[发明专利]一种以心血管标志及机械学习运算法进行冠心症筛检的方法

说明书

一种以心血管标志及机械学习运算法进行冠心症筛检的方法，将多个受检者的检体以具有多项心血管标志的套组进行检验，并将检验的结果及其相对应的冠心症疾病状态输入至机械学习机中，接着由该机械学习机中选出分类效能最佳的数个心血管标志检验的变量数值及相对应冠心症疾病状态，经由监督式机械学习运算法建立冠心症预测模型，再将新受检者检体透过多项心血管标志套组检验所得到的数据，输入至上述冠心症预测模型中进行罹患冠心症的风险评估，藉由上述方法不但能提高一般族群冠心症筛检便利性，更能提高经济性及正确性。

技术领域

本发明为一种冠心症筛检的方法，尤指一种结合了心血管标志及机械学习运算法而得到的冠心症筛检的以心血管标志及机械学习运算法进行冠心症筛检的方法。

背景技术

心血管疾病是许多开发中国家、先进国家的主要死因，尤其是冠心症及其随时可能导致的心肌梗塞，而冠心症的治疗及照护，更是为社会带来了沉重的负担。因此若在早期对冠心症进行诊断，则可降低心肌梗塞及其他并发症，然而在先前相关技术中，并不存在实施简单筛检冠心症的方法，现有冠心症筛检的工具费时、花费高、辐射曝露、较危险，又须仰赖人工判断。

举例来说，通常无症状、相对健康族群欲进行冠心症筛检，会采用下列方法：1.心脏核子造影；2.心导管；3.冠状动脉电脑断层造影，以让病患在无明显症状的情况下筛检出潜在的冠心症。上述筛检方法虽然成效良好，却都存在着一定的限制。首先，心脏核子造影、心导管检查、冠状动脉电脑断层造影的检查过程中都伴随着高量的辐射暴露。心导管检查虽说准确率最高，但也同时有着冠状动脉破裂风险。冠状动脉电脑断层造影是目前侵入性较低且同时高准确率的冠心症筛检方法，然而这种方法必须仰赖电脑断层造影的使用，除了放射量暴露的问题以外，电脑断层造影的仪器、检查费用还是相对昂贵，无法满足族群大规模筛检的需求。

习用的另一种方式系透过使用心血管标志套组来进行检验，然而心血管标志套组包含了相当多项心血管标志的检验数值，目前医疗常规大多仍依靠人员的判读。在判读的方法部份，多使用各个心血管标志的阈值为依据，意即：若任一心血管标志的检验数值超出了阈值，即预测该受测者有潜在冠心症的危险性较高。然而，这样的做法通常无法对整体数据的综合分布型态进行判断，因而影响其在临床使用上的准确效能。

总体而言，这些做法不但不便利、价钱高，而且可能使受检者暴露在潜在的医源性伤害及辐射量下，不是理想的做法。综合上述，目前缺乏可行的技术，可方便地在无症状的一般族群中做冠心症筛检。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种以心血管标志及机械学习运算法进行冠心症筛检的方法，能针对无明显症状的一般族群，提供一种以心血管标志及机械学习运算法进行冠心症筛检的方法，以能同时提高冠心症筛检的便利性、经济性及正确性。

为实现上述目的，本发明公开了一种以心血管标志及机械学习运算法进行冠心症筛检的方法，其特征在于包含下列步骤：

A.将多个受检者检体以具有多项心血管标志的套组进行检验，并将检验的结果及其相对应冠心症疾病状态输入至机械学习机中；

B.透过该机械学习机选出分类效能最佳的数个心血管标志的变量数值；

C.使用挑选过后的变量数值及相对应冠心症疾病状态，藉由监督式机械学习运算法建立冠心症预测模型；

D.将新受检者检体透过多项心血管标志套组检验所得到的结果数据，输入至上述冠心症预测模型中进行比对运算及分析，并做出罹患冠心症的风险评估。

其中，当冠心症预测模型的判读结果具有潜在风险，将对新受检者进行预警通知。

其中，所述的冠心症疾病状态以有冠心症/无冠心症的状态分类，或是以冠心症严重程度分类。

其中，冠心症疾病状态的判定日期与多项心血管标志套组的检验日期，两者相隔时间为1天到3年之间。