台灣跨團隊合作突破！ 代謝與心血管疾病用AI精準預測

【NOW健康 林郁敏／台北報導】台灣跨領域團隊在肥胖、糖尿病腎病變（DKD）及冠狀動脈疾病（CAD）研究再創重要突破。國家衛生研究院、基隆長庚醫院、宏碁與陽明交通大學合作，自2020年起推動「智慧預測系統之建置」計畫，整合AI分析、多重體學資料與本土族群研究，成功提出多項國際首見的疾病機制與預測模型成果，讓台灣在全球精準醫療布局中占有一席之地。

台灣洗腎率全球第一、肥胖率盛行 AI整合分析疾病準確率逾7成

台灣的肥胖與代謝疾病現況嚴峻，根據衛福部資料顯示，國人成人過重及肥胖率超過5成，20歲以上糖尿病盛行率達12.8%；DKD更是末期腎臟病的主要原因，使台灣洗腎率長年位居全球第一；CAD則為國人心血管死亡主因，每年造成逾萬人喪命。研究團隊強調，建立能提前預測高風險族群的工具，是改善國人健康與降低健保負擔的關鍵。

研究團隊在DKD領域中，針對990位受試者進行腸道菌相完整定序，並結合血液代謝體資料，運用AI建構疾病分類模型，整合分析準確率超過7成。研究揭示13種與腎功能相關的菌群，其中Gemmiger spp.活性與支鏈胺基酸（BCAA）代謝密切相關，而DKD患者血中BCAA濃度顯著升高，凸顯腸道菌與腎臟疾病之間「腸－腎軸」的重要連結。團隊指出，若將腸道菌檢測與AI模型導入臨床，有助早期找出腎病變高風險族群並給予個人化介入策略。此研究已於今年3月發表於國際期刊《Gut Microbes》。

在心血管疾病研究中，團隊分析基隆長庚781位受試者的基因體與代謝體資料，並以AI建構跨體學預測模型，AUC高達0.917，優於傳統臨床指標。研究證實血漿磷脂濃度會隨著CAD風險增加而下降，而LPCAT1基因突變則在脂質代謝異常與疾病進展中扮演關鍵角色。成果已於今（2025）年8月刊登《Biomarker Research》。

從腸道菌相到心血管疾病 補足AI預測量能

這些研究成果突破了以歐美族群為主的基因風險模型限制，台灣團隊首次以本土資料提出「腸－腎軸」與「基因－脂質－心血管疾病」等跨體學機制，不僅補足了全球研究族群的缺口，也展現台灣在精準健康與AI醫療領域的科研能量。

「智慧預測系統之建置」目前已逐步從研究走向臨床應用。團隊建立的國人體學資料庫與AI預測平台，未來可望與健保雲端資料串接，協助醫師進行臨床決策，並擴大應用至其他重大疾病。宏碁與旗下宏碁智醫也正推動將研究成果商品化，包含臨床決策支持系統與醫材產品，為台灣AI醫療產業注入新動能。

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