健保署長李伯璋表示，預計台灣心血管疾病風險預測模型，明年上半年就可望在健康存摺開放民眾使用。（記者塗建榮攝）

〔記者林惠琴／台北報導〕心血管疾病為國人十大死因第二位，衛福部健保署與台大醫院團隊合作，將「心臟主動脈鈣化／脂肪全自動分析AI模型」結合健保影像大數據，建立台灣心血管疾病風險預測模型，為全球首見，初步發現去年12月有超過4千名高風險民眾未曾因心血管疾病就醫，預計明年上年半就可在健康存摺提供民眾相關分析，有利及時調整生活型態、控制三高因子，以預防心肌梗塞等相關疾病。

台大醫院心臟內科主治醫師王宗道表示，心臟鈣化分數（CAC）是目前唯一被全球心臟學界認可可顯著提升心血管風險分層準確度的檢查項目，該團隊跨界合作以7萬張無顯影劑胸腔電腦斷層心包膜及主動脈專業標註資料，開發出AI自動分割工具，使用影像操作技術依序去除脊椎與胸骨，針對各涵蓋區域影像快速定量心臟升降主動脈鈣化與心包膜脂肪，準確度最高可達96%。

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王宗道指出，整套演算法運行於一筆影像約30至90秒，結合平行處理程式，在大量資料同時計算時可以壓縮到約3至5秒，而運行於健保醫學影像資料庫，使用一台具備四張高階GPU運算主機，一天約可處理12萬資料集的影像資料。

王宗道說明，已利用健保大數據，針對去年12月全台無顯影劑胸部電腦斷層AI心血管風險分層試算發現，包含9750人是低風險、心臟鈣化0分；1萬5557是中風險，心臟鈣化1至399分；3647人是高風險、心臟鈣化400至999分；4557人是超高風險、心臟鈣化1000分以上，控制三高危險因子的強度各有不同。

王宗道指出，值得注意的是，在上述3萬3511人中，高達4013人是高風險以上民眾，但卻未曾有因心血管疾病就醫的紀錄；若以一個月4013人估算，等於一年可能就有高達4萬8156人輕忽而未及時求診控制。

健保署醫管組副研究員高豐渝表示，目前已與台大合作建立台灣心血管疾病風險預測模型，未來可結合健康存摺讓民眾自行查詢，及時做好個人健康管理。

健保署長李伯璋提到，太多人不知道自己生病的風險，若做完可以知道自己風險很高，就可以注意，預計台灣心血管疾病風險預測模型，明年上半年就可望在健康存摺開放民眾使用，未來也可能進一步導入自費健檢等資訊。

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