AI醫療領域運用再突破！愛丁堡大學研究：CoDE-ACS算法能99.6%排除心臟病發
圖文/Enews
在急診室裡，每一秒鐘都可能是生死之間的分野。在一個科技瞬息萬變的時代，人工智慧在醫學領域的巨大潛力再次被彰顯出來。一個新開發的AI工具，帶來了更快速、更精準的心臟病診斷的可能性。 愛丁堡大學研究：CoDE-ACS以驚人的演算法99.6%的準確率排除心臟病發!
▲ 愛丁堡大學研究：CoDE-ACS以驚人的99.6%的準確率排除心臟病發（示意圖／Shutterstock）
根據《每日郵報》報導，這是一項來自愛丁堡大學的研究團隊的創新，是一種名為CoDE-ACS的演算法。這個演算法能以驚人的99.6%的準確率排除心臟病發，這比目前的診斷方法多出一倍以上的準確度。這意味著它能大大減輕急診部的壓力，並快速確定哪些患者可以安全地返回家中。
研究團隊表示，這種能迅速排除心臟病的能力可能大大減少了醫院的入院人數。目前，每年在英國因心臟病發入院的人數約為100,000人，相當於每五分鐘就有一人。現在，蘇格蘭正在進行臨床試驗，評估這種AI工具是否能幫助醫生減輕擁擠的急診部門的壓力。
目前，診斷心臟病發的黃金標準是血液中的肌鈣蛋白水平。但是，由於每位患者的年齡、性別和其他健康問題都可能影響肌鈣蛋白水平，且這些因素在當前的診斷標準中並未被考慮，這就影響了診斷的準確度。CoDE-ACS的出現，讓這一切有了改變的可能。
▲ 蘇格蘭正在進行臨床試驗AI工具是否能幫助醫生減輕擁擠的急診部門的壓力。（示意圖／Shutterstock）
然而，這個工具的重要性不只在於他的速度和準確度。它還考慮到了每個患者的年齡、性別、ECG結果和病史等各種因素，這些都是現有的診斷方法所忽視的。因此，這項工具可能會對那些常常被誤診的人群，如女性，產生深遠的影響。
研究的資助者，英國心臟基金會的醫學主任Nilesh Samani補充說：「胸痛是人們前往急診部門的最常見原因之一。每天，全世界的醫生都面臨著一個挑戰，那就是要區分出胸痛是由心臟病發引起，還是由其他較不嚴重的疾病引起。CoDE-ACS，利用最先進的數據科學和AI，具有比現有方法更準確地確認或排除心臟病發的潛力。它對於急診部門來說可能是變革性的，能縮短診斷所需的時間，對病患更有益。」
這項令人振奮的研究結果已在《自然醫學》期刊上發表。在這個科技日新月異的時代，這項進步將讓我們更加期待未來的醫療科技的可能性。
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