先天性心臟病，顧名思義就是與生俱來的心臟構造異常，也就是在胎兒時期，心臟形成受阻或發育不正常而導致的，約每一千個出生嬰兒中就有七至十個患有先天性心臟病。而此病在一歲以下的亡率最高，但往往難以在媽媽肚子中就被檢測出來。然而近日，科學家開發出新方法來幫助這些嬰兒以及其家庭。

利用人工智慧技術  助人類精準診斷胎兒心臟是否異常

由RIKEN進階智慧計畫中心(Center for Advanced Intelligence Project，AIP)科學家領導的研究小組，開發了一套新型系統，可以利用人工智慧(AI)自動檢測胎兒心臟的異常情況。這項技術可以幫助檢查人員避免遺漏嚴重、狀況較複雜需要及時治療的先天性心臟異常的胎兒，使患者能早期被診斷並受到精心計畫的治療，並有助於周產期或新生兒醫學的發展(週產期的定義為從妊娠 22 週後開始至出生後 7 天)。

先天性心臟病可能涉及心房、心室、瓣膜或血管連接異常，若嚴重則會影響生命，約佔所有新生兒死亡原因的20％，比例非常高。如果能在嬰兒出生前就診斷出這些問題，即可在出生一周內及時治療，能顯著改善預後。

因此，科學家進行各種嘗試，為的就是希望能開發出準確且快速診斷的技術。然而到目前為止，胎兒的診斷絕大部分取決於檢查人員使用超音波的觀察結果，不幸的是，胎兒常在沒有得到正確診斷的情況下就出生，這是人類犯得致命錯誤。

欠缺完整資料庫  對於科學家們是一大挑戰

近年來，像是深度學習這類的機器學習技術正在蓬勃發展，並且將此技術應用於醫學層面上能為人類帶來巨大的效益。機器學習的確可以在診斷上比人類更快速，更準確地檢測疾病，但這需要從特定疾病患者和非患者身上獲得足夠的數據才行。

但由於兒童先天性心臟相關疾病相對罕見，因此尚未有完整的資料庫，到目前為止，基於機器學習的預測對於臨床實際應用來說還不夠準確。儘管如此，RIKEN 高級智能項目中心(AIP)的科學家領導的一個研究團隊，決定與富士通公司和昭和大學合作，迎面接受這項挑戰。

開發新的「胎兒心臟篩檢系統」能自動檢測心臟異常

一般而言，心臟診斷專家會透過自身的判斷，利用胎兒心臟圖像來觀察心臟的某些部位(例如瓣膜和血管)是否處於正確的位置。研究人員發現，這個過程類似人工智慧的物體偵測技術，能讓AI分辨位置並對圖像中出現多個物體進行分類。

為了開發現有系統，研究人員使用正常的心臟圖像來標註心臟和其周圍器官的18個不同部位的正確位置，並開發了一種新穎的「胎兒心臟篩檢系統」，它能從超因波圖像中自動檢測出心臟異常。

當偵測到的數據和學習數據之間存在差異時，且如果差異大於某個信賴值(confidence value)時，則系統會判斷其中有異常，該過程能快速並確實執行，結果會立即出現在檢查屏幕上。

將進行臨床試驗提高精準性

領導本次計畫的RIKEN AIP研究員Masaaki Komatsu說：「由於機器學習和胎兒心臟診斷專家兩者間日積月累的討論，此項突破讓RIKEN AIP擁有許多與各界AI專家或相關領域產業的合作機會。我們希望這套系統能藉由臨床醫生、學術界和公司之間的成功合作，廣泛傳播與應用。」

研究團隊表示，他們的下一步是在日本各地的大學醫院進行臨床試驗，將這些試驗的數據加進胎兒超音波圖像的數據資料庫中，藉此提高AI系統的準確性。RIKEN團隊預計，實施該系統能透過培訓檢驗人員或使用雲端系統進行遠端診斷，拉近地區之間醫療水準的差距。

AI還是無法完全取代人腦

AI系統一旦上路，其準確性及速度將顯著地減少因人為的判斷所導致的醫療錯誤，但在此同時，AI並不會取代專業醫療人士。人工智慧是有侷限的，雖然它可能有助於使醫療判斷更加精準，但仍無法替代人腦多年的專業知識、臨床經驗以及培訓。希望此系統能被廣泛應用於一般家庭，幫助無數的兒童及父母，減少悲劇的發生。

參考資料：

1. https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-09/r-aut092118.php

2. https://www.healthline.com/health-news/new-ai-technology-may-help-diagnose-fetal-heart-problems