學研新創 - 智慧醫療與健康科技
冠狀動脈阻塞智慧偵測系統
2024-01-03
葉集孝教授團隊/林口長庚紀念醫院、國家衛生研究院、宏碁股份有限公司
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。
評審推薦
1. 本案利用 AI 人工智慧分析提升心電圖之診斷能力,能夠檢測到人類不易察覺的心電圖改變,及解讀可能錯過的細微異常,改善心電圖診斷冠狀動脈疾病的準確度,有助於及時診斷、預防、和治療高風險的冠狀動脈阻塞患者。
2. 本系統 AI 演算法在兩家醫院的實測結果,AUC 和偵測敏感度均表現良好,具創新性且可有效偵測冠狀動脈阻塞,協助醫師及時診斷,值得鼓勵。
3. 本系統具有新穎性與進步性,內容涵蓋三項專利,其中兩項技術已獲得台灣專利,另一項正在審查中。
2. 本系統 AI 演算法在兩家醫院的實測結果,AUC 和偵測敏感度均表現良好,具創新性且可有效偵測冠狀動脈阻塞,協助醫師及時診斷,值得鼓勵。
3. 本系統具有新穎性與進步性,內容涵蓋三項專利,其中兩項技術已獲得台灣專利,另一項正在審查中。
團隊簡介

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學歷 |
台北醫學院醫學系 長庚大學 臨床醫學研究所 醫學博士 |
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現職 |
長庚醫院 手術技能訓練暨研發中心 主任 長庚醫院 外科部 副部主任 長庚醫院 心臟血管外科主任 長庚醫院 外科教授 長庚大學 副教授 長庚醫院 心臟外科主治醫師 |
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經歷 |
基隆長庚醫院外科部副部長 基隆長庚醫院 外科加護病房 主任 林口長庚醫院 心臟外科加護病房主任 林口長庚醫院心臟外科主治醫師 林口長庚醫院外科住院醫師 |
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