醫療影像主題——由20分鐘到2秒鐘的醫療科技突破：臺大CVAI團隊利用AI技術開發自動將冠狀動脈結構與心肌血流功能融合之診療工具

心血管疾病為全球第1大死亡原因。根據世界衛生組織統計，每年約1,700萬人死於心血管疾病，佔全球總死亡人數約3成；而其中又以冠狀動脈心臟病最為常見。假使能夠在冠狀動脈疾病早期藉由醫療影像得到冠狀動脈病變資訊，有機會可以經由高品質的藥物治療或介入性治療降低此疾病的致死率、或是改善病人的症狀。如何能夠藉由非侵入性醫療影像得到病人冠狀動脈結構、找到不穩定可能破裂的斑塊、甚至是評估血流功能的資訊，是全球醫界高度感興趣的研究課題。電腦斷層冠狀動脈攝影（coronary CT angiography，CCTA）能夠以非侵入方式對心臟血管結構進行全面性評估，可以在合理的解析度下得到血管曲折、血管流域分佈、血管狹窄程度、血管鈣化程度，及血管斑塊組成等資訊。然而臨床判斷處置上仍然需要功能性資訊，如非侵入性核醫心肌灌注掃描（myocardial perfusion imaging，MPI）、心肌血流定量、血流儲備分析、以及侵入性的心導管（coronary angiography，CAG）血流儲備分數（fractional flow reserve，FFR）與瞬時無波比率；藉由這些資訊得到因冠狀動脈結構異常導致的功能性變化，亦即因疾病所造成心肌血流改變的狀態，可以導引治療方法的選擇。雖然現今已有商用分析軟體可以從電腦斷層冠狀動脈攝影模擬血液在冠狀動脈中流動的狀態，推測出血管各部位的血流儲備分數；但此數值畢竟是計算估計值，會受到影像品質的影響，也無法評估影像上看不到的小血管疾病。