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《新創動態》救命早一步!AI模型結合心電圖找出冠狀動脈血管阻塞位置 準確率高達90%!
2024-06-03
冠狀動脈阻塞可以預測?最新的人工智慧已找到與冠狀動脈阻塞相關的關鍵特徵,利用心電圖訊號波段就可以預測,避免錯失早期治療機會!
以561特徵結合邏輯回歸分析成功開發
林口長庚紀念醫院葉集孝教授與國家衛生研究院、宏碁集團所組成的團隊共同開發「冠狀動脈阻塞智慧偵測系統」技術,利用人工智慧強化心電圖解析,透過XGBoost模型,分析12導程心電圖共561個特徵,並結合邏輯回歸分析,找出多個與冠狀動脈阻塞相關的關鍵特徵包括R波、T波、ST段等,可有效提升準確率,並避免侵入性檢查。
該技術的運作機制如下:
- 分析心電圖信號和模式的細微變化:心電圖訊號反映了心臟電活動的變化,而冠狀動脈阻塞會導致心電圖信號的異常。利用AI模型能夠捕捉心電圖訊號和模式的細微變化,從而識別冠狀動脈阻塞的存在。
- 描繪心肌中異常受損的鈣循環:冠狀動脈阻塞會導致心肌供血不足,進而影響心肌細胞的鈣離子代謝。藉由AI模型分析心電圖特徵,推斷心肌細胞中鈣離子的異常變化,從而間接反映冠狀動脈阻塞的程度。
AUC達90%、偵測敏感度超越80%
葉集孝教授表示,相較於傳統心電圖及運動心電圖的準確率,該人工智慧偵測系統在兩家醫院的實測結果顯示,其AUC均達到84%-90%,偵測的敏感度達到79%-83%。此外,傳統臨床流程僅能辨識出13%的冠狀動脈狹窄患者,而該系統可再辨識出其中80%的患者,顯著提高了患者的早期檢測率。
這項技術作為醫療器材軟體,擁有多項專利保護,包括處理心電圖訊號、多階段機器學習演算法等,確保了技術的先進性和獨特性,且標誌著心電圖診斷領域的一大進步,將為心臟疾病的早期檢測和治療帶來更多可能性,對保障公眾心血管健康具有重要意義。
詳細資訊→冠狀動脈阻塞智慧偵測系統 |林口長庚紀念醫院葉集孝教授|第20屆國家新創獎
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