AI助風濕性心臟病早篩 全球擴大推廣提升診斷率

【記者張皓廷／綜合外電】國家兒童醫學中心（Children’s National）正領導一項全球計畫，目標是讓風濕性心臟病（Rheumatic heart disease, RHD）的早期診斷，在該疾病仍是兒童及年輕成人主要死因的國家中，變得更普及與可近。《Innovation District》報導指出，此舉有望大幅提升低資源地區的醫療可近性。

風濕性心臟病是一種可預防的心臟疾病，通常源於未經治療的鏈球菌感染引發急性風濕熱，進而損害心臟瓣膜。該疾病若能在症狀出現前被辨識，大多能有效預防，然而早期階段往往無聲無息，許多患者直到疾病晚期、治療選項受限時才被診斷。據一份《Clinical Medicine》2026 年的分析報告顯示，從 1990 年至 2021 年，全球累計逾 5,400 萬例風濕性心臟病患者，並導致超過 37.3 萬人死亡。

現有超音波心臟檢查（echocardiographic screening）能更早發現風濕性心臟病，進而透過抗生素預防性治療，減緩或阻止疾病進程。然而，在醫療資源匱乏的地區推廣篩檢計畫仍面臨挑戰，主要因專家判讀有限、培訓成本高昂，且非醫師篩檢人員的診斷準確度不一。為此，國家兒童醫學中心的科學家們開發了 RADAR 模型，這是一項運用人工智慧（AI）分析手持超音波影像，以支援風濕性心臟病偵測的工具。該模型旨在將可靠的即時篩檢帶到缺乏小兒心臟科專業醫師的社區，這項 AI 醫療影像辨識技術，簡而言之，就是讓電腦像醫生一樣「看懂」超音波影像中的病變。

這項技術導向的工作，亦獲得美國心臟協會（American Heart Association）資助的 SHIELD 計畫進一步發展。SHIELD 計畫旨在評估 AI 輔助的超音波心臟檢查、登記式照護及社區為基礎的長期預防性治療依從性策略，並已在烏干達、巴西和東帝汶等國家展開。Leducq Foundation 也正資助 RADAR 的持續開發，並建立一個全球合作夥伴網絡，以匯集多樣化的心臟超音波資料，進一步訓練及完善 AI 模型，確保其在全球不同國家、超音波設備、影像採集協定與醫護人員技能水平下，都能保持良好表現。

國家兒童醫學中心 AI 研究部門主任馬裡烏斯·喬治·林格拉魯（Marius George Linguraru）表示：「風濕性心臟病透過唾手可得的抗生素即可預防，然而許多兒童與年輕成人卻在心臟已遭受嚴重損害後才被診斷出來。透過與流行病國家夥伴合作推動 AI 輔助的心臟診斷，我們有機會將早期診斷帶到最需要的社區，並建立可擴展的照護模式，以保護兒童免受危險的心臟併發症侵害。」他強調，這不僅是開發演算法，更是建立所需的證據、夥伴關係和基礎設施，讓原本無法獲得專科心臟照護的兒童也能及早診斷。