除了價格較高的冠狀動脈電腦斷層掃描（CT）外，還有其他更經濟實惠的健檢項目可用於初步評估心血管疾病風險。由於 CT 掃描費用較高，對部分民眾而言負擔較重，因此尋找替代方案成為一種需求。
在經濟考量下，民眾可能會選擇其他較便宜的檢查方式，但這些方式的準確度可能有所差異。此外，也可能因為經濟壓力而延遲或放棄檢查，特別是對高風險族群而言，這可能會錯失早期發現和治療的機會。另一種替代方案是透過一般健檢中的低劑量肺部電腦斷層掃描，搭配 AI 技術進行心血管疾病風險預測。這種方式的成本相對較低，但診斷精確度可能有所不同。
台大醫院團隊與輝達（NVIDIA）合作開發的 AI 模型 HeaortaNet，可以自動分析心臟主動脈鈣化/脂肪，大幅縮短醫師判讀影像的時間，並提高分析準確度。這種「影像加值判讀」的概念，讓民眾在接受其他檢查時，也能同時得到心血管疾病的風險預測。儘管這項技術有助於降低成本和提高效率，但未來的醫療決策仍需考量個人經濟狀況、風險因素以及不同檢查方式的優缺點。
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