聰明地診斷心臟病:HeartFlow 如何運用人工智慧來偵測心臟病

作者 Kimberly Powell

冠狀動脈心臟病是全球人類健康最大殺手,有近九百萬人死於這項疾病,每年則有1200到1300萬名美國人診斷出罹患冠狀動脈心臟病。為個人量身打造醫療服務的科技公司 HeartFlow 採用 GPU 加速深度學習,企圖找出更好的辦法來挽救人類的生命。

常無預警便發作的心臟病,致死機率極高,且不幸的是心臟病常會出現誤診情況,尤其是發生在女性身上。醫師並不易診斷出心臟病,直到最近都只能靠著昂貴的侵入式血管攝影法進行檢查。

HeartFlow 倒是提供了一項非侵入式的檢查方式,結合全球有上萬間醫療院所採用的標準電腦斷層(CT)掃描,與複雜的流體力學和深度學習演算法,建立患者心臟的 3D 立體圖,讓醫師能仔細查看阻塞處和血流情況,當成診斷的基礎。

這個作法讓醫師們能為每名患者打造適當的治療方式,進一步有可能大幅改善其生活品質。同時此舉也代表有六成的患者無需進行血管攝影術,將醫療體系的成本減少 25%。

使用人工智慧技術看的更透徹

為每名患者建立個人專屬的心臟模型是一件大工程。除了為每名患者建立小到體素也力求精準的模型,HeartFlow 的系統還必須模擬各血管的血流。在分秒必爭的急救部門裡,也得迅速取得診斷結果。

「疑是冠狀動脈心臟病發的患者送到急診室裡,需要迅速進行診斷。」HeartFlow 工程部門資深副總裁 Leo Grady 說。

HeartFlow 為此採用了 NVIDIA GPU 加速運作的傳統深度學習技術,以創新血管特定架構來分析血管。其電腦視覺演算法分析通過 CT 掃描取得的醫療影像資料,以建立每名患者專屬的 3D 立體心臟及冠狀動脈模型。

接著訓練有素的專家們會謹慎評估這個模型,且視需要進行調整,以確保這些依影像資料建立的模型,有著更佳的準確性。這些調整內容使得演算法能學習與改進,即演算法處理愈多影像,準確度也就愈高。

解救全球人類的性命

全球各地的醫療機構紛紛採用 HeartFlow 的解決方案。美國食品藥物管理局也批准了它的使用申請,還獲得英國國家健康與臨床卓越研究院的支持。

「我們運用 GPU 加速深度學習技術,協助醫師更快為每名患者做出明確的決定,這代表對患者帶來更好的治療結果,也為醫療體系節省費用。」Grady 說。