2023-09-24 醫療.風溼過敏免疫
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2023-09-04 活動.活動最前線
「你的退休力，今年有幾分？」填指標就有機會抽好禮！
「你的退休力，今年有幾分？」百歲時代來臨，每個人都要以至少活到一百歲來規畫人生，退休或不退休都是未來生活的選項。面對比想像中還要長的人生，聯合報推出「六種動物測驗你的退休力」，每年都要健檢一次，檢視自己的退休能力。所以，你今年填答了嗎？還沒有填答的你，歡迎立即檢視，自我評估退休準備，及早超前部署。 即日起到九月底之前填寫，有機會喝咖啡拿精選好物。 聯合報於2020年開啟國民退休準備工程，推出「退休準備指標」，2021年起推出 「退休準備指標2.0──六種動物測驗你的退休力」。退休準備指標以財務、健康、社會連結、活躍好學及自在獨立為五大核心能力，「六種動物測驗你的退休力」利用人工智慧演算於問卷設計，在近三萬筆資料中得到六群退休力準備樣貌，再經找出代表動物。六種動物依分數高低，依序為「王者獅子」、「翩翩蝴蝶」、「暖男水豚」、「好奇海豚」、「做自己貓熊」及「慢慢樹懶」，各自有值得讚許的優點，卻也有不足之處，期待大家透過檢測得知代表動物，思考自己的老後準備有那些優勢，那些面向需要加油。●「六種動物測驗你的退休力」●元氣網「退休力」為幫助大家打造退休力，元氣網「退休力頻道」推出一站式服務，從許多專家及過來人經驗中，幫你畫重點，列出必做事項清單，提供預約未來美好生活的解方。●抽獎辦法：即日起至9月30日（六）完成填寫指標，並留下會員聯絡資料，即可參加抽獎，總金額超過一萬元！本活動將隨機抽出100名市價45元電子咖啡禮券及4名市價1280元的膠原葉黃素軟膠囊。 ●10月2日（二）隨機抽出得獎名單，主辦單位於12月15日（五）以簡訊或電子郵件發送電子禮券序號予所有得獎者。 ●參加者進行本活動時，即視同接受本活動相關注意事項與活動辦法，元氣網得取消其得獎資格並對於任何破壞本活動之行為保留相關權利，參加者不得提出任何異議。 ●元氣網保有活動最終解釋權，並保留隨時修改、變更、暫停或終止本活動內容之權利，若有修改以網站公告為準。 ●為確保中獎者權益，活動參加者務必於加入會員時留存正確個人資料（真實姓名、聯繫電話、地址），並確認聯繫電話皆為真實且處於可正常接收訊息狀態，主辦單位將依中獎者所提供電話、電子信箱通知領獎相關事宜。若手機於傳輸過程中因非可歸責於主辦單位之因素（如手機號碼非正常使用中、手機無法接收訊號、手機因系統過濾無法寄達等）致未收到中獎通知，恕不負責。 ●依據個人資料保護法，加入會員參與本活動者，一切權利依聯合報會員規定。（https://www.udngroup.com/members/udn_privacy）
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2023-08-10 醫聲.醫聲要聞
安寧醫療2／無指引易生糾紛 台大跨國研究尋醫療實證
安寧緩和醫療能減輕末期病患生理、心理痛苦，幫助病患善終。但安寧緩和醫療行為並無明確的醫療指引，若醫師與家屬照護意見不同，容易造成糾紛。台大醫院家庭醫學部主任程邵儀表示，台大醫院近年與日本、韓國進行臨終病人跨國研究，目標是找出臨床證據、訂定指引。「安寧緩和醫療不是照自己的想法，醫師做任何事情都要有臨床依據。」程邵儀說，過去安寧緩和醫療並未訂有相關指引，透過跨國研究，了解亞洲末期病人的症狀表現、死亡品質，是希望能有更可靠的臨床證據，據以訂定指引，提升安寧緩和醫療品質。台大醫院與國際合作 研究華人文化特色程邵儀表示，台大醫院與國際合作，台日韓三國共同發表針對超過2000位臨終病人的前瞻性資料庫追蹤，這也是亞洲安寧緩和醫療重要的里程碑，已發表多篇研究論文。她舉例，華人文化使然，家屬很在意病人「能不能吃」，若病人無法進食，看在家屬眼裡相當痛苦，醫師也會被要求給予點滴，「但到底給點滴有沒有好處，過去沒有做過研究。」台大醫院發表在國際期刊「Cancer」的論文就發現，每天給予適量點滴，能改善病人死亡品質。安寧醫療愈早介入 死亡品質愈好此外，程邵儀說，安寧緩和醫療未必要到疾病末期才介入，應將其視為「預防醫學」，愈早介入愈好，能避免憾事發生，對病人來說愈早介入，死亡品質愈好，且應隨病程演進加重安寧緩和醫療介入的強度。自己從業初期，見過不少病患「搞不清楚狀況就走了」，安寧緩和醫療可幫助患者把握所剩時間、完成心願。以公共衛生觀點來說，安寧緩和醫療是人性化、無法被人工智慧（AI）取代的服務。她表示，癌症病人在診斷初期常會驚慌失措，尤其愈年輕的患者壓力愈大，此時緩和醫療、心理師的介入，能幫助緩者減緩焦慮；治療期間，因施打化療藥物副作用多，此時醫師可開要紓緩、復健師給予建議；若患者不幸進入第四期，則緩和醫療全面介入，幫助患者改善症狀，提供心理治療資源，幫助患者臨終交代。
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2023-08-07 醫聲.癌症防治
癌症登記師流失恐損癌友治療品質 AI導入加速肺癌等7癌診斷
我國癌症登記資料庫完整率98％，成為癌症研究與治療重要參考資料，500多名癌症登記師功不可沒，但因平均月薪僅3萬多元，近來招募不易、流動率偏高，專家提醒，如任其惡化，癌登資料不確實就可能影響政府癌症防治政策，降低癌友治療品質。對此，國健署與國衛院合作，將人工智慧（AI）導入癌症登記系統與影像判讀應用，處理複雜且重複性高的工作，目前率先用於肺癌，預計今年新增其他6項癌症，加速臨床判讀效率與準確度。負責近千名癌友資料 癌豋師薪水卻少護理師一半癌症登記師專業領域已發展40年，絕大部分民眾並不瞭解這個行業。台灣癌症登記學會理事長李明陽表示，癌症登記師需有護理、醫管等醫療相關科系畢業，經一定訓練及學理、登錄等考試取得執照才能擔任，且因醫療不斷推陳出新，每3至6年需接受繼續教育。李明陽說，依「癌症防治法」規定，每收治1千名癌症患者，醫院就必須聘請一名癌症登記師，現有506名癌症登記師，每年要負責登錄超過10萬筆新發生癌症個案接受治療一年後的所有報告，加上3至5年後個案病情追蹤，平均每人負責5百至1千名癌友資料，壓力沉重。楊奕馨表示，醫院血汗不止醫師、藥師，癌症登記師也很血汗，在新冠疫情爆發前，癌症登記師人數已經不夠，李明陽指出，癌症登記師並非第一線臨床單位人員，屬於後端品管人員，薪水較低，且國家補助費用不多，一般來說，起薪2萬6千元，平均月薪在3萬5千元上下，幾乎只有護理師薪水一半。每名癌友須登記115欄位 傷眼成常見職業傷害癌登之初，每名癌友需登錄30至60個欄位資料，現在因國際趨勢朝向精準醫療發展，增加至115個欄位，工作量增加，但人數占比卻固定於1000：1。國衛院癌症研究所研究員楊奕馨說，根據國外研究，一位癌症登記師填一份資料需花45至90分鐘，換算一天只能處理5至10個病人資料，相當耗時又耗工。新光醫院癌症登記師陳㻰玫表示，將癌友從檢查、確診，到更精細檢查、確認期別、後續治療及存活情況等等文本報告轉為代碼，一筆一筆輸入癌症登記資料庫。以癌症部位來說，必須標注原發部位、型態組織、腫瘤大小、深度及淋巴結、結節顆數及有無轉移，還要登記做了化療、電療或荷爾蒙治療，近年還會加註不同癌症的不同特定因子，缺一不可。陳㻰玫指出，登錄資料後，除了自己檢查，也會與同儕互閱、勘誤，確認正確再提交國健署癌症資料庫。由於長時間盯著電腦，「癌症登記師的職業傷害是視力變差、眼睛疲勞」。「癌症登記師為台灣抗癌的幕後英雄…」李明陽說，這群專業人士忠實記錄癌友接受哪些治療、病程進展，而所有資料正為政府擬定防癌政策的重要參考依據，例如，國健署成人五癌公費篩檢；近一、兩年來，癌登大數據顯示，有癌王之稱的胰臟癌罹病人數逐年增加，這也讓政府及醫界有所警覺，正研擬相關防治措施，希望早期發現、早期治療。李明陽期盼民眾多多支持癌症登記，而政府在解決護理荒時，也應重視癌症登記師薪資權益及培訓，以免損及癌友治療品質。楊奕馨說，若能運用AI協助，可釋出更多量能來處理需要精細判讀的項目，也可望加速癌症登記資料的公布時程。AI協作省時省力 今年再擴大應用於口腔癌、子宮頸癌等6癌國健署與國衛院合作開發AI導入癌症登記系統，目前優先應用於肺癌。楊奕馨表示，AI導入後可自動產出至少30個欄位，且準確度達85%以上，癌症登記師可以在填報時同步對照AI預測資料，雙邊進行檢核，每筆資料約可減少1至2分鐘的重複確認時間；除了肺癌以外，預計今年將擴大應用於其他6項常見新發生癌症，包括口腔癌、子宮頸癌等。此外，國健署也與台灣大學合作，利用AI開發肺癌低劑量電腦斷層掃瞄（LDCT）影像輔助程式，協助進行複雜的肺結節標註與報告繕打作業。台大醫院影像醫學部心肺影像診斷科主任張允中表示，LDCT是採取64切電腦斷層，判讀時需閱覽近400張影像畫面，相當花費人力與精神，尤其早期肺癌大多以微小結節表現，人工判讀不易。張允中說，該AI系統使用國外開放資料集來建模，但台灣肺癌表現和國外不同，因此使用台大醫院資料訓練，共訓練650例、2337顆肺結節，打造有助於偵測台灣或亞洲肺癌的模組，準確度可達85％以上，對於大於6mm的結節，判讀準確率可達9成。國健署長吳昭軍表示，癌症登記資料庫從民國68年建置，對於我國流病調查、癌症防治有很大幫助，多年來透過醫院癌登人力協助，使得癌登資料庫準確度高達98%，正確性非常高，透過AI導入加速資訊化、智慧化，縮短癌症登記速度，提升效率也減少錯誤率，發展完成的AI輔助程式，將免費提供醫療院所使用，預計今年底前導入，歡迎各醫院主動聯繫。目前已完成北中南三區之3場推廣說明會，合計有110家醫療院所、367癌登人員與資訊人員參加。（責任編輯：周佩怡）
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2023-08-02 慢病好日子.深度報導
慢病放大鏡【共病】防治篇3｜人、財、識能3缺 醫籲各科打破城牆
人人談癌色變，但慢性疾病對健康危害更嚴重，八成中老年人至少罹患一種慢性病；年逾六十五歲，罹患兩種以上比率高達七成。慢病專家認為，目前在醫療端，慢病共病的整合治療仍有加強空間，且人力、財源、識能三缺，政府應正視慢病共病對於國人的威脅。衛福部統計，二○二一年國人死亡原因中，四大非傳染性疾病就超過六成，癌症占百分之廿八、心血管疾病百分之廿二點八、糖尿病百分之六點二、慢性呼吸道疾病百分之三點四，累積慢性疾病占比來到百分之卅二點四。台灣整合照學會常務理事周明岳表示，「共病症」是指某特定疾病及其併發症，例如，糖尿病患者常合併視網膜病變。「多病共患」則是一個病患同時罹患兩種或兩種以上疾病，臨床上不少病患有糖尿病、腎臟病、高血壓，治療上更為棘手，亟需整合慢病共病資源。周明岳點出現有整合困境，例如人力上，需整合藥師、營養師、護理師、醫師、個管師等專業人員，但健保並未給予相關給付，醫師在診間繁忙，無法提供各個病患詳實衛教，個管師則是分科別各自管理，無法針對慢病共病患者一步到位的衛教訊息。糖尿病衛教學會理事長王治元指出，台灣糖腎共照網做得很好，這是正確的方向，但在推動「慢性共病衛教師」時，常引起極大反彈，因為醫療院所不知經費從何而來。若要建置足夠衛教人力，應走向定額給付作做為鼓勵。台灣腎臟醫學會理事長吳麥斯指出，慢性腎臟病的共病眾多，在疾病早期階段，各科別一起協助病友找出問題，到了後期，則共同照顧。健保推廣「糖腎共照」（糖尿病及初期慢性腎臟病照護整合方案），希望持續打破各科別的藩籬，齊心照護腎臟病友。健保署副署長李丞華表示，慢病共病患者必須跨科、跨院就醫，透過ＡＩ人工智慧，除了整理同一家醫院病歷摘要，提高門診效率，未來還可跨院整理出完整病歷，有助於慢病共病治療。【慢病好日子】糖友早上出門太匆忙，不吃早餐會影響血糖控制嗎？為什麼洗腎的人會便秘？有什麼助排便的好方法？提供最接近病友真實疑問的慢病衛教資訊，與您一起好好過慢病日子！ 📍瀏覽專題>>慢病好日子主題圈 📍觀看影音>>慢病好日子YouTube 📍專屬訂閱>>慢病好日子電子報 📍追蹤加入>>慢病好日子-一起最愛問粉絲團
