運用AI 打造川崎症輔助診斷系統

川崎症是五歲以下幼童常見的全身性血管發炎性疾病，可能在短時間內造成不可逆的心臟損傷。過去診斷高度依賴醫師主觀判斷，標準與經驗差異可能導致誤判或延誤診斷。高雄長庚醫院與成功大學聯手運用AI技術突破瓶頸，開發出「AI川崎症輔助診斷系統」，只需一般抽血數據即可在1秒生成川崎症風險評估，提供快速、客觀、精準的診斷協助，為兒童健康把關，成為今年醫療科技展的一大亮點，也展現長庚在AI醫療創新上的國際競爭力。

台灣川崎症好發率高居全球第三名，僅次於日本以及韓國，每年約有1,000名新發個案，是兒科醫師最為感到棘手的兒科疾病之一。傳統臨床診斷特徵為持續發燒38°C（含）5天以上，合併五大典型徵象中的至少四項：草莓舌或嘴唇乾裂、結膜炎、頸部淋巴結腫大、四肢紅腫或脫皮、全身性皮疹。然而，這些徵象高度依賴醫師經驗判斷、標準不一，可能導致誤判或錯失治療的黃金時機。

為解決這一問題，高雄長庚醫院郭和昌教授領導的川崎症研究團隊，攜手成功大學電機工程專家，利用超過十萬筆發燒及川崎症病童資料訓練模型，打造出快速可靠的診斷輔助工具。臨床僅需輸入一般抽血檢驗數據（如CBC/DC、CRP、GOT/GPT），系統便能在1秒內產生風險預測。測試結果顯示，系統召回率達89％，專一性達92％，準確度高，具高度臨床應用價值。

川崎症治療分秒必爭，若延誤治療可能造成冠狀動脈瘤，影響孩童終身心血管健康。「AI輔助診斷川崎症系統」能有效降低醫師對主觀經驗的依賴，提升川崎症早期診斷率與治療時效性，並減少嚴重併發症的發生機率。此外，也能降低國家健保及家庭照護體系的長期負擔，具備顯著的公共衛生與社會經濟價值。

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