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　　79歲的林女士在廚房做菜時，突然發生左側手腳無力，被家人送到中國醫藥大學附設醫院急診，林女士左側手腳僅能稍微移動、左側忽略症、左側顏面麻痺、嚴重口齒不清，神經部蔡昇達醫師初步研判為右側大範圍腦中風，需要立即進行電腦斷層掃描，幫助找到腦部受損位置與面積，中醫大附醫專家團隊先以無顯影劑的腦部斷層影像（Non-contrast CT, NCCT）確認林女士損傷狀況，接著跳開一般傳統途徑：以注射顯影劑進行腦部灌流掃描（CT perfusion, CTP）來幫助判斷腦中風位置與其範圍；為避免長者施打顯影劑可能突發的健康風險，以及加速醫師臨床評估的準確性，中醫大附醫專家團隊隨即啟動人工智慧中心開發的「iStroke腦中風診斷平台」，運用AI大數據建構的人工智慧模型，分析CT腦部影像，並模擬其施打顯影劑後的影像，來預測林女士損傷的腦部區域落點與體積，診斷出林女士為右側中大腦動脈阻塞導致缺血性腦中風，結合後續AI分析CTP得到的可救治區域與不可救治區域等資訊，輔助醫師判斷其治療成效。

79歲林女士發生腦中風（前排中），中國醫藥大學附設醫院神經部團隊啟用「iStroke腦中風診斷平台」縮短分析時間，蔡昇達醫師（右一）建議林女士接受「經動脈腦血栓去除術」，隨即由取栓治療專家神經外科郭政宏醫師（前排左二）進行治療，及時取出大動脈血栓

　　中國醫藥大學附設醫院神經部蔡昇達醫師，立即建議林女士接受「經動脈腦血栓去除術」，隨即由取栓治療專家神經外科郭政宏醫師進行治療，及時取出動脈血栓。林女士術後恢復狀況良好，不僅降低了大範圍腦中風後的死亡風險，其左側肢體與口齒不清的狀況大幅改善，手腳可以抬高，並從原本臥床狀態進步到可以乘坐輪椅，而忽略症也消失了，後續將繼續復健以強化肢體力量。

　　腦中風發生後會嚴重地影響患者的生理功能，甚至導致死亡，電腦斷層檢查是現今相當重要的高階醫療影像診斷技術，神經部蔡崇豪主任指出，臨床上依據腦部灌流掃描（CT perfusion, CTP）來診斷缺血性腦中風並評估其範圍時，需要花費額外時間來施打顯影劑以及完成腦部掃描，此外，慢病族群、急性腎臟傷害或重度慢性腎衰竭等病人對顯影劑也可能有過敏風險，注射顯影劑時，會發生噁心及嘔吐，若原本意識不清者，可能會因為將食物吸入肺臟而產生肺炎。中醫大附醫神經部與人工智慧中心合作，運用大量NCCT影像資料，設計出『無顯影劑電腦斷層下的缺血性中風偵測系統』，只要約90秒即可判斷有無急性缺血性腦中風，再結合中國附醫開發之『腦部灌流掃描（CTP）成像智慧分析系統』，建立iStroke平台，強化對於腦中風的診斷與治療決策能力。

　　中醫大附醫人工智慧中心許凱程主任強調，「iStroke腦中風診斷平台」平台利用深度學習架構以近400位病人資料進行人工智慧模型的訓練，使模型學習分析NCCT及CTP影像，自動圈選出腦部缺血區域、以及其內部的核心區域（ischemic core）和缺血半影區域（penumbra），以協助醫師準確評估急性缺血性腦中風患者接受緊急處置後的療效。目前該系統對於大於70毫升的腦部缺血體積，達到92.5%的準確率、100%的敏感度、與89.7%的特異性，已突破傳統人工判讀的能力。

