港大醫學院研新AI模型 一次驗血預測6大心血管疾病 早15年預知風險
發佈時間：14:00 2026-03-18 HKT
心血管疾病是本港的頭號殺手。港大醫學院藥理及藥劑學系研究團隊成功研發一套人工智能風險預測框架CardiOmicScore，只需一次驗血，即可精準預測未來15年內罹患六種主要心血管疾病的風險，包括冠心病、中風、心臟衰竭、心房顫動、外周動脈疾病及靜脈血栓。
傳統風險評估存局限 結合AI突破
傳統身體檢查中，醫生通常依據年齡、血壓、吸煙史等指標評估心血管風險。然而，這些指標難以捕捉疾病早期的隱藏變化，導致許多患者在確診時已錯過最佳干預時機。近年「多基因風險評分」普及，港大醫學院藥理及藥劑學系副教授張清鵬解釋：「雖然基因終生不變，卻無法反映生活方式及環境改變對身體狀況的即時影響。」故需要能即時反映身體健康狀況、預警心血管疾病的工具。
港大研究團隊利用深度學習技術，整合基因組、代謝組與蛋白質組等多組學資料，建構出CardiOmicScore風險預測框架。研究以英國生物樣本庫大規模人群資料為基礎，分析血液中：
- 2,920種蛋白質
- 168種代謝物
這些生物信號猶如身體的「即時記錄儀」，能捕捉免疫系統、新陳代謝及血管健康的細微變化。張清鵬教授表示：「蛋白質和代謝物才能真正反映我們身體當下的健康狀況」，而新研發的AI模型正是為分析這些複雜訊號而設計，幫助醫生和病人在病發前掌握預警訊號。
精準預測六大疾病 提早15年識別高危群組
研究結果顯示，CardiOmicScore系統能將多組學數據轉化為個人化風險評分，其預測能力遠超傳統的多基因風險評分。在結合年齡、性別等常規臨床資訊後，此模型能大幅提升以下6種常見心血管疾病的預測準確度：
- 冠心病
- 中風
- 心臟衰竭
- 心房顫動
- 外周動脈疾病
- 靜脈血栓
更關鍵的是，系統能在患者出現任何症狀前15年發出預警，為早期干預提供黃金機會。
這項研究標誌著精準醫療的轉折——從「基因層面」轉向「多組學層面」，在未來市民可能只需抽取少量血液，就能得出涵蓋多種心血管疾病的全面風險評估報告。張清鵬教授展望：「我們希望藉助科技，及早辨識和預防尚未出現的疾病，推動健康管理從被動應對轉為主動預測與介入，為公共衛生及個人醫療帶來深遠影響。」
資料來源：港大醫學院
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