隱形殺手「心包油」！ 只要超過「正常值」小心因此住院
台大醫院心血管中心心臟檢查室主任王宗道教授多年來穿著白袍穿梭在台大醫院診間，拿著聽診器看診無數個心血管疾病患者，見不少病患常因胸悶、胸痛等症狀，反覆檢查仍查不出病因，最後必須靠著「經驗」才能揪出病因。他回憶起，一名63歲男子做了心導管後，仍未發現問題，持續出現心臟悶、下巴痠痛，透過超高速電腦斷層心臟冠狀動脈造影分析，才揪出血管狹窄問題，病情也一度被嚴重低估。
「對醫生來說，要得是95%還是100％準確度？一般心肌灌注掃描準確度有90％，看起來不錯，但還有10%顯示不夠敏感。」王宗道坦言，640切超高速電腦斷層問世後，病患一照「血管」看得一清二楚，但高額的自費加上傳統檢查的侷限，可能因此被「隱形殺手-心包油」纏身都渾然不知。
「心包油到底是什麼？」王宗道解釋，心臟外有一層薄膜，而膜與心臟間有一層脂肪，叫做「心外周脂肪」（Pericardial fat），又稱之為「心包油」。一般來說，這層脂肪介於100至150cc屬「正常」，但若250cc以上，可能伴隨著住院、死亡的風險。
台大醫院心血管中心心臟檢查室主任王宗道（右二）團隊，今年獲頒科技部「2021未來科技獎」殊榮。（圖／王宗道提供）
心臟疾病是「國人第二號殺手」！ 王宗道0.4秒用AI抓出心包油
根據衛生福利部死因統計，心臟病相關死因高居國人第二號殺手，每每造成國人猝死憾事，而心血管相關疾病以往需賴血脂及血糖等檢驗示警，甚者需心導管檢查或 3D成像斷層掃描來確認病灶，因此難以普及或被忽視。
王宗道指出，電腦斷層是可以看出心外周脂肪量與心血管風險，但分析心外周脂肪需將所有斷層切面之心包膜要一張一張圈出，一個病例標註就需要60分鐘，儘管「無顯影劑」胸部電腦斷層檢查已廣泛用於早期肺癌篩檢，但當前也沒有針對影像快速定量心臟/主動脈鈣化及脂肪的工具。
王宗道苦惱著清楚診斷的「輪廓」之時，2017年在科技部前瞻司經費支持下，他與團隊開始著手建置巨量心血管影像資料庫，並以其中2百筆共7萬張去識別無顯影劑胸部電腦斷層，不到一年，成功用AI（HeaortaNet）模型導入，只要短短0.4秒，就可完成心臟主動脈鈣化分析、準確度高達94.2％，成為全球第一個「量化」心外周脂肪量/主動脈鈣化唯一技術，而這項技術今天也榮獲「2021未來科技獎」。
台大醫院心血管中心心臟檢查室主任王宗道教授。（圖／民視新聞）
健保署與臺大醫院簽署合作備忘錄 導入AI模組開發心臟疾病診斷及預測模式
衛生福利部中央健康保險署與臺大醫院今日共同簽署合作備忘錄，臺大醫院將利用健保大數據開發心臟血管疾病診斷及預後 AI 預測模型，未來雙方將建置全球首個以影像資訊為基礎的心血管風險資料庫，民眾也可查看「全民健保行動快易通｜健康存摺」APP，可以了解本身是否為心臟病高風險族群。
上午10時，在科技部長官蒞臨指導下，健保署與臺大醫院合作備忘錄簽署儀式於健保署 18 樓禮堂舉行，由健保署李伯璋署長與臺大醫院吳明賢院長代表雙方共同簽署，期待雙方就心血管影像AI演算法優化及推廣應用充分交流合作，而參與見證這項儀式的則有臺大醫院王宗道醫師、臺灣大學數學系王偉仲教授、NVIDIA（輝達公司）的代表，以及健保署相關業務主管及同仁。
李伯璋署長指出，在確保資訊安全及個人隱私不外洩的前提下，健保署近年致力於健保大數據的活化與應用，以便提升國人的醫療照護品質及自我健康管理，健保署樂見王宗道醫師醫療團隊所開發心臟血管疾病診斷及預後 AI 預測模型，確實是健保署開放健保大數據加值應用的一個成功例證。
健保署強調，在符合相關規範下，未來持續提升人工智慧應用量能與落地應用，並導入外部研究團隊已開發技術，以建置更符合我國民眾需求之疾病判讀、健康預測等人工智慧模型。健保累積高價值之巨量醫療數據資料庫，透過官學協力綜效，創造 AI 應用與成果管理的新局，期許透過資料加值應用，成果回饋全體國人，增進國民的健康與福祉。
（民視新聞網／綜合報導）
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