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2023-08-02 慢病好日子.深度報導
慢病放大鏡【共病】防治篇4｜善用AI「算病」 更精準個人化
相較於癌症的詭譎多變，慢性病相對單純，可預期性高，近幾年來，ＡＩ人工智慧、大數據分析等技術發展迅速，台灣腎臟醫學會理事長吳麥斯、糖尿病學會理事長黃建寧、中華民國心臟學會秘書長王宗道等專家均認為，善用ＡＩ系統，可精準預測出風險，提高治療及照護品質。吳麥斯表示，衛福部推動「糖腎共照」，腎臟科醫師看診時，須觀察血壓、血脂等數字，心臟科醫師也會看到糖化血色素等數值，醫院端如能引進數位科技系統，全方位地評估病患的血壓、血糖等資料及相關危險因子，相信能夠提高慢性共病患者的治療品質。為了民眾容易了解慢性腎臟病，台灣腎臟醫學會以紅橘黃綠等燈號區別，如檢測數字落在綠色區間，風險較低，每年應至少追蹤一次腎功能。如為高風險的橘燈，務必積極治療，每年做兩到三次腎功能檢查，吳麥斯說，如透過衛教及數位科技，病狀控制在橘燈，不致惡化為紅燈，就是最好的永續。黃建寧指出，在「慢性疾病共照衛教」中，病患就像在高速公路開車，遇到心臟、腎臟科等慢病問題，就進入休息站，接受衛教、治療，再回到高速公路往前開，如能導入ＡＩ系統，慢病共病治療就更完善。黃建寧說，ＡＩ有如「自動駕駛」，可自動預測、運算，提醒慢病患者何時至休息站，接受衛教以及治療。王宗道說，傳統使用三高、年齡、體重、ＢＭＩ等因子預測心血管疾病風險，準確度僅約七成，原因在於生活、飲食、運動、睡眠習慣、情緒等指標尚未能量化，且慢性腎臟病、代謝症候群等共病未能納入預測平台。王宗道說，二○二○年起，心臟學會分析健保資料，結果發現，心血管鈣化分數處於「超高風險者」，即使做過血脂檢查，服用抗血脂藥，仍有半數未意識自身血管鈣化嚴重，未接受治療。二○二一年一項研究透過ＡＩ分析四十四萬名心血管疾病高風險群就醫行為，結果顯示，實際就診不到兩成。王宗道說，若能定期量血壓，並規律用藥，可降低百分之五十一心血管疾病發生率及百分之廿六死亡風險。【慢病好日子】糖友早上出門太匆忙，不吃早餐會影響血糖控制嗎？為什麼洗腎的人會便秘？有什麼助排便的好方法？提供最接近病友真實疑問的慢病衛教資訊，與您一起好好過慢病日子！ 📍瀏覽專題>>慢病好日子主題圈 📍觀看影音>>慢病好日子YouTube 📍專屬訂閱>>慢病好日子電子報 📍追蹤加入>>慢病好日子-一起最愛問粉絲團
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2023-07-30 醫療.百病漫談
健保大數據／電腦斷層、磁振造影 61至70歲影像檢查做最多
影像醫學在電腦斷層掃描儀(CT)和磁振造影儀(MRI)的發明後，對於癌症等相關疾病篩檢及診斷提供極大助益。哪些疾病的診斷需要用到這些檢查？哪一科的使用量最多？檢查上有哪些禁忌？今天的「聰明就醫╳健保大數據」，分析國人在兩種影像檢查的使用頻率及時機，讓您在上檢查檯前，有更深入的了解。科技帶動醫療進步，為讓疾病更加明確被診斷，許多醫師替病人執行手術、治療前，多會安排民眾做相關檢查，而除了理學、血液生化檢查以外，影像檢查也被廣泛運用。健保署資料庫大數據分析，電腦斷層（CT）申報量從107年221萬多人次，到111年有259萬人次使用；而磁振造影（MRI）申報量也從107年84萬人次，增加至111年98萬人次，使用量雙雙增長。要求準確、避免糾紛，臨床上更依賴影像檢查。健保署長石崇良表示，數據僅是一種表現，背後涵蓋許多原因。過去醫師靠臨床表現即可診斷，準確率大約八至九成，隨著醫病關係改變，病患要求「百分百準確」，加上不時出現的醫病糾紛，都讓臨床更加依賴影像檢查。此外，愈來愈多的癌症病人，治療後持續存活，甚至成為慢性病型態，需要定期追蹤，避免癌細胞復發，也讓臨床檢查人次提升。石崇良表示，兩種影像檢查皆無侵入性，使用上各有優點。像急診要判別急性腦中風，多優先選擇電腦斷層，不僅速度快且普及；而磁振造影的好處則是看得更為清楚，沒有孰優孰劣問題。不過兩種檢查仍各有風險，電腦斷層有輻射線風險，也有部分患者會對顯影劑過敏，不應頻繁檢查；磁振造影則不適合體內放有金屬支架者，會影響磁場走位，另因檢查時間約半小時，幽閉恐懼症者也不適合做磁振造影。急診病人為突發性，多仰賴影像檢查佐證。經分析，急診醫學科使用影像檢查較多，胸腔科、腫瘤相關科別緊追在後。石崇良表示，定期在門診追蹤的病人，屬於連續性、有過往病歷病史可以參考，且病患跟醫師長期醫病關係穩定，但急診病人大多屬於突發性，可參考的資料不足，要短時間診斷疾病有其困難度、複雜度，也擔心誤診、沒被診斷出，醫病關係相較薄弱，因此大多仰賴影像檢查來佐證。無論是電腦斷層或是磁振造影，使用年齡層皆以61至70歲居冠。石崇良表示，65歲以上長者使用醫療費用占全年健保總額40%，等於16%高齡人口就用掉四成的健保資源。因為隨著年紀增加，共病也會變多，包括三高、心腦血管疾病、癌症等，隨著高齡浪潮來襲，社會面臨極大挑戰，因此健康政策中，維持健康老化、良好生活型態、預防疾病，像是從飲食、運動、睡眠層面著手，才能避免共病發生增加醫療負擔。預測型檢測有爭議，可能過度治療或讓民眾憂心。今年七月健保署調增部分負擔，石崇良表示，此次僅增加藥物部分負擔，並未增收檢查、檢驗項目部分負擔，因為希望讓新制上路，觀察半年時間了解其成效，後續也會重新評估，是否需增加檢驗部分負擔。目前也正在分析影像檢驗使用量，到底是源自醫療端還是病人端，未來單價較高如每次約四至六千元的電腦斷層，都會考量是否納入部分負擔，部分負擔制度就是希望以不增加保費為前提，為全民看緊荷包。國健署為揪出早期肺癌，去年起針對特定族群推動低劑量電腦斷層掃描（LDCT）。石崇良表示，雖篩檢可以揪出早期肺癌，但若篩出偽陽性或不正常結節，反讓民眾掛心，認為體內有「不定時炸彈」，會希望醫師早點開刀，若開刀後發現是偽陽性，反成為過度治療，甚至是醫療浪費；若不開刀，後續則加入「長期追蹤」行列，甚至頻繁檢查，一樣用到健保資源。「預測型檢測是有爭議的。」石崇良認為，近年健檢風氣盛行，有些民眾原本快樂正常過日子，卻因健檢測出「疑似」有病，反而提心吊膽，造成負面影響。以基因檢測來說，即使測出帶有疾病基因，但不一定會發病，且世界上目前無藥可醫，「那是否需要讓病人知道？」他認為，或許未來醫療數據搭配人工智慧（AI），可以更精確讓民眾知道疾病「追蹤頻率」，無需頻繁跑醫院，也不會被科技侵蝕生活。責任編輯：辜子桓
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2023-06-28 醫聲.Podcast
🎧｜交通來回6小時也要看他診！長庚心臟權威程文俊：慢性共病照護複雜需注意【慢病放大鏡Podcast-心腎糖系列1】
從醫40多年，秉持以病人為中心的立場，長庚醫療財團法人決策委員會主任委員、國內心臟內科權威程文俊與不少患者建立了深厚的關係，曾有年輕慢性病患堅持在他的診間追蹤病情數年，跟著程文俊從基隆長庚醫院「轉調」林口長庚醫院。程文俊表示，國內人口老化，慢性病問題越來越嚴重。他提出建議，除了發展整合醫療、結合科技發展慢性病風險預測系統，也要透過醫病關係的建立，與患者手把手共同落實慢性疾病控制。🎧立即收聽 按右下角播放鍵↓慢病患者長期追蹤 建立深厚情誼慢性疾病病程長，患者長期在醫院回診，與醫師累積了深厚情誼。程文俊說，曾經有位年輕患者，同時患有風濕性關節炎、糖尿病、高血壓及心臟病。初次就診時是在基隆長庚醫院，後來程文俊由基隆長庚轉調林口長庚接任院長，因為多重共病情況相對複雜，即使路程遙遠，患者仍在程文俊的門診持續追蹤數年，目前病情穩定。另一位讓程文俊印象深刻的患者，是來自桃園復興鄉山區的單親原住民媽媽，每次回診來回交通時間就要6小時，但患者基於信賴，仍堅持要在程文俊的門診就醫。他表示，類似案例還有很多，只要站在病人的立場為其著想，醫病關係的連結就能長久，也能幫助提升醫囑遵從率，讓慢病狀況獲得更好控制。超高齡社會來襲 慢性病共病眾多 應發展整合醫療程文俊表示，少子化及高齡化的雙重夾擊，讓台灣即將步入超高齡社會，平均壽命也有所延長，「顯然慢性病的影響會越來越明顯。」他指出，台灣糖尿病人口逾200萬，高膽固醇的患者也有400餘萬，高血壓患者則有500多萬，成年人口體重過重及肥胖者，比例更是高達50.3%。程文俊直言，加速攀升的慢性病罹病人數，需要各界共同解決。程文俊說，隨著社會人口老化，醫院應該發展整合醫療。長庚體系醫療院所就把慢性病相關科別整合在醫院的同區、同樓層，減少病患流動。程文俊指出，醫師考量病患辛苦奔波，也會協助民眾加掛所需科別，或調整檢驗時間安排，讓患者到醫院時先做檢查，進診間時就可以看報告。程文俊強調，自己要求醫師要有同理心，在醫院中打造溫暖氛圍，盡量協助病人。智慧醫療將取代醫師？程文俊：人性還在就有價值不過，程文俊表示，在朝向智慧化的同時，更要重視醫療的人性化，「醫療一定要有接觸，病人跟醫師之間的接觸，永遠沒辦法透過機器來做，智慧化是未來一定要走的路，但是人性化也非常重要，這兩件事應該互補。」程文俊說，醫病關係的重點是信賴、是人與人之間的情感連結。外界議論，人工智慧將取代人類工作，甚至有天醫師工作也可能面臨威脅。他則認為，人工智慧無法取代任何職業，「它可能可以取代一部分，但你可以發展另一部分出來，只要人性還在，都有它的價值。」慢性病管理就像爬山 程文俊：持之以恆、建立習慣基隆長庚三十週年時，程文俊率領全院同仁一起爬玉山。他表示，自己是第一次爬山，原先同事建議他應該先在台北市周圍山域練習，後因公務繁忙，毫無準備就直接上了玉山，連在山中遇到的原住民都稱他實在太厲害。程文俊回憶，第一天先去爬玉山前峰，「很陡，而且都是巨石。」下山後到排雲山莊休息，第二天凌晨，再次出發前往玉山主峰。他笑稱，前峰爬下來腳就痠了，還要再爬主峰，相當的吃力，但自己是院長，又負責帶隊，必須硬著頭皮堅持到底，下山後近一週的時間都「鐵腿」。爬玉山的經驗，讓長庚體系同仁得到激勵，相約一年爬一個國家的最高山，可惜隔年爬完日本富士山後，程文俊因調任林口長庚，業務繁忙，第三年的馬來西亞「神峰」之旅，遲遲無法成行。他笑稱，「現在做夢都在爬山。」「爬山的最大感觸，是只要設定目標，即使是難以達成的目標，也會致力去達成。」程文俊說，為了要爬山，有些同事開始健走當作練習，「連帶效應被帶起來，變成有運動習慣的人。」他表示，慢性病患者的自我健康管理也是如此，需要毅力，要持之以恆、建立習慣。程文俊小檔案現職：長庚醫療財團法人決策委員會主任委員長庚大學醫學院內科教授學歷：高雄醫學大學醫學系畢業經歷：林口長庚醫院院長基隆長庚醫院院長長庚紀念醫院 林口心臟內科研究員Podcast工作人員聯合報健康事業部製作人：王柏云主持人：林琮恩音訊剪輯：高啟書腳本撰寫：林琮恩音訊錄製：馮樹妍特別感謝：財團法人長庚紀念醫院
