國立臺灣大學公共衛生學院流行病學與預防醫學研究所杜裕康教授指導之博士生林芷瑋，與臺大醫院總院、新竹臺大分院及雲林分院臨床團隊合作，結合流行病學、生物統計與人工智慧方法，發展可解釋之心房顫動中風風險預測模型，研究成果已發表於數位醫療領域國際頂尖期刊《npj Digital Medicine》。

　　心房顫動為最常見之持續性心律不整，亦為缺血性中風之重要危險因子。臨床上在預防中風與降低抗凝血治療所帶來之出血風險之間，需進行精準平衡。現行臨床風險評分工具多採固定加權方式，難以反映個體差異。本研究運用可解釋人工智慧模型，整合病患年齡、共病與用藥資訊，動態調整各項風險因子權重，提升個別化風險預測能力。

　　研究團隊利用臺大醫院整合資料中心2007至2016年間9,511位新診斷心房顫動個案進行模型開發，並於新竹臺大分院（1,300位）及雲林分院（1,242位）進行外部驗證。結果顯示，所建立之模型於不同醫療場域中皆具備良好穩定性與泛化能力，且在預測效能上優於傳統臨床評分工具。此外，透過可解釋性分析與決策曲線評估，進一步提升模型於臨床決策之應用價值。

　　本研究由跨領域團隊合作完成，整合臨床醫學、流行病學、生物統計與資料科學等專業。林芷瑋博士生為第一作者，負責研究設計、資料建置與分析，並統籌整體研究流程與跨領域整合。研究成果除展現人工智慧於臨床風險預測之應用潛力，亦回應醫療人工智慧在可解釋性與可信任性之發展趨勢，為數位健康與精準醫療提供具實證基礎之方法學架構。

本研究已正式發表於《npj Digital Medicine》（DOI: 10.1038/s41746-026-02470-3），該期刊隸屬Nature Portfolio，影響係數為15.1，於Healthcare Sciences & Services領域排名第一。

臺大醫院National Taiwan University Hospital官方臉書新聞連結：https://www.facebook.com/share/p/18F5bt9dv1/

臺大醫院官網最新消息：https://www.ntuh.gov.tw/ntuh/News.action?q_type=-1&q_itemCode=18529

ETtoday新聞雲：https://health.ettoday.net/news/3146943

Yahoo新聞：https://tw.news.yahoo.com/share/7d12b16f-156f-33d9-a460-9e1ecd9d2eee

TVBS 健康2.0：https://health.tvbs.com.tw/medical/362241

東森新聞：https://news.ebc.net.tw/news/health/546229

自由健康網：https://health.ltn.com.tw/article/breakingnews/5399214

公視新聞網：https://news.pts.org.tw/article/803069