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冠狀動脈心臟病（CAD）是一種因動脈狹窄或阻塞引起的心血管疾病，病人初期可能出現胸悶、呼吸急促、頭暈等警訊。若未及時發現治療，可能引發一連串嚴重併發症，包括心衰竭、心律不整、心肌梗塞，甚至導致猝死。運動心電圖（Exercise ECG）是臨床上最常用於診斷冠狀動脈心臟病的檢查方法之一。病人在運動負荷下進行心電圖測試，藉此評估是否存在心肌缺氧的狀況，來推測病人是否罹患冠狀動脈心臟病，並評估其風險。判讀時，醫師必須同時整合多張十二導程心電圖的變化、病人症狀與多項檢查時的生理指標，才能做出準確判斷與風險評估。這不僅高度依賴醫師的臨床經驗，更受限於主觀因素和判讀難度的差異，加上醫師臨床工作繁忙，往往無法即時完成判讀，影響診斷效率與治療時機。

病人進行運動心電圖檢查示意圖，操作人員會陪同並協助病人完成檢查

為解決上述問題，本院人工智慧中心與心臟血管系團隊合作，使用深度學習技術針對病人運動為突破傳統診斷限制，本院人工智慧中心與心臟血管系團隊攜手合作，成功研發「運動心電圖 - 冠狀動脈心臟病AI輔助偵測系統」。這套系統運用深度學習技術，創新整合病人運動前、中、後三個時間點的心電訊號，結合其他生理特徵，能快速判斷冠狀動脈是否嚴重狹窄（>70%）。

系統不只展現亮眼成效（準確度Accuracy 80%、敏感性Sensitivity 88%），更大幅提升診斷效率！醫師可獲得即時的AI第二專家意見，做出更精準診斷；操作人員也能及早發現高風險病人，將判讀時間由傳統的7-30天縮短至1-3天，即時提醒及早回診，讓病人能更快獲得適當治療。