智慧醫療新突破：AI心臟監測系統助攻精準臨床決策

捷克公司 KARDI AI Technologies 將於 9 月 26 日在印度推出結合穿戴裝置與人工智慧的長期心臟監測系統，能持續追蹤心律變化，輔助醫生及早發現間歇性心血管問題，同時也突顯出醫療人工智慧如何從單純預測進化到更精準的臨床決策支援。

【記者陳思妤／綜合外電】人工智慧（AI）在醫療領域的應用持續擴展，特別是在心血管疾病的監測與臨床決策支援上，正帶來重大創新。捷克健康科技公司 KARDI AI Technologies 將於 9 月 26 日在印度推出其 AI 驅動的長期心臟監測技術，旨在提升診斷精準度。

這項名為 Kardi Ai 的技術，結合了穿戴式心電圖（ECG）胸帶、行動通訊與人工智慧分析，提供患者在日常生活中持續性的心臟節律監測。相較於傳統的心電圖（ECG）僅提供瞬時快照或霍特心電圖（Holter monitor，一種能記錄心臟活動 24 小時的裝置），Kardi Ai 能提供更長的監測時間，有助於偵測間歇性出現的心律異常，避免這些問題在傳統檢查中被遺漏。該公司已獲得印度政府 MD-15 許可證，並具備歐盟 CE 標誌與 MDR Class IIa 認證，符合 ISO 13485 製造與品質標準。

來自學術研究發表平台 EurekAlert! 的資訊指出，類似 Kardi Ai 的「AgentHeart」人工智慧平台，專注於持續性心血管監測及自主臨床決策支援。傳統人工智慧常因其「黑盒子」特性（指系統運作不透明，難以理解其判斷依據），在臨床醫生中存在信任問題。AgentHeart 則致力於成為透明、協作型的人工智慧助理，與臨床醫生一同工作，持續分析病患的心血管數據趨勢，並主動提示潛在風險，提供即時且具操作性的建議，以提升決策的準確性和即時性。

然而，儘管人工智慧在預測病患預後和資源需求方面取得進展，將這些預測轉化為即時、可操作的臨床與營運決策仍是一大挑戰。醫療分析領導者 Sachin Girdhar 認為，醫療人工智慧需要「決策智慧」（decision intelligence）來整合預測、排序、干預、衡量與學習五個關鍵環節，以協助醫療人員做出更準確、即時的判斷。例如，一個高風險再入院模型不僅需識別高風險病患，更要引導醫護人員選擇、執行並驗證適當的干預措施是否有效。根據《JAMA Network Open》於 2024 年發表的評論，在 43 種用於初級照護的機器學習演算法中，僅有少數能有效實施並符合品質標準。此外，一份刊登於《npj Digital Medicine》2026 年的評論也指出，真實世界中深度學習系統的實施研究相對有限。

世界衛生組織（WHO）強調，人工智慧應輔助而非取代人類判斷，並應在實施過程中強調透明度、監督、跨領域團隊合作及基於風險的管理。在印度，心血管疾病是主要的死亡原因，約有 2.2 億人患有高血壓，這類創新技術的導入，對於早期發現和持續監測心臟異常更顯重要。未來，醫療人工智慧的發展關鍵將在於如何有效將數據預測轉化為具體的臨床行動，從而提升整體醫療效益。

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