肩鈣化性肌腱炎AI預測體外震波療效

48 歲的王小姐在一家貿易公司擔任行政主管。四個月前，她開始感到右肩不適，尤其是在穿脫衣物時會有卡卡感，甚至連睡覺翻身都會痛醒。經檢查後，發現是患有肩鈣化性肌腱炎。根據專家統計，肩鈣化性肌腱炎的盛行率約為 2.5％至 10％，以台灣人口估算，大約有 58 萬至 235 萬人深受此病痛所苦。這是造成 Shoulder 疼痛的常見病症之一。

王小姐接受三個月的藥物與復健治療後，症狀時好時壞，最終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，決定採用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，三週內疼痛明顯緩解，手臂活動也恢復靈活。約三個月後，王小姐回歸正常生活。

周文毅指出，肩鈣化性肌腱炎是造成肩部疼痛的常見病症，最常發生的位置為旋轉肌群中的「棘上肌」。旋轉肌是肩部力量、穩定度與活動度的重要結構，此疾病可能與退化、內分泌或代謝相關疾病有關，女性較為高發，多見於 30 至 60 歲間的族群。

雖然 ESWT 治療已被證實能有效改善症狀，但臨床治療滿意度僅約六至七成。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、樸素貝葉斯、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，研究還指出，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。這些發現對於醫生與患者而言，具有重要的臨床意義，有助於提高治療的成功率及預後效果。