人工智能助力心臟病預測：用胸部CT掃描發現隱藏的心臟病風險
即使心臟病學已經取得不少進展，但預測誰會心臟病發作仍是一大難題。很多人根本未有接受心臟病篩查。現時，一些初創公司如Bunkerhill Health、Nanox.AI和HeartLung Technologies，正利用人工智能（AI）算法，分析數以百萬計的胸部CT掃描，尋找早期心臟病的徵兆。這項技術有望成為公共衛生的突破，利用一項已有的檢查工具，揭示那些心臟病高危患者的隱藏風險。不過，這種方法尚未在大規模中證實其有效性，且在實施過程中也帶來不少爭議，甚至挑戰了我們對疾病定義的認知。
去年，美國估計有約2,000萬人接受過胸部CT掃描，通常是因為車禍或篩查肺癌。在這些掃描中，經常會發現冠狀動脈鈣化（CAC）的跡象——這是心臟病風險的標誌，但卻往往被忽略，因為放射科醫生主要集中檢查骨折、內部嚴重創傷或癌症。
專門用來檢測CAC的測試仍未被廣泛應用於預測心臟病風險。冠狀動脈內的斑塊會經歷一個生命週期，由脂肪質斑塊逐漸鈣化硬化。心臟病發作多因較年輕、脂肪質較豐富的斑塊破裂，引發血栓和炎症，阻塞心臟血流。鈣化斑塊一般較穩定，但發現CAC往往意味著同時存在較年輕且易破裂的斑塊。
冠狀動脈鈣化通常能在胸部CT掃描中被識別，其嚴重程度可作主觀描述。現時量度CAC分數通常需進行專門的心臟CT掃描，但若能由常規胸部CT自動計算CAC分數，便能大大擴大此指標的使用範圍。這些算法可被應用於提醒病人及醫生，讓他們知道分數異常，從而推動進一步檢查。雖然目前提供AI計算CAC分數的初創公司規模不大，但發展迅速。隨著應用擴展，這些算法或能找出傳統檢查中被忽略的高風險患者。
過去，CAC掃描被認為效益有限，主要用於安慰過度擔心健康的人士，保險公司多數不予承保。不過，態度正在改變，愈來愈多專家團體支持利用CAC分數來細化心血管風險評估，並說服患者開始服用他汀類藥物。
AI計算CAC分數的前景反映了醫療大數據挖掘的趨勢，試圖發現未被察覺的疾病。然而，這種做法帶來不少問題。舉例來說，CAC分數未證實適合用作全民篩查工具。2022年一項丹麥研究顯示，接受CAC篩查的人群，在死亡率方面無顯著改善。如果AI能自動提供這類資訊，是否會改變整體效果仍未明朗。
此外，普及後異常CAC分數將變得普遍，誰來跟進這些發現？Bunkerhill Health聯合創辦人Nishith Khandwala指出，許多醫療系統尚未建立起大規模處理偶然發現鈣化的流程，若沒有標準程序，可能會增加醫護人員的負擔，成效未必理想。
還有一點是，AI生成的CAC分數是否真能改善患者護理？對有症狀者來說，CAC分數為零可能令他們誤以為完全安全；對無症狀但CAC分數高的患者，後續治療方案仍未明確。除了他汀類藥物外，使用昂貴的降膽固醇藥物如Repatha或其他PCSK9抑制劑是否有益，尚未有定論。這種情況可能導致患者接受不必要甚至有害的昂貴檢查和治療。目前，美國聯邦醫療保險（Medicare）及大多數保險公司並不為AI計算的CAC分數提供獨立報銷，這項技術的商業模式仍面臨挑戰。
從根本上看，這種AI技術可能改變我們對疾病的定義。波士頓Beth Israel Deaconess醫療中心的醫生兼AI專家Adam Rodman指出，AI生成的CAC分數類似80年代提出的“偶然瘤”（incidentaloma）概念，即在CT掃描中意外發現的異常。過往診斷是醫生針對具體症狀進行檢查，但AI讓疾病診斷變得由機器自主定義，這可能帶來醫療診斷的雙軌制——有錢人使用高端算法，窮人只能接受較低階的診斷。
對於沒有風險因素或缺乏定期醫療照護的患者，AI計算的CAC分數或許能及早發現問題，改寫治療路徑。但這些分數如何傳達給患者，醫療系統如何跟進，以及是否能大規模改善患者預後，仍有待觀察。現階段，醫生在解讀AI結果與患者之間的角色依然不可或缺。
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評論與啟示
這篇報道反映了AI在醫療領域的潛力與挑戰並存的現實。利用AI從常規CT掃描中挖掘心臟病風險指標，理論上可大幅提升早期發現率，尤其是在沒有症狀或未接受專門心臟檢查的人群中。然而，技術的成熟度、醫療系統的配套能力、以及倫理和經濟層面的問題，依然是推廣過程中的絆腳石。
從香港角度看，我們有龐大的公共醫療系統和人口密集的城市環境，若能有效整合AI技術，或能提升心臟病的篩查效率，減少突發心臟事件的發生。但同時，本地醫療機構需慎重考慮如何處理大量偶然發現的鈣化結果，避免醫療資源浪費和患者過度焦慮。
此外，AI帶來的“機器定義疾病”現象值得深思。當診斷變得越來越依賴算法，醫生的專業判斷和患者的主體地位可能會受到挑戰。如何在利用AI優勢與維護醫療人文關懷之間取得平衡，是未來醫療發展的重要課題。
總括而言，AI在心臟病風險預測上的應用，正處於探索與試驗階段。它既是科技革新的前沿，也是醫療倫理與實務的試金石。香港應密切關注相關技術發展，積極參與討論和研究，為將來可能的應用做好準備。
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