人工智慧技術的發展，改變了許多醫學領域的診斷、治療以及護理方式。但綜合看來，AI在心臟疾病領域取得的成就最大，而且醫生已經可以直接使用人工智慧技術應對多種心臟疾病護理，比如，AI通過演算法實時監測患者的心臟情況，生成大量個性化資料回傳給醫生等。克利夫蘭診所（Cleveland Clinic）心血管主任薩米爾·卡帕迪亞（Samir Kapadia）博士表示，在未來3-5年，臨床治療以及教學的方式發生將巨大變化，無論醫生以直接或間接的方式接觸AI，人工智慧都將是一大“主角”。接下來我們將帶領大家，一探AI可以從哪些方面應用於醫療健康領域，並且從現階段來看，AI應用於心臟疾病領域的實際案例也是“落地”最多的。1.疾病風險預期
利用資料評估人們患心臟病的風險，這樣的想法由來已久。在人工智慧時代，先進的機器學習（machine learning）演算法增強了人類預測心臟疾病風險預測的能力、提高了醫生在預測、診斷中的敏銳度。
圖片來源：Pixabay人工智慧系統能以較高的準確性預測冠狀動脈疾病和其他問題的發生。今年歐洲心臟病學會（European cardiology conference）上發表的一項研究表明，人工智慧系統預測死亡或心臟病發作的表現已經超過人類。該研究通過分析950例患者的85個變數（變數包括：冠狀動脈斑塊、血管狹窄和鈣化的PET掃描的血流變數，性別、年齡、吸菸和糖尿病史等臨床變數等），以及長達6年的追蹤研究，演算法能夠以超過90%的準確率確定與死亡和心臟病發作相關的變數模式。相關閱讀：《準確率超90%！AI預測心臟病發作及死亡率遠勝人類》
傳統的心臟病風險評估是通過醫生自己分析患者的年齡、體重、生活方式和病史等因素，從而得出評估結果。人工智慧應用於醫療健康領域，這些因素仍將作為衡量患者風險的重要部分，但醫生們會更多利用機器學習演算法的能力對上述因素進行分析，先進的演算法，會使心臟病風險評估更快、更精確。人工智慧診斷中風可改善患者的預後，這項技術目前已經應用於臨床。去年，FDA批准了一個可以分析計算機斷層掃描（CT），預警患者有中風可能性的AI系統。該系統由Viz.ai公司研發，人工智慧系統藉助App，可連線到醫院CT掃描器，並識別可疑的大血管閉塞（LVOs），然後對大血管閉塞的腦部掃描進行分析，確定可疑卒中病例並自動生成預警發給醫生。Viz.ai的這項技術有助於同步中風治療、護理並縮短整體治療時間，以改善患者療效。
圖片來源：Viz.ai官網
本月初，Viz.ai已經與美敦力（Medtronic）合作，進一步把這項AI技術推廣到了更多醫院。從目前一些醫院的使用情況看，還是會存在醫生對AI系統不熟悉導致配合度不高的情況，不過相信隨著時間的推移，醫生們對於醫療AI的使用會愈加得心應手。3.遠端醫療，監測病情
AI可幫助心臟病學家實時監測醫院之外的患者情況，高質量的患者資料是預防疾病的關鍵。人工智慧發展，遠端醫療產品也出現了爆發式的增長。蘋果公司的Apple Watch Series 4的EGC心電圖技術，可以隨時監測心房纖顫。ECG心電圖讀數功能只需使用者在佩戴四代Apple Watch時將手指放在數字表冠上，三十秒內即可完成ECG讀數，該功能能夠指示心臟跳動的波形；如果有異常或者房顫的前兆，便會通過該智慧裝置實時預警患者、醫生雙方。
圖片來源：Pixabay舊金山一家科技公司Eko開發了一款藍芽數字聽診器，可以自動將心音和心電圖資料傳輸給醫生。這款聽診器基於視訊平臺，醫生可遠端聽診患者心肺功能；一旦患者有病情加重的預兆，醫院就可最快響應，為病人制定最新治療方案。預計，這樣的遠端智慧裝置，在那些願意接受新型治療模式的中青年患者中更受歡迎。
4.賦能臨床試驗
人工智慧使心臟病專家更容易、快速選擇特定的患者群體進行該領域臨床試驗。目前，許多醫院藉助機器學習演算法來招募病人進行臨床試驗，AI演算法通過學習患者的電子健康記錄資料，學會識別有特殊心臟疾病或對傳統治療產生耐藥性的患者，從而判斷他們是否適合參加臨床試驗。有了人工智慧技術，把受試者篩選的過程縮短至幾分鐘，以往手工篩選臨床受試者可能需要數小時。克利夫蘭診所心臟病專家表示，機器學習極大地賦能了心臟病領域臨床試驗的發展，AI通過學習病人的常規電子健康記錄資料，把看似毫無關聯性的患者資料有效結合，篩出最適合參與臨床試驗的患者，大大提高了臨床試驗的效率、加速了新療法研究的程式。語音特徵分析可輔助醫生評估胸痛患者患有冠心病的概率，尤其適合在遠端醫療中使用。梅奧診所與以色列語音分析公司Beyond Verbal合作的研究發現：13個語音特徵和冠心病存在相關性，其中一個語音特徵會增加冠心病19倍的發生概率。梅奧診所的心臟病專家表示，此類聲音特徵對人耳來說是不可辨別的，只能藉助AI語音技術以及應用軟體來辨出。梅奧診所通過這次實驗還發現，那些利用血管造影所發現的血管阻塞的量或程度，甚至都可以通過分析聲音特定部分的語義特徵，從而被預測出來。
圖片來源：Pixabay以上5個方面，是現階段AI應用於心臟疾病領域，發展較為成熟的一些技術的簡單盤點。人工智慧在心臟病領域初顯崢嶸，相關AI系統在診斷速度、準確率方面均交出了令人滿意的“成績單”。
[1] 5 waysartificial intelligence is already changing cardiac care Retrieved. Aug 27,2019
from https://www.statnews.com/2019/07/31/artificial-intelligence-changing-cardiac-care/