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2023-06-14 醫聲.高齡社會
台灣題材為何在高齡圈大熱？ 四品牌、陳亮恭聯手 AI科技助攻健康醫療 推送個人精準健康
在高齡腳步超前全球的日本，一場如世界足球盃，每四年才登場的亞太區老年醫學（IAGG-AOR）研討會上，擠入百人會議室空間的202位國際專業人士焦點卻投射在「台灣」身上。北榮經營的台北市立關渡醫院院長、陽明交通大學特聘教授陳亮恭以健康長壽智慧科技「Smart Technology for Healthy Longevity: intelligent Healthy Aging and Rejuvenation Platform (iHARP)」為主題，向國際展示關渡醫院、華碩iHARP、台灣桂冠食品以及udn元氣網在「個人精準健康」共同合作成果。一家是由北榮經營的地區醫院、華碩是知名科技公司、桂冠是擁有近53年歷史的老牌食品品牌，udn元氣網則是台灣最大新聞媒體聯合報系成立的健康網站，再結合國立陽明交通大學的支持。「每個人老化的樣貌、風險都不同，因此預防也應該要客製化」，陳亮恭用「高齡精準健康」來描繪未來的超高齡世界。而這場會議首次向國際端出具體的落實作法：台灣醫療結合人工智慧科技元素，將健康促進解決方案，精準推播至個人、社區民眾，甚或未來希望串連到醫療院所HIS系統。這一題材猶如吸磁機，吸引台港、東南亞，乃至來自歐美的國際專業人士參加。就連亞太區老年學暨老年醫學會主席、中國附醫前院長林正介也趁其大會演講前空檔，趕來當聽眾。會後他強調，疫情期間台灣民眾已經充分感受遠距照護、視訊診療的便利，應用IOT科技在高齡領域是相當有遠見的做法。中國附醫也在積極部署中。 特地赴日參展的華碩電腦機器人暨智慧應用總經理王恒聰、桂冠副總經理王振宇忍不住臉上喜色，感受台灣之光的威力。「為何台灣題材獲得高度注目？」他們同時也在問。陳亮恭以宏觀的視角來看全球的高齡發展，世界衛生組織（WHO）倡導的是社區整合照護的趨勢，但整合何其困難？還包括要克服資訊安全、法令等挑戰。且透過人工智慧分析發現，每個人老化都有不同的路徑，必須走到「個人精準化」的高齡精準健康。這些背後從研發到服務都涉及到跨域以及整合。「創新科技領國的以色列，看到台灣正在落實社區導入醫療科技的作法，大嘆可能要十年才能趕上台灣腳步。」一位以色列衛生單位代表的會後詢問時說道。陳亮恭說，台灣預計明年可以將這套解決方案落實到民眾身上，屆時從醫療端希望以價值醫療(Value Based)支付模式來爭取給付，民眾若願意透過穿戴手表、量測裝置，上傳數據，管理並拿出行動，例如有效運動、攝取多元飲食等，「賺健康」就不再是空談。但要擴大影響，不能只靠醫院。陳亮恭在疫情期間著手與跨域夥伴合作，他堅持「有學術研究支持是必要的發展基礎」，與研究團隊討論多元飲食為主題，用大數據分析出四種人設，再交由華碩用AI演算產出量測工具，用戶回答問題後，可以立即獲得精準推播的健康預防資訊及專屬飲食建議，未來還會結合地理位置，推播符合個人條件的餐飲店、超商食物。此外，用戶只要看圖「說話」，系統會根據聲音特徵、語速、流暢度，為早期預防認知障礙提供重要提醒。陳亮恭說，要突破高齡者對科技的隔閡，必須同步提升民眾的識能，扭轉大眾對高齡的思維。聯合報系是台灣最大的新聞媒體集團，旗下的udn元氣網，提供民眾正確的健康資訊、影音課程服務、各式量測問卷、百科以及與超過百位專家合作。此次也加入台灣團隊，串接iHARP服務，將值得信賴的健康資訊推播給不同需求的民眾，協助其及早預防疾病，善盡SDGs責任。「要實現高齡精準健康還需要有生態圈」，陳亮恭的高齡願景需要從醫院端、社區端、個人端都有系統，且要網網串連至「雲」。他透露還有已有大型超商企業正討論加入台灣高齡科技隊伍，未來服務、產品採取分潤、訂閱制都是可能的商業發展模式，「讓加入聯盟的成員互利，服務才有機會永續。」台灣再一年多正式進入超高齡社會，與韓國幾乎相當，鄰近的日本早已近三成是老人人口，但台灣無論是人口老化速度、高齡科技創新都有「後發先至」之勢。從罕見的會議室大爆滿、工作人員急忙四處增設座椅，仍有大批各國人士站著聽講、做筆記，會後各國研究單位、學生想來台灣參訪、進修學習，這一堂台灣學看來還要當紅很久。了解更多的高齡議題醫病平台／加強不同世代的溝通，迎接台灣高齡化社會的來臨2022高齡論壇／國衛院高齡中心初登場 4大主題打造幸福老後讓孩子進入高齡長者世界 搭建世代共好橋樑
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2023-06-13 醫聲.高齡社會
IAGG預測AI將串起高齡美好生活 華碩iHARP、桂冠、元氣網共同推個人精準健康
高齡圈重量級會議亞太老年學暨老年醫學會（IAGG-AOR）12日在日本橫濱登場，台灣團約有近200人與會，其中高齡權威陳亮恭率領榮陽交團隊近50人前往，並且帶領台灣品牌華碩、桂冠、udn元氣網進入亞太高齡醫學圈，共同秀出台灣健康醫療、AI科技以及媒體衛教結合的軟硬實力，今天陳亮恭受邀擔任大會主題講者，針對智慧科技應用於提升社區高齡照護的研究成果，還將於會議中與夥伴企業首次展示成果。全球迎戰超高齡社會的挑戰，今年亞太地區老年學暨老年醫學國際研討會上，人工智慧科技成為關鍵字。包括主張多元活動介入預防失智症的芬蘭FINGERS模式，主導研究的Miia Kivipelto教授也預告，FINGERS模式將進展至E-FINGERS與AI -FINGERS階段。台灣華碩響應年會主題「以創新與眾智打造高齡社會美好生活」，展示虛實整合健康新生態系。此次攤位中展示了結合智慧、創新和個人化三大核心價值的iHARP健康長壽創新平台 （Intelligent, Innovative and Individual Healthy Aging & Rejuvenation Platform），整合醫療方、個人和社區的健康資訊，達到個人化精準健康，建立「新預防醫學」模式，吸引許多專業人士體驗。華碩表示，iHARP可透過智慧穿戴和量測裝置收集重要的生理數據，整合院內病歷資料和個人問卷，經雲端運算彙整分析資料，有效掌控健康狀態，此外，iHARP可運用在社區居民做群體的健康評估，協助醫護機構即時發現異常狀況，提供遠距照護。特別的是，華碩推出的「新預防醫學」模式中，透過「語音認知檢測」能辨別出人工難以察覺的細微差異，分析答題者的聲音特徵、語速、流暢度等，為早期預防認知障礙提供重要參考。陳亮恭今天將向國際首次亮相，由華碩iHARP結合台灣最大新聞網站旗下udn元氣網的健康資訊、知名食品品牌桂冠的合作成果，以多元飲食學術研究為基礎，用戶只要完成個人飲食習慣及基本數據，經由AI演算，該用戶可獲得精準推播的健康預防資訊及專屬飲食建議，逐步實現高齡精準健康。
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2023-05-24 活動.精彩回顧
精彩回顧 ／3M預測全球前瞻三大趨勢 虛擬實境、遠距健康、車聯網均入列
美商3M台灣子公司今天（23日）公布「3M全球前瞻趨勢2023年度洞察報告」，揭示三大重要趨勢「氣候變化與資源稀缺」、「人口結構和社會變遷」，以及「數位與實體世界的融合」，強調跨領域溝通與應用正在改變產業的發展與創新。從日常消費品菜瓜布、隔熱材料到應用於半導體製程、交通等先進材料，都有3M科技隱身其中，美商3M台灣子公司董事總經理仝漢霖博士表示，「3M相信科學能改善生活。」3M百年品牌共有51個核心科技平台交互應用，累積研發出近6萬個創新產品，與產業鏈的合作夥伴共同創新。昨天在「3M全球前瞻趨勢2023年度洞察報告」會上，3M技術長陳君杰、知識力專家社群創辦人曲建仲、資策會產業情報研究所所長兼資深產業顧問洪春暉，共同就三大趨勢深度對談。曲建仲指出，在全球面臨氣候變化與資源短缺的大趨勢下，去碳與能源轉型回收再利用材料等成為企業必須提出行動回應；面對超高齡社會，接下來面對的人口負成長、缺工現象；而虛實整合趨勢中，已可見疫情期間，台灣已有電商網購、車聯網、遠距醫療照護等加速發生。3M技術長陳君杰表示，面對全球性的挑戰，3M透過51個科技平台研發產品，廣泛運用於各領域。舉例來說，飛機身上的Hello Kitty圖案若用傳統的噴漆製作，約要2、3天，但3M使用特殊貼膜，不僅省時，且可減輕機身重量，達到降低碳排目標，落實ESG。另外在虛擬實境領域，3M已有折疊光路解決方案，朝輕量、高解析度等發展，可應用於虛擬眼鏡等產品。3M全球前瞻趨勢2023年度洞察報告書重點包括：趨勢一、氣候變化和資源短缺全球經濟高速發展和自然資源快速消耗，引發了環境破壞和氣候變遷，例如自然災害、嚴重的資源短缺和極端氣候等等狀況。根據2023年度3M科學狀態指數（State of Science Index）調查報告顯示，91%台灣人（全球為82%）擔心全球暖化會導致人們流離失所；92%台灣人相信科學可以幫助減少氣候變遷的影響。然而，若要減緩人類、經濟和生態系統所受的衝擊，是需要社會各界凝心聚力的。應用面有：電動車能源系統及使用者體驗、再生能源利用、「淨零碳排建築」與「綠色交通運輸」等。趨勢二、人口及社會變遷人口及社會變遷極大地影響了文化、經濟和資源投入的板塊移轉。比如說，人口高齡化正導致勞動力減少，而在已開發國家少子化也愈演愈烈，隨之健康照護、醫療生技的商機需求因應提升；再者，科技進步對工作和消費方式的重塑，帶動行動辦公、遠端服務、電商消費的發展；以及城市化發展加速，同時也加快數據、通訊及科技相互運用的智慧城市藍圖得以更快實現。 應用面有：機器人自動化、道路建設應用，如反光材料安裝明顯標誌處，降低交通事故等。趨勢三、數位與實體世界融合軟體、感測器、AI人工智慧、和HMI人機界面的大幅應用爲全球社會帶來了前所未有的發展機遇，也重塑了工業、商業和人們日常生活的面貌。因著數位與實體世界的融合趨勢，讓我們的世界擁有了雙重可能，也讓這兩種世界的消費體驗無縫銜接，而那些致力創造虛實整合的品牌或企業則將脫穎而出。 比如說，將資源心力投注在工業自動化與互聯化、數位化增強體驗、人工智慧創新、科技民主化等等的企業，將會在未來搶得先機。應用面有：5G產品解決方案、VR虛擬實境裝置解決方案、半導體加工和處理等。
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2023-05-12 焦點.杏林．診間
醫病平台／當病人的手機比你聰明
