正常收縮分率心臟衰竭患者
針對Stage A及B級分期具心衰竭風險的亞健康族群和慢性病病患，馬偕心衰竭團隊藉由新穎功能性心肌成像和基於斑點追踪的超聲心動圖技術的診斷率，希望可以早期發現心肌功能障礙。基於這項技術，我們團隊在射血分數保留型心力衰竭 (HFpEF) 的診斷特別感興趣。藉由此項技術應用在心肌梗塞後心衰竭及預測早期心衰竭風險評估(Stage A/B) 及併發症心房顫動的臨床風險分級。
藉由進階二維心臟超音波斑點追蹤的技巧，我們得以在大量影像資料庫橫跨各族群的臨床疾病中做廣泛的應用，客觀量化臨床前期的心肌功能變化，並進一步定義亞臨床的功能影像變化，進而作為其相關臨床事件的風險預測。
以 CNN 模型進行 HFpEF 臨床預測，達到全球領先之高精準度（AUROC 95%），並建立涵蓋慢性心衰竭初級與次級預防的 AI 風險模型及藥物治療策略。
採用多樣化不同平台(MacKay HFpEF Platform & US2.ai)，應用於心衰竭之臨床診斷與預後風險決策。
正常收縮分率心衰竭人工智慧診斷方式的突破 (N=1,401)
人工智慧心臟功能自動量化高階功能型變影像 (N=3,741)
人工智慧高階心臟功能影像演算法，馬偕精準度最高。
馬偕在人工智慧於心衰竭病患預後模型和國際之數據比較病患數最大。
以高階精準影像技術預測該族群未來六年內發生心衰竭之風險。
人工智慧輔助判讀 HFpEF，其診斷正確率達 95%。
病人整體滿意度皆在九成以上。
引領國內制定 THRS 臨床心血管影像在心律不整/心衰竭指引。
已有兩位國際專家Fellow至馬偕訓練學習。
馬偕心衰竭在全球參與及貢獻度明顯最多及第一，佔關鍵主導地位。
積極以心衰竭和人工智慧醫療為主題參與國家品質標章認證、NHQA國家醫療品質競賽、心衰竭認證和新創獎。
本研究是全球第一個以機器分群做高價治療藥物 (ARNi, Sacubitril/Valsartan) 臨床效益評估的臨床研究。
高階型變影像比起傳統 LVEF 參數顯著增加四成左右有效益病患。
