腦中風元凶風險全掌握! 台大醫院打造「可解釋AI」預測心房顫動

  •  2026-04-10

腦中風元凶風險全掌握! 台大醫院打造「可解釋AI」預測心房顫動 3

CNEWS匯流新聞網記者陳鈞凱/台北報導

心房顫動是最常見的一種心律不整,更是引發腦中風的主要元凶,但患者用藥時機如何兼顧「預防中風」與「減少藥物出血風險」之間取得精確平衡,往往是巨大挑戰,台大醫院今(10)日發表最新研究成果,與新竹台大分院跨院合作,開發出具「可解釋性」的人工智慧模型,可依個別病人條件精準預測中風風險,並兼顧出血風險評估。研究成果已登上國際期刊《npj Digital Medicine》。

台大醫院研究團隊是利用台大醫院整合資料中心2007至2016年間、共9511位新診斷心房顫動病例進行開發,並進一步將模型套用於新竹台大分院與雲林分院逾2500名病例進行驗證,結果證實,AI預測準確度較傳統評分工具判別力更高。

新竹台大分院內科部主任賴超倫表示,這項研究突破了傳統臨床評分工具的侷限,他形容,能像「柔軟的皮尺」般,根據每位病人的年齡、病史與用藥紀錄等多元資訊,靈活調整;同一個因素,在不同的病人,可以有正向負向完全不同的加權比重,讓風險評估更貼近個人狀況,為病人量身打造個人化風險評估,趨近真正的精準醫療。

賴超倫說,一旦病人被診斷為心房顫動,醫師面臨的挑戰在於,是否需要使用抗凝血藥物預防中風,因為,抗凝血藥物雖能降低中風風險,卻同時會增加腸胃或腦出血等風險,如何精準評估個別病人的中風風險,成為關鍵。

台大醫院研究團隊建立的AI模型,就打破傳統風險評分工具的固定加權方式,依據病人的年齡、病史與用藥等多元資料,動態調整各項風險因子的權重,使預測結果更貼近個人化需求,實現精準醫療目標。

賴超倫強調,為提升臨床實用性,研究導入可解釋性分析技術,清楚呈現各項風險因子的影響方向與權重,醫師不僅能獲得風險預測數值,更能理解其背後原因,有助於醫病溝通與臨床決策。

照片來源:CNEWS資料照/記者陳鈞凱攝

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