編者按：幾週前才以ChatGPT為主題，由三位年長的醫師發表這新科技可能引起對醫病關係以及醫學教育的影響。本週我們再度以同一主題，由醫學院畢業沒幾年的年輕醫師寫出他們對人工智慧對醫療的影響。一位醫師討論「大型語言模型」對病歷書寫可能發生的影響。在目前煩忙的醫療工作中，如果能只輸入簡短正確的病史要點，而由電腦轉寫為文法通順且內容正確的住院、出院、轉院的病歷紀錄，可以改善醫療工作的效率。其他兩位醫師由另一角度探討這問題，認為這種科技的介入最大的受益者應該是普羅大眾，病人可以更容易獲得他們可以了解的醫療專業知識，讓病人在醫病關係中獲得較為平等的地位，並且因為診斷和檢驗效率的提高，而大幅降低等待時間，提高治療品質。同時，醫師也才能有時間改善與病人與家屬的互動，達到更理想的醫病關係。這三位年輕世代的醫師呼籲醫護人員、民眾和醫學生一起好好利用新技術，創造更美好的醫療環境，並在這個快速變化的世界中共同成長。「我們預見這樣的人工智慧模型將會存在每個人的手機裡面，包括病人、家屬以及醫護人員，不對，這是現在已經發生的事了。醫學界必須要盡快開始討論要如何面對人工智慧模型。」微軟的研究部門負責人Peter Lee在討論ChatGPT等人工智慧模型時憂心忡忡地提到，ChatGPT等利用巨量的網路資料訓練的大型語言模型(Large language model)在這幾年展現了驚人的發展，以美國醫師國考舉例，前一個版本的GPT-3只能拿到剛好及格的分數，但最新的GPT-4已經可以高分通過，許多研究亦顯示高度專業化的考試（如律師、大學入學考試等）人工智慧模型都能得到高分。如此強大的AI模型，任何人只需要付幾十塊美金的月費就能取得，網路上關於非醫學背景的人詢問ChatGPT疾病診斷和治療的新聞更是比比皆是，相關的倫理問題及政策上的討論卻遠趕不上其發展的速度。隨著人工智慧的「智力」呈近乎指數型的增長，可以想見數年內對於醫學知識的掌握超過一般醫師的AI模型就會出現，這將會對病醫關係、醫學教育研究等各個層面造成極為深遠的影響，下文將就幾個面向討論這樣的典範轉移(Paradigm shift)。就病醫關係而言，醫生個人的權威性將會受到不小的挑戰，雖然現代的醫學已從最初的權威家父長式（Paternalism）逐漸轉為醫病共享決策（Shared decision making），目前醫病共享決策中很重要的基礎仍是對於醫師專業的信任，而這樣的信任在AI時代必定會受到影響。自從網路的興起，我們就常看到病人問醫師說為什麼你講的跟我在網路上查得不一樣，或是拿其他醫師或國家的資料詢問。這樣的情境下，大部分醫師都能蠻有把握得解釋說網路上大多資訊是沒有查證或是有其理解上的誤差，但是進入了AI的時代，如果AI提供的思考及醫療證據更加完備，甚至可以糾正醫師錯誤或有瑕疵的決策，對於專業的信任是否會受到影響？筆者認為在AI時代的病醫關係應該反璞歸真，回到照護—被照護者的關係。假如有一天AI可以提供最佳的診斷及治療選項，病人最需要的也許不再會是大醫院的王牌醫師提供最專業的意見，而是跟他們有密切情感基礎的家庭醫師，可以細膩地、長期地跟病人及家屬溝通及追蹤疾病的進程，並且協助解讀AI提供的建議。這樣模式之下醫生的執業型態可能會變成一個M型分布，其中一群人將會以研究為主，他們將需要具備對人工智慧深刻的了解，包括資料結構、模型訓練及潛在偏誤，並且協助資訊工程師驗證人工智慧所生產出的醫療建議，以及從事基礎研究及和臨床試驗，進行醫學知識的生產。另外一群將會回歸「醫者」的角色，充份運用AI協助以大幅減少執行診斷和治療的時間，而將大部份的精力用在提供身心靈的全人關懷與照顧。如果這就是二十年後醫師的模樣，那我們應該如何教育現在的醫學生呢？台灣現今的醫學教育仍是以大堂課教授需要背誦的醫學知識為主，這樣的模式在以前所有知識都只存在於圖書館的年代有其必要，但在網路時代、甚至接下來的AI時代，每個人隨時都能從手機中得到最及時、最完整的資訊時，醫學生最需要被培養的能力將不是背誦，而是如何獲取、分析及運用知識。美國杜克大學眼科教授Edward G. Buckley曾經在醫學教育的演講中提到，新形態的醫學教育應該有幾項特色：知識面從背誦（memorizing）變成獲取（acquire），資訊面從收集（collect）變成分析（analyze），環境面從單獨學習變成團隊學習，而以後醫生的角色將從治療漸漸變成預防。筆者認為除了學習方法的改變，在內容上也需要更加深醫學人文的訓練。人與人之間的互動，尤其是病者與醫者之間的互動是極其複雜的，包括了語言與非語言的互動，更要考量到文化、情景等不同脈絡因素。AI固然強大，如果沒有好的資訊輸入也不會有好的輸出，要如何從跟病人的互動中察覺到許多細微的資訊，以及以同理的態度去陪伴病人，提供情緒上的舒緩，這可能是人類最不容易被AI取代的技能，也是醫生最重要的使命。AI的時代下醫療究竟會發展成什麼模樣呢？在訪問的最後Peter Lee 耐人尋味得說道：「2030年對我們科技人來說已經是科幻小說的年代了，連我們都不知道那時候世界會變怎樣。」在科技飛速發展的年代，也許嘗試預測未來已經不切實際，我們真正需要具備的能力是如何在瞬息萬變中隨時調整步伐、反躬自省，自始至終堅持著作為醫師的核心價值。延伸閱讀：3/27-醫病平台／ ChatGPT會改變醫病關係嗎？3/29-醫病平台／ ChatGPT對醫病關係的影響3/31-醫病平台／ 醫學院教授的難題——沈默的槍手：人工智慧聊天機器人ChatGPT5/8-醫病平台／大型語言模型對病歷書寫的典範轉移5/10-醫病平台／關於ChatGPT與醫病關係的幾點想法責任編輯：吳依凡
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2023-05-10 焦點.杏林．診間
醫病平台／關於ChatGPT與醫病關係的幾點想法
編者按：幾週前才以ChatGPT為主題，由三位年長的醫師發表這新科技可能引起對醫病關係以及醫學教育的影響。本週我們再度以同一主題，由醫學院畢業沒幾年的年輕醫師寫出他們對人工智慧對醫療的影響。一位醫師討論「大型語言模型」對病歷書寫可能發生的影響。在目前煩忙的醫療工作中，如果能只輸入簡短正確的病史要點，而由電腦轉寫為文法通順且內容正確的住院、出院、轉院的病歷紀錄，可以改善醫療工作的效率。其他兩位醫師由另一角度探討這問題，認為這種科技的介入最大的受益者應該是普羅大眾，病人可以更容易獲得他們可以了解的醫療專業知識，讓病人在醫病關係中獲得較為平等的地位，並且因為診斷和檢驗效率的提高，而大幅降低等待時間，提高治療品質。同時，醫師也才能有時間改善與病人與家屬的互動，達到更理想的醫病關係。這三位年輕世代的醫師呼籲醫護人員、民眾和醫學生一起好好利用新技術，創造更美好的醫療環境，並在這個快速變化的世界中共同成長。引言本系列文章旨在深入探討人工智慧模型，特別是像ChatGPT一般的大型語言模型(large language model)，如何改變或影響既有的醫學教育模式以及醫病關係。先前的文章透過科技面、人性面和產業面深入解析潛在問題，也透過實際與ChatGPT的問題，展現其寫作、草擬大綱與結構性問答的能力。大型語言模型是指具有10億數量級以上的自然語言處理系統，它們可以處理自然語言問答、數學推理、程式語言寫作、情感分析等多種任務。科學家發現，深度學習模型的能力並非與模型參數數量成正比，當深度學習模型的參數數量到達一定數量級，例如GPT-3的1750億或LLaMA的650億時，深度學習模型的能力會呈指數型上升，並在各種任務上表現出卓越的成長。對於大型語言模型所帶來的革命性改變，醫界持有不同的觀點。簡言之，可以用光譜來表達：在光譜的一端是ChatGPT將帶來醫療就業市場的革新，因為病人將可以從ChatGPT獲得更即時與近乎正確的答覆，提供可近的專業醫學知識；另一端則是無法改變醫病關係，反而讓診間與醫師的實際互動彌足珍貴。本文將會從科技與社會的角度切入，展示新的科技即便改變人類的行為，但仍然不會改變人類的需求；接著，本文將融匯光譜的兩端，並與您一起勾勒出未來醫病關係的新模式。你還買書嗎？淺談專業知識的解放台灣出版業產值曾達到600億元的高峰，卻在這幾年跌至180億元。人們通常歸咎於台灣人不愛看書、網路書店的興起，抑或是國家政策的失當。不過，我們可以從另一個角度來看待這個現象。不妨簡單地問「還翻過任何一本紙本百科全書嗎？」、「還買過一本紙本的中英文字典嗎？」或「還需要紙本的健身、園藝、食譜書籍嗎？」，答案多近否定。是的，我們有許多的閱讀動機在於解決問題，而隨著科技與網路的興起，在人手一機的時代，諸多的疑難雜症的解方在網路上俯拾皆是——是的，差不多就是一個俯拾的時間，就能從手機和電腦在網路上檢索答案。人類文明社會的成長，一部份由專業知識的解放過程所驅動：從最初部落文明中，耆老透過口耳相傳知識，到傳統社會的文書記事，到現代社會的網路檢索。隨著ChatGPT的發展，我們也許不難想像下個文明對專業知識的態度—由大型語言模型直接搜集數十篇相關新聞報導、學術論文、散文札記，並按脈絡與結構彙整其中的知識，並在遠短於俯拾的時間內答覆終端使用者。當佶屈聱牙、艱澀拗口的專業知識以平易近人、淺入深出的方式傳遞給病人，相等於醫學的專業知識的大門向大眾人民開啟，改變最多的將會是醫生與病人之間的資訊不對等。這形同於賦權(empowerment)：幫助病人突破醫學專業的限制，去除原來的無力感，進而能透過增加相關知識而主動並積極地改變生活型態。大型語言模型可能取代醫生嗎？Google搜尋引擎的興起是醫學知識普及的一個顯著例子。過去，醫學專業知識常常存在於接受過醫學專業訓練的醫護人員的大腦中，或者被隱藏在厚重、陳舊的醫學教科書中，因此，對於一般民眾而言難以獲取。然而，在Google搜尋引擎問世之後，醫學知識的門戶被一聲巨響地打開了。據Google在2015年發表的報告顯示，每20個Google搜尋項目中就有一個與醫療健康相關，而如今每天有超過85億的Google搜尋次數，這意味著一天即有四億次的健康相關搜尋。近年的研究還顯示，越來越多的青少年和成年人會在Google上尋找醫療健康資訊。就連在診間，患者提及自己的疾病及治療方案時，也不再只提及認識的醫護人員的專業建議，而是經常提及自己透過網路查詢相關資訊。這些都表明，科技的發展降低了門檻，讓專業知識得以普及，這對人們的生活和健康帶來了巨大的影響。Google尚且不能取代醫生，那大型語言模型有可能嗎？首先，我們必須意識到醫學需要問診、身體診察、血液檢查和侵入性檢查，以及各種藥物和非藥物治療方式。這些都不能單靠「豐富和全面的醫學知識」來取代，而需要使用昂貴的專業儀器和技術人員來完成。因此，單一的大型語言模型無法取代醫生，更準確地說，無法取代整個醫療過程。其次，我們需要認識到大型語言模型可能會在「病史詢問」和「根據檢查結果診斷疾病」方面達到專科醫師的水準。相比於Google作為檢索系統，大型語言模型具有自然語言處理能力，能夠記憶和統合大量的醫學專業知識，並通過一問一答的方式整合病人提供的信息，給出相應的建議或判斷。在「病史詢問」和「疾病診斷」上，AI極有可能超過99％的專科醫生，成為第一線民眾資訊的對象，或「第二位醫師」。事實上，再搭配手持式檢測設備(心電圖、超音波)、進階的電腦視覺技術等等，AI模型可能進一步配合部分的非侵入性檢查，成為居家的醫學顧問。