人工智慧助攻心臟移植排斥診斷 無創檢測準確率達94%

根據紐約大學醫學院（NYU Grossman School of Medicine）近期一項研究指出，人工智慧（AI）結合心電圖（EKG）與血液檢查，能精準偵測心臟移植術後的排斥反應。這項非侵入性的診斷方式，有望取代目前侵入性的活體切片檢查，為病患帶來更安全、及時的診斷。

心臟移植是嚴謹且資源耗費巨大的手術，而術後排斥反應是常見但可治療的併發症，前提是能及早發現。目前，判斷心臟移植是否發生排斥的黃金標準是進行活體切片（biopsy），這是一種侵入性醫療行為，需要透過手術方式從心臟取出一小塊肌肉組織進行顯微鏡檢查。但活體切片不僅具侵入性，也可能帶來併發症，且無法頻繁執行。

由紐約大學醫學院主導的這項研究，旨在尋找活體切片的替代方案。研究團隊訓練了人工智慧模型，分析來自2,357名成年心臟移植病患的5,300份心電圖紀錄。心電圖是一種記錄心臟電氣活動的非侵入性檢查，常用於評估心臟健康狀況。

研究中，一個AI模型僅使用心電圖數據，而另一個整合了心電圖與兩項常見的排斥風險血液檢查結果。研究人員將AI模型的預測結果與病患的活體切片紀錄進行比對，以評估其準確性。結果顯示，在一個由38名病患組成的測試組中，結合心電圖與血液檢查的AI模型，成功辨識出94%未發生排斥反應的病患。相對地，若只依賴血液檢查模型，可能會錯誤地將19名病患標記為可能需要活體切片，導致不必要的侵入性檢查。

這項研究的資深作者，同時也是紐約大學醫學院助理教授 Lior Jankelson 博士表示，心電圖包含豐富的生理資訊，能大幅提升心臟移植排斥診斷的準確性，並實現早期診斷與治療。他強調，這是首度將血液生物標誌物與心電圖讀數結合在單一AI模型中，並直接與活體切片結果進行比較的醫學研究。Lior Jankelson 博士補充，人工智慧與心電圖的結合，有助於更早發現排斥，進而挽救更多生命。

目前，研究團隊計畫在更多移植中心擴大測試此模型，期待未來能將這項技術應用於臨床，改善心臟移植病患的術後照護。

參考來源

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• Improving stroke rehabilitation therapy through embedded res…（Faculty of Health Sciences | Queen's University）

• From phantom treatment to fake billing, improper health insu…（koreajoongangdaily）

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• Vitalize secures $31M to scale AI-powered operating system f…（Fierce Healthcare）

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• King's College London and University of Hong Kong strengthen…（King's College London）

• US pledges deeper health, investment ties with Uganda（The Observer Media Ltd）

• AI May Help Catch Heart Transplant Rejection Without Biopsie…（NYU Langone News）