相當不錯的進展，並已申請多項專利，兼具臨床實用與商化價值。