一拍心跳確診! 英 AI 偵測心衰竭準確度百分百

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充血性心力衰竭 (congestive heart failure, CHF) 又名慢性心臟衰竭 (chronic heart failure),對心肌收縮功能造成慢性損害,當今全球罹病人口達 2,600 萬。現行偵測充血性心力衰竭之方式為分析心率變異 (heart rate variability, HRV) 數據,透過連續沿時間序列測量心跳間隔 (R-R波) ,分別有時域分析 (time domain) 和頻域分析 (frequency domain) 兩種模式。

英國薩里大學 (University of Surrey) 研究團隊近日於《Biomedical Signal Processing and Control》期刊發表研究成果,指出其開發的 AI 訊號處理模型「卷積神經網路 (convolutional neural networks, CNN)」可學習分析心電圖 (electrocardiogram, EGG) 原始訊號資料。研究人員收案 490,505 件 24 小時心電圖資料,從中擷取五分鐘讀值樣本,透過該 CNN 模型偵測充血性心力衰竭,其中 99% 樣本之準確度和靈敏度高達 96% ,能有效辨識心律模式與結構等資料,大幅提高充血性心力衰竭偵測效率。

薩里大學神經組織科學副教授 Dr. Sebastiano Massaro表示:「我們利用心電圖大數據資料庫,不斷訓練及測試 CNN 模型辨識 CHF 病患和健康人士的心電圖波形,模型準確率接近 100%,甚至單憑一下心跳就能偵測心律波是否正常。」該研究將有助於早期精確診斷充血性心力衰竭,讓患者獲得更即時的治療、減少醫療花費和社會成本,進一步促進全人類健康。

 

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參考資料:

  1. https://www.sciencedaily.com/releases/2019/09/190911101520.htm
  2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1746809419301776
  3. https://ibmi.taiwan-healthcare.org/news_detail.php?REFDOCTYPID=0o4dd9ctwhtyumw0&REFDOCID=0pxyaf2py5mikzyb

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