肩鈣化性肌腱炎AI預測體外震波療效成功案例

48 歲的王小姐在一家貿易公司的行政主管職位上工作。四個月前，她開始感到右肩不適，尤其是在穿脫衣服時會有卡卡的感覺，連睡覺翻身都會痛醒。經檢查後發現，她患上了肩鈣化性肌腱炎。專家指出，肩鈣化性肌腱炎在一般人群中的盛行率約為 2.5 至 10%，以台灣人口估算，約有 58 萬至 235 萬人受困於此病痛之中。這是造成肩部疼痛的常見病症。

王小姐在接受三個月的藥物與復健治療後，症狀時好時壞。在轉診至高雄長庚醫院骨科部運動醫學科後，由副教授周文毅評估並確認她屬於體外震波（ESWT）反應良好的族群。給予 ESWT 治療後，三週內她的疼痛明顯緩解，手臂活動也恢復靈活。約三個月後，她已能回歸正常生活。

周文毅指出，肩鈣化性肌腱炎是造成肩部疼痛的常見病症，最常見發生位置為旋轉肌群中的「棘上肌」，而旋轉肌對於肩部力量、穩定度與活動度具有重要作用。此疾病往往與退化、內分泌或代謝相關疾病的影響有關，女性的盛行率較高，主要發病於 30 至 60 歲之間的人群。

雖然 ESWT 治療已被證明能有效改善症狀，但臨床治療滿意度仍然僅約 6 至 7 成。周文毅帶領研究團隊首度結合人工智慧機器學習技術，開發出能夠預測 ESWT 療效與負向預後因素的 AI 模型。研究團隊分析了超過 400 例患者資料，包括性別、年齡、症狀持續時間、鈣化大小與型態以及功能和疼痛指數等臨床變數。

研究團隊比較了多層感知機、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，最終使用 eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）模型預測治療後的疼痛改善與功能改善。結果顯示，J48 決策樹模型在預測治療後鈣化能否完全吸收方面準確率高達 89.5%，而 XGBoost 模型則在預測治療後疼痛和功能改善方面的準確率達到 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 分的患者，在治療後的改善幅度相對有限。