有人可能質疑AI模型沒有實際接觸病人的經驗，因而無法做出有效的判斷，更不用說處理複雜病史、多種重大疾病集於一身的急症病人。但別忘記，大型語言模型「可以」閱讀上百本醫學專業書籍、上萬個權威醫學期刊的個案報告和數千萬個醫學影像。此外，它還能整合醫學電子數據庫，從上億筆急重症的病人的資料中學習不同治療處置對病人的影響。這種學習能力跨越了數十個專業科別、族群、國家和醫學中心，其所擁有的「經驗」是所有醫生所難以企及的。儘管如此，訓練這樣一個全能整合性的大型AI模型在近期尚屬困難，原因在於資料前處理的繁複、病人隱私的維護、商業利益的劃分、模型的可責性與跨系統軟硬體整合。但是，這樣的未來是可以預期的。屆時，醫療機構需要重新思考AI與醫師的權責設計、醫療服務的規劃、商業模式的洗牌與重新建立。讓AI成為更好的醫病溝通工具未來勢必會出現卓越的大型語言模型，在醫學知識、醫療教育上有超群的表現，甚至能在台灣醫院本地的資料上進行微調。這將大規模地挑戰既有的醫療結構。而醫療機構是否有最優秀的大型語言模型，或者將左右民眾對於醫療機構的信任程度。在民眾端，未來的大型語言模型設計上，將會引導民眾將自身的不適、副作用與疾病有系統性且全面性的表達，就像是讓實習醫生使用LQQOPERA進行問診般。(LQQOPERA是一種問診架構，透過詳細詢問部位、性質、量化、發作情形、誘發因子、惡化因子、緩解因子及伴隨症狀來了解病狀特性，進而協助鑑別診斷)。接著，引導民眾傾訴家族史、疾病史、藥物史等等相關病史，以協助醫師更深入地瞭解病人。最後，大型語言模型可以獲得非正式的個人化相關常識、鑑別診斷、健康指南以及就診建議。在醫師端，大型語言模型可以快速整理病人的主訴以及相關病史，將診間的醫療模式更專注在人本關懷、身體診察，而非搜集重要但瑣碎的病史資訊。大型語言模型可以快速地為醫師推薦可能的鑑別診斷、檢查檢驗、藥物套裝以及衛教資訊。加速整個看診流程。在醫病關係上，大型語言模型可以幫助醫師更好地瞭解病人的需求。透過用Line追蹤與提醒吃藥，衛教正確的用藥指導，避免不按時服藥、吃吃停停、未完成整個療程，增加臨床治療的困難度。在醫學教育上，導入AI，讓有豐富臨床經驗的醫師專注在「真實的智慧」而非「表面的知識」，讓醫學生專注在獨立思考以及臨床思維。簡言之，我們可以讓AI成為醫護人員與民眾之間的催化劑。催化劑在化學反應中，不是反應物也不是生成物，但是卻參與反應的過程，並且可以提升化學反應速率。在未來，我們可以想見大型語言模型將成為醫病溝通之間的催化劑，協助病人更有效地傳遞自身的需求、不適與病情；協助醫生有效地理解與追蹤病人狀況。AI參與了醫病關係，提升了醫病互動間資訊的傳遞速度，卻未取代病人或醫生的任一方。機會命運請選擇對於醫療體系而言，如何將人工智慧技術融入醫療服務、醫病關係和醫學教育中，將是影響未來發展的重要關鍵。對於科技公司而言，如何有效防止人工智慧的偏差和攻擊，避免隱私資訊的外洩，提高效率和正確性，以及快速微調以滿足病人需求，是在AI市場上取得領先地位的細節與魔鬼。在整個人工智慧領域的競爭中，或許，最大的受益者將是普羅大眾：降低專業知識門檻，讓病人成為醫病關係中平等的一方，真正達到知情同意(informed consent)；增進診斷和檢驗效率，大幅減低等待時間，並提高治療品質。醫療的本質始終是「人與身體的互動」。無論科技如何發展，基於共同探索的醫病關係仍是醫療成功的重要關鍵。讓醫護人員、民眾和醫學生一起擁抱這個挑戰，利用新技術為彼此創造更好的醫療環境，並在這個快速變化的世界中共同成長。延伸閱讀：3/27-醫病平台／ ChatGPT會改變醫病關係嗎？3/29-醫病平台／ ChatGPT對醫病關係的影響3/31-醫病平台／ 醫學院教授的難題——沈默的槍手：人工智慧聊天機器人ChatGPT5/8-醫病平台／大型語言模型對病歷書寫的典範轉移責任編輯：吳依凡
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2023-05-09 醫聲.肝病清除
肝癌危險因子 脂肪肝恐取代B、C肝
長久以來，肝癌防治均鎖定Ｂ、Ｃ肝炎患者，國立陽明交通大學醫學院副院長吳俊穎表示，脂肪肝為我國下階段關注重點，最新研究顯示，脂肪肝已成國人肝癌的重要危險因子，建議年逾五十五歲者、合併脂肪肝，且肝功能異常者，務必定期接受肝炎篩檢及腹部超音波檢查。臨床顯示，每年新增肝癌患者中，約有四成多於確診前從未接受過肝炎篩檢，進一步分析，這群人以肝炎病毒帶原者居多，第二大危險因子即為脂肪肝，其次為年齡，如超過五十五歲，就應提高警覺。吳俊穎指出，從歐美各國臨床變化及數據看來，隨著飲食西化，肥胖率高居不下，台灣未來代謝性肝炎（脂肪肝）患者勢必愈來愈多，屆時將取代Ｂ、Ｃ肝炎，成為最主要的肝癌危險因子。「小時候胖，長大後可能還是胖。」台大醫院副院長高嘉宏表示，國人應該重視肥胖對於健康上的危害，除了提高高血壓、高血糖等慢性疾病風險外，脂肪肝還可能引發肝硬化、肝癌。除了肥胖，台灣年輕病友協會副理事長劉桓睿提出刺青感染肝炎疑慮，他表示，年輕人刺青文化盛行，街頭刺青店林立，但缺乏制度性管理，如果未能確實消毒針具或使用拋棄式針具，可能提高肝炎感染風險，衛生單位務必正視。吳俊穎認為，妥善運用人工智慧（AI）、大數據分析，精準找出從未接受肝炎篩檢民眾的特徵，再針對這群高風險族群，發送手機簡訊，提醒篩檢的重要性；確診後，提早使用抗病毒藥物，即可降低死亡率。吳俊穎指出，不管公費肝炎篩檢或民間團體發起社區篩檢，似乎都集中在某一族群，如能有效運用AI，相信可以用最節省的資源，讓更多高風險族群接受篩檢。
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2023-05-08 焦點.杏林．診間
醫病平台／大型語言模型對病歷書寫的典範轉移
編者按：幾週前才以ChatGPT為主題，由三位年長的醫師發表這新科技可能引起對醫病關係以及醫學教育的影響。本週我們再度以同一主題，由醫學院畢業沒幾年的年輕醫師寫出他們對人工智慧對醫療的影響。一位醫師討論「大型語言模型」對病歷書寫可能發生的影響。在目前煩忙的醫療工作中，如果能只輸入簡短正確的病史要點，而由電腦轉寫為文法通順且內容正確的住院、出院、轉院的病歷紀錄，可以改善醫療工作的效率。其他兩位醫師由另一角度探討這問題，認為這種科技的介入最大的受益者應該是普羅大眾，病人可以更容易獲得他們可以了解的醫療專業知識，讓病人在醫病關係中獲得較為平等的地位，並且因為診斷和檢驗效率的提高，而大幅降低等待時間，提高治療品質。同時，醫師也才能有時間改善與病人與家屬的互動，達到更理想的醫病關係。這三位年輕世代的醫師呼籲醫護人員、民眾和醫學生一起好好利用新技術，創造更美好的醫療環境，並在這個快速變化的世界中共同成長。一位醫師從學生時期開始，在病歷寫作方面就有許多來自師長的要求，例如需要遵循正確的文法和用詞來撰寫病歷，以避免造成不必要的誤解和困擾，此外，還會有強制參加的病歷寫作比賽。在執業後，「病歷記載不實」、「病歷記載不詳」可說是高懸在每位醫師頭頂的達摩克利斯之劍。在評鑑的壓力下，醫師們必須確保他們的病歷完全符合標準和要求，診斷不能寫縮寫，HFrEF要寫成heart failure with reduced ejection fraction、T2DM要寫成Type 2 diabetes mellitus。然而，這些要求都造成醫療人員書寫紀錄遠大於與病人相處時間，同時給醫師們帶來壓力和負擔，特別是當他們需要在短時間內完成大量的病歷時，或連續上班36小時身心俱疲時。隨著大型語言模型的出現，如ChatGPT，透過簡單的prompt（指令），醫師們現在可以更快速地得到他們想要的結果，進一步提高了病歷寫作的效率和準確性。此外，大型語言模型還可以幫助醫師們改進病歷寫作技能，通過檢查他們的語法和用詞來提高病歷的質量。在過去，一些人提出了不同的解決方案，例如以自然語言書寫的報告，如病理和影像報告，改以條列式書寫，以減少病歷寫作的時間和工作量。此外，還有人提出結構化病歷，用表單的方式來幫助醫師們記錄病人的病情和治療過程。然而，這些方法也存在其缺點，例如過於僵硬和缺乏彈性，可能會限制醫師們的創造力和思維能力，並且可能會導致更多的工作量和時間浪費。在臨床照顧上，由於內科病人的複雜度較高，如癌症病人、加護病房病人，他們有時間跨度很長的過去病史，每當有新的事件，病歷紀錄為求方便，往往是複製前後次，新增一段「This time, he developed acute abdominal pain. He was then admitted for further management.」，這樣的病歷雖然說不會遺漏任何之前的重要資訊，卻讓閱讀、接班的醫師無法在第一時間了解病人狀況。然而在我們所處的世界，萬物都傾向朝最大值熵（亂度）前進，包含病歷，要抵抗此趨勢就需要花費巨大能量，而ChatGPT就像是催化劑降低所需的功。以下分享幾個常見的臨床情境(病人資訊皆為虛構或已經過修改)情境一：複雜的過去病史咒語內容：Outline and Sort the following medical record：54M, LUL lung adenocarcinoma s/p LS1+2 segmentectomy & LND in 2019, pT3N2M1a (visceral pleural), s/p adjuvant VC x 4 concurrent RT to mediastinum 2019/11-2020/04, s/p Iressa 2020/04, with enlarged nodule at RLL, s/p RLL wedge resection, with brain mets 2021/03, s/p RT to brain tumor/skull mets (2021/5), s/p osimertinib (2021/04/14~) with leptomeningeal mets with involvement of cauda equina, esp. bilateral S2-5 roots s/p 30 Gy/ 10 Fr. RT to sacrum level nerve root (2022/11/07~11/18), under Osimertinib 2# QD (2022/12/15~) and #3 bevacizumab QOW (12/1) with more weakness of bilateral lower extremity weakness due to disease in progression, s/p L1~L5, 3000cGy/10 fractions (11/19~11/29), s/p #4 avastin (7.5mg/kg, self paid)結果：54M with history of LUL lung adenocarcinoma:- LS1+2 segmentectomy & LND in 2019- pT3N2M1a (visceral pleural)- adjuvant VC x 4 concurrent RT to