保健》肩鈣化性肌腱炎 AI預判體外震波療效
48歲王小姐,在一家貿易公司擔任行政主管。4個月前,她開始覺得右肩不適,穿脫衣服時感覺卡卡,連睡覺翻身都會痛醒,原來是罹患了肩鈣化性肌腱炎。專家指出,肩鈣化性肌腱炎盛行率約為2.5至10%,以台灣人口估算,約為58.8萬至235萬人,是造成肩部疼痛的常見病症。
王小姐接受3個月的藥物與復健治療後,症狀時好時壞,轉至高雄長庚醫院骨科部運動醫學科求診,由副教授周文毅評估後,透過人工智慧輔助分析系統,確認她屬於體外震波(ESWT)反應良好族群。給予ESWT治療後,3周內疼痛明顯緩解,手臂活動也恢復靈活。約3個月後,回歸正常生活。
周文毅指出,肩鈣化性肌腱炎是造成肩部疼痛的常見病症,最常見的發生位置為旋轉肌群中的「棘上肌」,而旋轉肌是肩部力量、穩定度與活動度的重要結構。此疾病與退化、內分泌或代謝相關疾病有關,女性盛行率較高,常見於30至60歲間的族群。
雖然ESWT治療已被證實能有效改善症狀,但臨床治療滿意度仍僅約6至7成。周文毅率領研究團隊,首度結合人工智慧機器學習技術,開發出可預測ESWT療效與負向預後因素的AI模型。
研究團隊分析超過400例患者資料,納入性別、年齡、症狀持續時間、鈣化大小與型態、功能與疼痛指數等臨床變數。研究團隊比較多層感知機、朴素貝葉斯、序列最小優化、邏輯回歸與J48決策樹等機器學習演算法,並使用eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)模型預測治療後疼痛與功能改善。
結果顯示,J48決策樹模型預測治療後鈣化能否吸收完全之準確率高達89.5%,而XGBoost模型預測治療後疼痛與功能改善之準確率達到90%以上。同時,症狀持續時間超過10個月、治療前疼痛指數(VAS)高於5分,以及功能指數(CMS)高於55分者,在治療後的改善幅度則相對有限。
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