研究地理分區、環境監測站與急性心血管疾病急診資料分布。圖／台師大提供
國立台灣師範大學地球科學系與資訊工程學系，以及台北市立大學衛生福利學系組成跨領域研究團隊，整合台灣23年來的氣象觀測、空氣品質監測與急診就醫資料，成功建立每日心血管疾病急診風險預測模型，並發現空氣污染因子，比傳統氣象因子更能有效辨識高風險日。
這項最新研究成果以「Predicting Daily Cardiovascular Emergencies Using Weather and Air Quality Data: A 23-Year Machine-Learning Analysis in Taiwan」為題，於6月12日發表在Q1國際期刊《GeoHealth》
研究團隊蒐集全台逾23年的環境監測資料，包括溫度、濕度、風速、降雨、PM₂.₅ 、PM₁₀ 、CO 、NO 、NO₂ 、NOx 、O₃ 、SO₂，以及衛福部超過500萬筆心血管疾病急診資料，建立184項環境特徵，並利用AI分析環境條件與每日急診風險間的關係。
北市大衛福系副教授林于凱表示，公共衛生研究的趨勢，是與地球系統科學及大數據分析結合。未來若能進一步整合即時空氣品質監測、氣象預報與健康風險模型，將有機會建立區域性的心血管疾病預警系統。
台師大地球科學系系主任黃婉如則表示，研究最大的意義，在於證明環境監測資料結合人工智慧分析技術後，能夠有效辨識高風險族群、高風險環境條件及主要暴露來源，為未來健康調適與風險管理提供重要的科學基礎。
研究團隊分析不同性別、年齡與地區族群的急性心血管疾病就診特徵，發現環境風險存在明顯的脆弱族群差異。男性急性心血管疾病就診率約為女性的1.7倍；65歲以上族群的急性心血管問題約為50至64歲族群的2.4倍，更是30至49歲族群的11倍以上。隨年齡增長，人體對氣溫變化、空氣汙染及其他環境壓力調節能力下降，使高齡者成為需要關注的高風險族群。
研究團隊進一步分析184項環境特徵，發現65歲以上族群對環境變化最敏感，其次為50至64歲族群；女性的環境敏感度亦略高於男性。結果顯示，高齡社會下，應特別關注高齡人口所面臨的空氣污染暴露問題。
在預測模型方面，研究團隊也發現，NOx、NO與NO₂等交通相關汙染物以及風速等大氣擴散條件，是影響急診風險最重要的環境指標。若未來能進一步結合即時氣象與空氣品質監測資料，將有機會發展健康預警系統，在高風險天氣來臨前，提醒脆弱族群。
2026/06/20 10:52
轉載自聯合新聞網: https://udn.com/news/story/6928/9577732?from=udn-ch1_breaknews-1-99-news
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