mediastinum (2019/11-2020/04)- Iressa (2020/04)- Enlarged nodule at RLL, s/p RLL wedge resection- Brain mets (2021/03)- RT to brain tumor/skull mets (2021/5)- Osimertinib (2021/04/14~)- Leptomeningeal mets with involvement of cauda equina, esp. bilateral S2-5 roots30 Gy/10 Fr. RT to sacrum level nerve root (2022/11/07~11/18)- Under Osimertinib 2# QD (2022/12/15~) and #3 bevacizumab QOW (12/1)- Bilateral lower extremity weakness due to disease in progression- L1L5, 3000cGy/10 fractions (11/1911/29)#4 avastin (7.5mg/kg, self paid)情境二：由急診病歷生成住院病摘咒語內容：Take the following information and write a medical narrative paragraph:65MDM, HTN on medicationp/w fever with cough 3d, AMS yesterday afternoonno chest pain, no n/v, no abd painER: vitals: 38c bp 100/60 RR 12 HR 120,CBC: WBC 12kLab : Cr 2.0 aki, hypoK k 2.5CXR: bil. infiltrationEKG: SRDX: CAP s/p Tazocinadmitted結果：A 65-year-old male with a history of diabetes mellitus and hypertension, who was on medication for both, presented to the emergency room with a 3-day history of fever and cough, and an onset of altered mental status yesterday afternoon. The patient denied any chest pain, nausea, or abdominal pain. Vital signs showed a temperature of 38°C, a blood pressure of 100/60 mmHg, a respiratory rate of 12 breaths per minute, and a heart rate of 120 beats per minute. The CBC showed a white blood cell count of 12,000/µL. The patient's creatinine was elevated at 2.0 mg/dL, indicative of acute kidney injury, and the serum potassium was low at 2.5 mEq/L. A chest X-ray showed bilateral infiltrations and an EKG showed sinus rhythm. The patient was diagnosed with community-acquired pneumonia and was started on Tazocin. The patient was admitted for further management and treatment.情境三：交班表生成住院摘要咒語內容：summarize in narrative medical record05/24 INR6 s/p FFP 4U。Afib rate s/p rate control add b-blocker for Afib5/25: Bilateral massive plueral effusion >5cm5/26 Afib RVR around 17:00 S/P Amiodarone loading once , check TSH/FT4 s/p NS bolus 250,* HyperK. hold spironolactone* 5/28 HR 150-170 > Amiodarone(300/900) > DC DigoxinBedside Echo: multiple B-lines, bilateral(L>R) side pleural effusion, RLL consolidation, EF R), RLL consolidation, and EF
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2023-05-05 醫聲.慢病防治
響應糖腎共照趨勢 王治元：糖尿病衛教師應轉型慢病衛教師
糖尿病共同照護網上路多年，是否需要糖尿病衛教師退場機制的討論近期浮上檯面。中華民國糖尿病衛教學會理事長王治元表示，糖尿病衛教師體系實施超過20年，透過糖尿病衛教師的介入，協助調整生活型態及用藥，能夠提升患者遵從率，進而降低腎病等併發症的發生機率；在慢性病共同照護的趨勢下，糖尿病衛教師已開始肩負不同慢性疾病的衛教任務，角色更顯重要。與患者交心 糖尿病衛教師助省醫療成本「在現行醫療體制下，門診時間有限，有些患者因為時間不多或不好意思麻煩醫師而不敢提問，可能讓患者流失自我照護能力。」現任台大醫院內科部教授的王治元指出，在診間觀察到病人跟糖尿病衛教師關係良好，甚至能夠「交心」。他表示，建立了健康、互信的關係，患者在照護過程中遇到不同疑問，也較能及時尋求協助，與糖尿病衛教師諮詢討論。「俗話說有拜有保庇，衛教資訊我們說『有唸有保庇。』」王治元笑稱，糖尿病衛教師透過不斷重複，勤勞溝通，就能提高患者對衛教新知的接受度。他指出，根據研究顯示，經過衛教流程，患者的治療遵從性提高，回診頻率固定，住院、藥費花費都能降低，有效節省醫療成本。王治元也分享，一項自1996至2014年的美國「糖尿病預防（Diabetes Prevention Program）」的研究顯示，若接受包含營養師、衛教人員定期諮詢的糖尿病整體照護，前4年期間，六成患者未進展成糖尿病；更甚之，近20年後，仍有近2成患者沒有發病。糖尿病腎病變盛行率攀升 早期介入延緩惡化糖尿病衛教學會在2023年3月發佈的「糖尿病衛教白皮書 糖尿病衛教師之個人化服務」，白皮書中指出，糖尿病腎病變盛行率越來越高，2000年盛行率為百分之13.32，到了2014年，盛行率達到百分之17.92；在全台透析（洗腎）病人當中，糖尿病腎病變患者更是佔了五成之多。 王治元表示，藉由糖尿病衛教師的早期介入，能夠幫助糖尿病患者調整生活型態、控制血糖，避免延誤治療，且根據臨床觀察，患者蛋白尿情況也會有所改善，有助延緩糖尿病腎病變的惡化。他也說，隨著醫療科技進展，糖尿病的治療武器選項中，多了不少能夠保護器官，避免患者步入洗腎的新藥，衛教師能夠協助患者進行用藥選擇，以病人為中心，提供整體疾病控制建議。歐美正名「糖尿病教育治療專家」 王：應設給付提高誘因近年「糖尿病共同照護網」制度逐漸成熟，因此產生是否需要「糖尿病衛教師退場機制」的討論。王治元表示，糖尿病衛教師體系在台施行超過二十年，早在2005年時任國民健康局（現國健署）局長邱淑媞任內就開始推動，醫師、患者都已習慣衛教師的照護模式。他感嘆，少了衛教師的協助，衛教資訊傳遞效果勢必不如從前，「如果這時候停下前進腳步，勢必很難面對糖尿病年輕化浪潮。」王治元說，國健署委由糖尿病衛教學會執行的糖尿病衛教師訓練，至今已培養超過6千名衛教師。他表示，美國近年已把衛教師正名為「糖尿病教育及治療專家」，學會的訓練效法歐美，要把每位衛教師訓練成「真正的專家」。然而，王治元指出，糖尿病衛教師實際執業的比例僅約2成，與理想的衛教師、病人比例相去甚遠。在現行「糖尿病共同照護網」的論質計酬機制中，糖尿病「共同照護門診」藥師處方費用的給付提高、醫師診療費也有增加，然而糖尿病衛教師的給付並無指定款項，而是涵蓋在診療費用當中，給付對象也並非糖尿病衛教師，而是醫院院方或診所主持人。王治元直言，雖然健保署建議醫療機構撥款予糖尿病衛教師，然而並無強制要求，但「糖尿病衛教師跟醫師、藥師一樣，都是專家，應該透過給付提供從業誘因。」因應多重慢性病趨勢 將轉型「慢病衛教師」在台灣，超過5成高齡長者同時患有2種以上慢性病。王治元指出，糖尿病衛教學會已與台灣腎臟醫學會達成共識，由糖尿病衛教師擔負「糖尿病及初期慢性腎臟病照護整合方案」患者的衛教任務，並將與各科別醫學會開啟對話、尋求共識，讓糖尿病衛教師朝向「慢性病衛教師」發展。醫療科技推陳出新，衛教知識日新月異，為方便醫療人員了解新知，糖尿病衛教學會設計「糖尿病智慧好幫手」Line @ 帳號，已有超過萬名醫療人員加入。借助人工智慧，加入此帳號的民眾或醫療人員，可以快速查詢飲食、併發症、藥物與血糖，以及運動、心理健康等最新衛教資訊。王治元強調，這些衛教資訊提供無償使用，要讓全國病友都能受惠，糖尿病衛教學會也固定舉辦線上、線下教育課程，幫助糖尿病衛教師持續接軌國內外最新衛教趨勢。
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2023-05-04 醫聲.慢病防治
糖腎共照收案率再拚13萬人 產官學共倡Goal 50+新目標
