港大AI血液檢測CardiOmicScore：一次抽血預測六大心血管疾病，最快提前15年示警

港大CardiOmicScore AI血液檢測系統的核心技術與預測能力是什麼？

根據科技新報報導，香港大學李嘉誠醫學院研發出名為CardiOmicScore的AI血液檢測系統，其核心特點在於「民眾只需透過一次抽血，就能評估未來罹患六種主要心血管疾病的風險，最快可在臨床症狀出現前15年發出警訊」（E1）。

這套系統的技術基礎，來自研究團隊運用英國人體生物資料庫（UK Biobank）的大型族群數據，分析血液樣本中2,920種循環蛋白質與168種代謝物（E3）。換言之，CardiOmicScore並非依賴單一生物標記，而是透過大規模蛋白質體與代謝體數據的AI建模，找出與未來心血管疾病相關的訊號。

這項研究的科學證據來源與發表平台

這項研究已正式發表於國際權威期刊《Nature Communications》（E2），意味著其方法與結果已通過同儕審查程序。研究所使用的數據基礎，同樣來自前述英國人體生物資料庫中2,920種循環蛋白質與168種代謝物的分析（E3）。發表平台與數據來源兩者相互印證：一個大型公開生物資料庫，加上國際期刊的審查機制，構成了這項技術目前公開可查證的科學證據基礎。

研究團隊的願景：從被動治療轉向主動預測介入

本研究主導者、港大醫學院藥理及藥劑學系副教授張清鵬表示，團隊希望透過這項科技，將健康管理模式從「被動的生病治療」轉向「主動的預測與介入」（E4）。這個定位呼應了CardiOmicScore的技術設計初衷——既然系統能在臨床症狀出現前15年就發出警訊（E1），其應用場景自然指向疾病發生前的早期介入，而非等到症狀出現後才治療。

CardiOmicScore目前的發展階段與商業化展望

儘管CardiOmicScore已有發表於《Nature Communications》的研究成果作為科學基礎（E2），團隊也強調，該技術目前仍處於研究階段，尚未公布明確的商業化時間表（E5）。這代表目前仍屬於學術研究成果，尚未進入臨床應用或市場銷售階段。

台灣心血管疾病的疾病負擔現況

雖然CardiOmicScore的研究來自香港，但台灣心血管疾病的疾病負擔數據，有助於理解這類早期預測技術可能對應的臨床需求規模。以下整理相關統計：

根據衛福部統計，國人心臟疾病死亡時鐘有逐年縮短趨勢，民國99年每33分32秒就有1人死亡，隔年就縮短至31分50秒（E7）。另一方面，美國心臟協會於2017年11月下修高血壓標準，只要超過130/80毫米汞柱就算高血壓，台灣因此突然間增加一百多萬名高血壓患者（E8）。馬偕醫院心臟內科則指出，台灣有超過400萬高血壓病患，其中將近50萬人屬於難治型高血壓（E9）。

為什麼需要早期預測型檢測？現有檢查方式的侷限

振新醫院心臟醫學中心主任魏崢指出，有15%冠狀動脈阻塞的病人從未發生胸痛症狀，也有的人症狀不嚴重，皆容易忽略疾病，因此建議40歲以上民眾安排運動心電圖檢查（E6）。這正好凸顯依賴症狀或傳統檢查方式的侷限——當有相當比例的患者根本無症狀可循時，等待症狀出現才就醫的模式，可能已經錯過早期介入的時機。這也是CardiOmicScore訴求最快可在臨床症狀出現前15年發出警訊的意義所在（E1）：若能在症狀出現前十幾年就示警，理論上可以補足「無症狀病患難以及早發現」這類現有檢查方式的落差。

這代表什麼

將前述證據並列可見一組張力：一方面，台灣既有的心血管疾病負擔數據顯示問題持續存在——心臟疾病死亡時鐘從每33分32秒縮短至31分50秒（E7），高血壓患者逾400萬人、其中近50萬人屬難治型（E9），且有15%冠狀動脈阻塞病人毫無症狀（E6）；另一方面，港大團隊發表於《Nature Communications》的CardiOmicScore研究（E2），提出以一次抽血、分析2,920種蛋白質與168種代謝物（E3），最快提前15年預警六種心血管疾病的技術路徑（E1）。然而，正如團隊自己所強調，這項技術目前仍處於研究階段，尚未公布明確的商業化時間表（E5）——這代表科學證據與臨床可近用性之間，目前仍存在一段尚待跨越的距離。