　　中醫大附醫神經部呂明桂醫師表示，依據衛生福利部2021年統計顯示，腦血管疾病高居第四位，死亡人數超過1.2萬人，中風對國人健康衝擊甚鉅，且中風造成失能的後遺症，是我國成人殘障的主因之一，存活下來的病人往往會經歷漫長的復健，以期改善生活功能，但仍有許多患者需要長期照護並承受終身失能的痛苦，同時也導致社會與家庭沉重的負擔。腦呂明桂醫師進一步說明，中風可分為兩大類，其中大約80％的腦中風屬於缺血性腦中風，而20％則是出血性腦中風：出血性中風為突然的激動、血壓升高或其他原因造成腦部的血管破裂，血液進入腦部組織，進而引起腦部大範圍的受損。至於缺血性中風，則是目前台灣最常見的腦中風型態：由於腦血管硬化，導致血管狹窄及閉塞或心臟病引起血凝塊阻塞了腦部的血管或動脈，使腦細胞缺血缺氧受損，呂明桂醫師說，急性缺血性中風的治療具有急迫性，病人被診斷和接受治療的時間越久，可以挽救的腦部缺血範圍就越少。因此快速診斷病人是否罹患急性缺血性中風，並量化可救治的腦部範圍，是病人可以及早接受治療與恢復良好的關鍵之一。

　　中國附醫的無顯影劑電腦斷層下的缺血性中風偵測系統在快速識別可接受經動脈腦血栓去除術的腦中風患者方面取得了不錯的成果，發表於台灣神經醫學學會第23屆年會並獲得優秀論文獎項，另外也發表在2022年的亞太中風會議上。該平台能協助醫師提高腦中風的診斷效率，使更多患者能接受緊急治療，改善其病後的生活功能。

中醫大附醫AI人工智慧中心許凱程主任（右一）指出，「iStroke腦中風診斷平台」自動圈選出腦部缺血區域、以及其內部的核心區域和缺血半影區域，協助醫師準確評估急性缺血性腦中風病人接受緊急處置後的療效，達到92.5%的準確率

中國醫藥大學附設醫院 人工智慧中心 簡介

人工智慧中心致力於臨床資料之應用，藉由客觀理性的人工智慧技術，將巨量資料轉化為實用的神經網路模型。這些模型可提供臨床醫師第二專家診斷的資訊，並結合專業醫療決策，減輕分析大量醫療數據的負擔。中國附醫人工智慧中心許凱程主任指出六大研究主軸：神經、心臟、基因、感染、癌症、與智慧醫療。透過人工智慧和大數據相結合，建立完善的智慧解決方案，以協助患者的診斷、治療及預後。針對腦中風輔助診斷，中國附醫人工智慧中心、神經部與醫學影像部臨床醫師跨科合作，打造iStroke平台，提高中風診斷效率，跨部門團隊成員：神經部蔡崇豪部主任、呂明桂主任、蔡昇達主治醫師、王韋竣主治醫師、醫學影像部陳威良副主任及人工智慧中心許凱程主任。

中醫大附醫無顯影劑電腦斷層下的缺血性中風偵測系統-「iStroke腦中風診斷平台」，90秒快速識別可接受經動脈腦血栓去除術，該平台協助醫師提高腦中風的診斷效率，搶救更多病人緊急治療，改善其病後的生活功能

林女士（中）在腦中風發生後不到 90 分鐘，中醫大附醫「iStroke腦中風診斷平台」幫助分析絕大區域可救，即接受經動脈腦血栓去除術，由神經外科郭政宏醫師（右三）順利將右側中大腦動脈裡的血栓取出。術後僅少量腦組織受到永久性損傷

林女士術後手腳可以抬高，並從原本臥床狀態進步到可以乘坐輪椅，也可以短暫站立。臨床顯示，腦出血病人僅三分之一可以完全康復恢復活動，AI平台幫助醫師縮短評估區域時間及時搶救，是林女士康復的重要關鍵

中醫大附醫神經部呂明桂醫師（前排右三）表示，衛生福利部2021年統計顯示，腦血管疾病高居第四位，死亡人數超過1.2萬人，中風對國人健康衝擊甚鉅，且中風造成失能的後遺症，需高度重視