糖尿病照護已從過去單純的血糖控制，升級為器官保護與共病預防。健保署2022年推動「糖尿病及初期慢性腎臟病照護整合方案」，預計收案22.8萬名糖尿病及初期慢性腎病患者，計畫啟動至今照護約8.5萬人，占比約4成。中華民國糖尿病學會理事長黃建寧表示，「糖腎共照」是國際趨勢，學會提出「Goal 50+」升級計畫，納入蛋白尿檢測及國際指引遵從率等五大目標，並期待透過個案登錄系統建置，讓糖尿病共病照護走向精準化。Goal 50+五大目標：一、提升糖尿病與共病識能二、提升ABC達標率：糖化血色素、血壓、膽固醇三大指標控制達標低於高標值三、提高尿液白蛋白與尿液肌酸酐比值（UACR）檢測率四、提升指引用藥遵囑率五、增加糖尿病及初期慢性腎臟病照護計畫涵蓋率Goal 50+計畫再升級中華民國糖尿病學會2018年起推動「Goal 50」計畫，黃建寧表示，當時調查推估，全台僅有約4成4的糖尿病患糖化血色素（HbA1c）控制在百分之7以下，故學會將「Goal 50」第一階段目標訂為百分之50糖尿病患獲得良好的糖化血色素控制。計畫推行數年後，學會與全台數家醫學中心合作調查，結果顯示已有超過5成糖尿病患血糖獲得控制，於是展開「Goal 50+」升級計畫。「隨著新治療研發，已有新藥經臨床試驗證實能夠保護腎臟、降低糖尿病腎病變發生率，並納入國際治療指引。」黃建寧指出，學會參考國際治療趨勢，以「糖尿病腎病變卓越照護達標50」為目標，設定三項具體評估指標：全台5成以上糖尿病患完成年度蛋白尿檢測、5成患者遵循國際治療指引控制共病 、5成以上患者加入「糖尿病及初期慢性腎臟病照護整合方案」。指引遵從率待提升 盼醫病關係調整就醫習慣黃建寧表示，臨床試驗證據明確，藉由治療方式改變，能夠有效減少器官損害，但在血糖控制良好的情況下，要患者接受治療改變相對困難，「病人會覺得，既然血糖沒問題，為什麼改變？」根據稍早糖尿病衛教學會一項涵蓋超過1,5000位糖尿病患的調查顯示，患者的國際治療指引遵從率僅約27%，他說明，指引遵從率低與患者就醫習慣、醫師處方及藥品預算影響患者接受新治療皆有關係。糖腎整合照護方案 應納醫院評鑑糖尿病與腎臟病的照護分別有「糖尿病醫療給付改善計畫」與「初期慢性腎臟病醫療給付改善方案」，採論質計酬的支付模式。然而，黃建寧指出，全台糖尿病患者參與兩項計畫的人數合計僅約30%；甫上路的「糖尿病及初期慢性腎臟病照護整合方案」，收案比率仍有待提升。他建議，應將「糖尿病及初期慢性腎臟病照護整合方案」收案情況納入醫院評鑑項目，並給予醫療人員適當的獎勵，增加誘因。增加衛教師人數 提升治療共識黃建寧表示，過去因為科別間共識不足，即使院內系統跳出尿液篩檢提醒，仍有少數醫師不予理會；如今，在糖腎共照觀念推行下，病人開始有相關概念，甚至會在回診時主動詢問是否需要檢測尿液。黃建寧表示，希望未來藉由糖尿病衛教師的人數增加，讓衛教語言一致，病人在治療選擇及生活習慣的改變上，不再無所適從，「透過提升病人識能、增加醫師治療共識，真正落實『糖腎共照』的概念。」建置國家級個案登錄系統 多重慢病風險評估更精準「糖腎共照的下一步，發展風險預測機制及大數據建立非常重要。」黃建寧指出，透過資料庫建置以及人工智慧的導入，精準分析糖尿病患在病程中不同時間點，發生共病的風險高低，將能更有效的協助醫病共決進行藥物選擇，同時幫助患者調整生活型態。他舉例，如果能夠精準了解「患者現在不治療，再過多久必須洗腎」，患者的病識感提升，醫師的臨床判斷也能更加準確。他直言，風險預測機制的建立，是精準醫療精神的一環，除了需要資通訊能量的介入，更需要由國家層級出手整合，藉由建置「個案登錄追蹤系統」，發展精準化、以病人為中心的慢性病照護模式。聯合報健康事業部與中華民國糖尿病學會將於5月13日（六）共同舉辦「2023 Goal 50+ 糖腎共照跨國高峰論壇」本論壇提供醫事人員積分認證，歡迎醫事人員報名參與。活動詳情如下：
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2023-03-31 焦點.杏林．診間
醫病平台／ 醫學院教授的難題——沈默的槍手：人工智慧聊天機器人ChatGPT
編者按：本週的主題是「人工智慧聊天機器人(ChatGPT)對醫療與醫學教育的影響」。一位資深內科教授由多年的臨床經驗發表他對ChatGPT應用於醫療的隱憂，如果醫病雙方沒有互信的基礎，這種科技產物是否反而會更增加猜忌而破壞醫病關係。一位兼具多重身份的學者（醫師、醫學院基礎醫學教授、電腦工程師）與具有護理背景的腦科學研究生共同從科技面、人性面、產業面探討ChatGPT對醫病關係的影響。一位關心醫學教育的臨床醫學教授由淺入深地發表ChatGPT對醫學教育與醫學研究可能造成的困擾。讓我們不得不警惕，這樣發展下去，是否會影響學生的評估（作業、報告）以及學者的研究（論文內容及其原創性）。延伸閱讀：醫病平台／ ChatGPT會改變醫病關係嗎？延伸閱讀：醫病平台／ ChatGPT對醫病關係的影響序曲我在ChatGPT上鍵入：「GPT的出現對醫學教育和醫學研究會產生什麼影響？」不到三秒，出現以下的一篇文章：「GPT的出現對醫學教育和醫學研究產生了深遠的影響，但同時也帶來了一些令人擔憂的問題。在書面作業方面，GPT可以幫助醫學生更加高效地完成作業，並提高作業質量，但也有可能使醫學生過分依賴機器人的智能生成功能，減少自主思考和研究的能力。在醫學研究方面，GPT可以幫助研究人員在較短時間內對大量文獻進行閱讀、分析和統整，從而提高研究效率。然而，GPT的生成內容並非全部真實可靠，因此研究人員需要對GPT生成的結果進行嚴格的驗證和比對，避免因GPT所生成內容的不正確性而導致研究結果的不準確性，進而對執行醫療產生不良影響。此外，GPT還存在著對隱私保護和倫理風險的威脅。由於GPT可以通過機器學習技術學習大量的個人數據和行為模式，因此存在著潛在的隱私泄露風險。同時，在使用GPT生成的內容時，也需要考慮到是否會觸犯倫理和道德準則，尤其是在醫學領域中。總之，GPT的出現對醫學教育和研究帶來了諸多的機會和挑戰，需要我們深入思考如何合理運用和管理。在醫學教育方面，我們需要加強對GPT的引導和培養學生獨立思考和研究的能力；在醫學研究方面，我們需要對GPT生成的內容進行嚴格的驗證和比對，並加強對隱私保護和倫理風險的關注和管理。這樣才能更好地發揮GPT的優勢，促進醫學教育和研究的進步。」第一樂章故事要推回到去年(2022年)12月，特斯拉創辦人伊隆馬斯克(Elon Musk)參與投資的OpenAI發布了ChatGPT聊天機器人，它的驚人效果立即引爆所有人的關注。GPT是指「Generative Pre-trained Transformer」，它是一種自然語言處理模型，使用一種稱為人類反饋強化學習（RLHF）的機器學習技術進行訓練，運作原理基於深度學習和神經網絡技術，它使用大量的文本數據作為訓練資料，並透過學習這些數據中的模式和結構，來學習人類語言的規則和模式，模擬人類的語言能力，以生成新的文本。ChatGPT實務上能夠理解人類語言，並且回答問題，就像對話聊天。無論是隨性聊天、或是交付任務，甚至協助畫圖，創作小說，修改論文或是寫電腦程式、解決各式難題等，都能像專家一樣，做得出色到位。相信在不久的未來，ChatGPT很可能會廣泛地用在我們生活周遭的每一方面， Google搜尋引擎的角色恐怕會被取代。第二樂章就在今年(2023年) 一月中，我參加陽明交通大學教師會的尾牙時，一時興起，就問ChatGPT：「陽明大學與交通大學合併有什麼好處？」不假思索，機器人立馬回應：「陽明大學與交通大學合併可以帶來多方面的好處，以下列舉幾個可能的優點：1.提高學術水平：陽明大學和交通大學的學科領域有所重疊，合併後可以整合人力和物資資源，進一步加強學科研究能力，提高學術水平。2.擴大研究領域：合併後，兩校可以進一步整合研究領域，拓展新的研究方向，加強學科間的合作與交流，從而提高研究成果和學術影響力。3.優化師資隊伍：兩校合併後可以整合師資隊伍，提高教學質量和效率，並優化師資結構，引進更多優秀教師，提高教學水平和質量。4.提供更多學術資源：合併後，學生可以享受到更多的學術資源，包括圖書館、實驗室、研究中心等，這將有助於學生的學術成長和發展。5.提升校園文化：合併後，學校可以整合資源，提高校園設施水平，並整合兩校的校園文化，促進交流和融合，建立更加豐富多彩的校園文化，提升學校的知名度和聲譽。」我接著又問：「還有呢？」機器人隨即又答覆：6.建立更強大的跨領域研究平台：合併後，可以整合兩校的優勢學科，建立更強大的跨領域研究平台，促進學科間的合作和交流，推動新興學科的發展。7.提供更多學生交流機會：兩校合併後，可以提供更多學生交流的機會，包括學生交換計劃、跨校聯合課程等，這有助於拓展學生的國際視野和交流經驗。8.提高學校的整體品質：合併後，可以整合資源，提高學校的整體品質和實力，進一步提升學校的學術聲譽和社會影響力。」我繼續又問了兩次「還有呢？」機器人洋洋灑灑地共給了我14個答案。剛好陽明交大的林奇宏校長就坐我對面，我就將這些答案給他看，林校長說：「哇！寫得真好！麻煩轉寄給我參考！」第三樂章最近，科學月刊陳亭瑋編譯在2023-3-15的文章指出：「要ChatGPT寫作業、交報告，甚至產出學術論文應該都難不倒它。」當然，這樣的發展，讓從事教育的有識之士十分擔憂。事實上，現在已經出現正式的發表文章將ChatGPT列為文章作者之一。據陳亭瑋所轉述：「《自然》（Nature）與《科學》（Science）等重要學術出版社，均於今（2023）年針對大型語言模型制定相關的使用規則，並且已經正式列入現有的投稿指南。」重點是：這些AI工具都不可被列入論文作者的行列，因為AI無法為作品負責。陳亭瑋寫道：「《科學》期刊的主編索普（Holden Thorp）也發表社論，認為根據《科學》系列期刊要求作者投稿時聲明「作品為原創」，投稿的文章原本就不可使用大型語言模型如ChatGPT的成品進行寫作，作者應全權為投稿文章中的文字負責。」現階段， ChatGPT依然存在有一些破綻。常常這類AI技術會寫出看似合理但實際上完全不正確、甚至非常荒謬的答案。教師會那天，我故意用我的名字但是搭配上錯誤的醫院名稱，請ChatGPT評價一下對這位醫師。結果它給的答案卻讓我哭笑不得。ChatGPT正經八百地把我描述成那家醫院的名醫，不但專長領域寫錯，連進修過的學校也是瞎掰的，簡直可說是胡說八道。我不信邪又再測試了幾位當天在場的醫師，結果也都出現錯得離譜的內容。根據一些最近的報導，「此種AI技術是有可能在事實方面犯下許多錯誤，例如引用一些（甚至是捏造）不存在的參考資料。」終曲最近大學學測結束，又來到了申請入學的階段。學子和家長們都在費神準備相關的申請文件與備審資料。這時不少人擔心有人會使用ChatGPT等AI工具當槍手代筆。我就索性將這個難題還給ChatGPT。我問它：「如何鑑別學生所繳交的資料是透過GPT的機器人所撰寫？」以下就是它的回覆：「要鑑別學生所繳交的資料是否透過GPT的機器人所撰寫，需要從以下幾個方面進行比對：•資料的一致性：GPT生成的內容通常會呈現出一定的模式和風格，如果資料內容在風格、用語和結構上呈現出過於一致的特徵，就有可能是由GPT所生成的內容。•資料的內容和主題：GPT的生成內容通常是基於大量訓練數據和預設主題進行生成的，因此如果資料內容和主題與所申請的醫學專業無關或不符合常理，就可能是由GPT所生成的內容。•資料的知識深度：GPT的生成內容通常只是從已有的資料中綜合、生成，因此資料的知識深度和創新性相對較低，而人類創作的資料通常具有更高的知識深度和創新性。•資料的真實性：GPT生成的內容可能存在著虛構或不真實的情況，而人類創作的資料則更具有真實性和可信度。綜合考慮以上幾點，可以對考生所繳交的資料進行綜合評估和鑑別，從而確定其是否為GPT所生成的內容。」這部分，我覺得ChatGPT答的還算蠻好的。
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2023-03-31 醫聲.癌症防治
商業醫療保險項目紛雜 專家促建立透明簡易保單資訊平台
七成以上癌友擁有商業醫療保險，卻有近五成癌友使用時，認為商保理賠「勉強」或「不足」。癌症希望基金會董事長王正旭表示，國內商業醫療保單種類五花八門、破碎化，民眾獲得的資訊片段，加上對醫療資訊理解不足，不了解治療癌症要多少費用，加上「已有健保為何要商保」的想法，導致民眾「不會買、買不夠」，盼建立透明、簡易的保單資訊平台，協助民眾選擇。王正旭表示，許多創新的商業醫療保險屬於附約，需要附加於壽險等主約之上，疊加費用恐讓民眾無力負擔。他表示，保險資訊紛雜，在保發中心的平台檢索健康險，有逾萬筆保單須逐張檢視，對民眾保單規畫是一大考驗。王正旭也指出，澳洲、韓國等國，由政府主導，規畫商業醫療保險查詢網站，民眾只要輸入年收入、性別、年紀與保障範圍等基本條件，就可篩出合適的保單，協助民眾進行保單規畫。金管會保險局組長陳俐君指出，金管會已與健保署合作規畫查詢平台，民眾可透過健保快易通App進行查詢。她也表示，為增進國人基本保險保障，金管會已請台灣集中保管結算所規畫「退休準備平台」，並於該平台建置「保障型保險商品平台」，提供重大疾病保險商品供民眾選擇。不過，立法委員林靜儀辦公室主任張媛婷表示，目前健保署的「健保協同商保」專區或者健保快易通APP，都是連結至不同保險公司頁面，內容為各家廠商各自呈現，缺乏不同保單之間的比較，就使用端而言，仍屬不便，對民眾而言，透明度仍然不足。她建議，資訊平台設計應該「老嫗能解」，民眾能夠看懂，並作出合適選擇是其中重點。王正旭指出，台灣身為資通訊強國，即便資訊複雜，應可借助人工智慧，設計出方便民眾進行保險規畫的健康保險資訊平台，相對於第二層保險等制度面的改革，資訊平台的建立具有立即可執行性，應盡快進行。
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2023-03-29 焦點.杏林．診間
醫病平台／ ChatGPT對醫病關係的影響
編者按：本週的主題是「人工智慧聊天機器人(ChatGPT)對醫療與醫學教育的影響」。一位資深內科教授由多年的臨床經驗發表他對ChatGPT應用於醫療的隱憂，如果醫病雙方沒有互信的基礎，這種科技產物是否反而會更增加猜忌而破壞醫病關係。一位兼具多重身份的學者（醫師、醫學院基礎醫學教授、電腦工程師）與具有護理背景的腦科學研究生共同從科技面、人性面、產業面探討ChatGPT對醫病關係的影響。一位關心醫學教育的臨床醫學教授由淺入深地發表ChatGPT對醫學教育與醫學研究可能造成的困擾。讓我們不得不警惕，這樣發展下去，是否會影響學生的評估（作業、報告）以及學者的研究（論文內容及其原創性）。延伸閱讀：醫病平台／ ChatGPT會改變醫病關係嗎？醫療是人類最古老的服務業之一，到目前也是最難自動化的一個行業。由於醫療知識非常複雜難懂，當ChatGPT等人工智慧(AI)技術誕生後，人們自然會將它應用在醫療上，這的確也是醫療再進步的一個機會。筆者擬由三個面向來討論 ChatGPT會改變醫病關係嗎？科技面ChatGPT是目前工藝的極致，繼承了幾十年來資訊科技的精華。以前只能在電影上想像的情節，現在幾乎都實現了。它功能強大，給人有問必答無所不能的印象。但許多專業人士實際使用之後，發現它還不是一個真正有問必答的智者，更無法看穿你的心思，它目前的能力更像是「文字接龍大師」。ChatGPT已經跟人類學得很像，試著從字面中去「理解」問題，再從自己擁有的「知識」中找出相對應的答案，找出一段「機率」上最平順的回應。實際上，它並沒有自知之明(insight)，意思就是無法感知自己的問題。另外，就算是人和人之間也常常出現問A答B雞同鴨講的情況，甚至會造成心結。一旦發現是誤會，往往又一笑置之。對於醫療健康的問題，何其複雜也，即使是一位有知識加同理心的醫師，回答起病人各式各樣問題，也有發生困難的時候。更何況是一位欠缺醫學知識的病人，跟一個欠缺自知之明的機器間的對話？即使機器所說的每個字都有所根據，還是會有誤解的「機率」。科技本來就不斷的追求進步，但一般大眾缺乏專業知識來了解，原來醫療AI還在進步中，錯誤難免。更甚者誤以為AI已經是什麼都會、甚至什麼都對，醫病誤解的種子就種下去了。人性面人類對一件事的理解，往往會受到心情所影響，在生病無助的時候，尤其顯得脆弱。在這個當下，任何一個人所說的，甚至是機器所說的都可以變成金科玉律。我在醫學院剛畢業沒多久，遇到一位長輩。他說他心情很不好，人家說他有憂鬱症，就快死了。初生之犢的我，看了一眼就說：你不要聽人家亂講，實際上沒這麼嚴重啦，不要自己嚇自己。結果在那當下他的病情就好了一半，一直感謝我到現在，說我救了他！一個菜鳥醫師都有這種魔力了，ChatGPT這種科技巨著，影響一位無助病人的心情更是易如反掌，即使它不是故意的。病人就是這麼脆弱，這麼容易受影響。醫師受過專業訓練，有醫師執照把關，還發過誓，有醫師宣言隨時提醒著良心，不會利用這種人性脆弱的時機佔病人的便宜。其他的人或機器可不一定有這樣的專業跟良心，放棄操控人性的大好機會。以前筆者還在當醫學生的時候，就聽說在最先進的美國，有一個行業專門守在醫院門口等著，當病人出院之時，立刻積極的關心病人：你有沒有覺得醫療疏失？有沒有受到欺負？本公司專門來幫病人控告醫師主持正義，順便賺取合理服務費。有些病人想想：反正病都生了，有機會多賺一些貼補家用也不錯，就配合辦理。以前還是手翻病歷的時代，已經可以將醫院搞得人仰馬翻，現在 ChatGPT的出現，想必讓這類公司的營運效率升級不少。AI救人還是很難，即使到目前還只能出一張嘴，也無法實體下鄉服務。但是要找碴的話，透過巨量資料庫還有演算法，簡直是小菜一碟。產業面有沒有注意到，ChatGPT這類產品，在你第一次加入會員開始使用的那一刻，就要求你打勾一個同意書。這個同意書通常很長很長，長到你沒有那個眼力與時間去仔細看完，就先勾再說馬上使用。裡面的內容其實大同小異，意思是該產品對它所說的任何話，完全不負任何損害賠償責任。這些公司其實也沒那麼不負責任，這只是這個產業的特色。這些產品的開發都需要龐大的投資，動輒十億百億美金。主要的回收，來自使用者的會費或廣告收入。論單價實在不高，但憑藉者上億會員與使用量，積少成多成為一筆可觀的收入。說實在的，投資風險也不小，一個成本效益沒控制好就會「倒店」。經營者無不使出渾身解數，哪裡設法再降低一點點支出，哪裡再設法增加一點點收入。對於法律責任這種無法估算的恐怖支出黑洞，稱職的執行長一定會設法消除之。相對之下，我們去看病的時候，不少佛心的醫師甚至會讓病人錄音，只希望病人不要因為聽錯話而耽誤病情，絲毫不顧慮將自己暴露在法律風險中。這是「生財工具」跟「醫師」本質上的差異。醫療不可能沒風險，強大的ChatGPT越是發揮它的功能，跟病人的對話越多，風險自然跟著使用量與日遽增。根據能量不滅定律，如果運作的公司不願承擔這些風險，風險不會憑空消失，只會流向另外兩者：醫師與病人。所有AI包括 ChatGPT的思考方式跟知識來源，主要都是從醫學複製來的。它的確用了超多的資源跟預算在收集資料與訓練AI，嚴格來說本身並沒有創造醫學新知。營運的廠商在降低成本與增加營收的壓力下，一方面不願意承擔任何法律責任，一方面追尋任何可以增加營收的機會，更樂於接收所有人類科技發展的榮耀，所有衍生的責任與風險只好順其自然的留給醫生與病人去承擔。醫生除了原本的服務外，還要額外替廠商解釋可能的問題，承擔廠商該負的責任，運氣不好時甚至莫名增加醫療糾紛的風險。這樣子權利義務的不對等，長久下去會出問題的，應趁早處理。在完全沒管制之下，一般非醫療專業的大眾，真的有辦法駕馭這類結合AI跟醫療的高科技產品嗎？並在廠商的營運壓力下，維持單純的醫病關係嗎？在廠商願意承擔一點點責任之前，是否我們的政府，也應該對整個醫療服務的品質把關一下？目前連血壓機都禁止放在網路上販賣，為什麼一個實質的「臨床決策支持系統」(CDSS)，可以這麼無極限的在網路上使用，而不受任何規範？難道AI診斷的影響力不如血壓計嗎？是否也可以藉此教育社會大眾負責任的習慣，尤其在面對生命的時候。以下純聊天台灣一向不缺一張「嘴」(Chat)，好康的行業也不缺人手。台灣缺的是對弱勢族群的照護，缺的是偏鄉的醫生，缺的是辛苦科別的同志。在這種情況下，來一個「非醫療級聊天機器人」的超級「543」，發表完全不用負責任的醫療高見，到底是來亂的還是來幫忙的？知識當然是醫學的基礎，但在複雜的醫病關中，還有更多的人間互信，對疾病的戒慎恐懼，對生命的尊敬。一位醫師的墓碑上刻著 「To cure sometimes, to relieve often, to comfort always（有時去治癒，常常去幫助，總是去安慰。），然而 ChatGPT這類AI除了提供知識外，能治癒疾病(cure)？紓解病痛(relieve)？ 還是安慰心靈(comfort)？ 想了半天好像都不行！有興趣的人還可以看一下傳說中的「醫師宣言」，醫師大都不會跟你聊這個，但是會以一輩子的生命來實踐自己曾經許下的承諾。不敢說100%，很多醫師的確是佛心的。相對之下，ChatGPT 等AI產品100% 是商業產物，絕不是吃素的。醫生是一個古老的行業：拔苦與樂，服務利他，試著以有限的資源，全方面照顧人們的身心靈。而ChatGPT是時代的科技產物，背負著許多股東鉅額的投資跟夢想，有著非獲利不可的壓力。或許有些醫生真的有懸壺濟世的心懷，然而要求ChatGPT拯救世界就於過沉重。ChatGPT的確是一個很優秀的語言模型，在重寫、抓重點都有不錯表現，未來一定會陸續出現以這技術為基底的AI助手，減少醫師的文書工作，提高醫師的看病效率。ChatGPT等AI就像孫悟空有通天的本事，它如果能夠接受唐三藏(指醫生)的指揮，期待有機會為醫病關係做出貢獻。反過來，誰能想像那一天孫悟空變成唐三藏的老闆？再好的東西，擺錯位置也會變成災難。總結不論是科技的創新，人性的弱點，還是產業投資獲利的壓力，光是這三大外力的參與，根據力學上最基本的牛頓第二定律：力會改變運動！筆者預測醫病關係將會改變。
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2023-03-29 慢病好日子.深度報導
慢病放大鏡【共病】預防篇｜5成老人罹3項慢性病共病，如何阻擋器官衰退，「治療」真的勝於「預防」？
世界衛生組織（WHO）指出，全球4,100萬人因慢性病死亡，占全球死亡人數71%，糖尿病、心血管疾病、慢性呼吸道疾病為主要死因，隨著高齡化社會來臨，長者罹患多重慢性病的「共病」也愈來愈多。如同醫界「牧羊人理論」，器官恐像羊群接二連三墜谷，現今國際對於共病議題已相當重視，台灣主掌慢病政策的牧羊人是否早該築起圍欄，避免民眾健康血本無歸？台灣即將邁入超高齡社會，據國健署調查，台灣超過八成六老人至少罹患一種慢性病，六成九老人罹患二種慢性病，四成七老人同時罹患三種以上慢性病，患者同院不同科、跨院跨科看診更是常見，民眾與醫療院所對於慢性共病需整合治療的意識薄弱，耗費大量醫療及社會資源。這反映出慢性共病患者早死的風險更高，因此，慢性病患者下一項疾病發生的預測成了重點。台北醫學大學副校長、腎臟病防治基金會董事長吳麥斯認為，未來多科共照已是趨勢，應該將糖尿病、腎臟病、心血管疾病、神經疾病等多種慢病整合成「新陳代謝疾病照護網」，並納入亞健康者，以達到預防作用。善用AI大數據 及早預防有成效醫界有個牧羊人理論，形容一群羊在長滿豐美牧草的峽谷旁低頭吃草，有人建議應在草原先架起護欄，別讓羊群掉下山崖，但牧羊人認為，谷底有優秀獸醫能替墜谷的小羊治療。這個理論延伸到醫學上，也反應了我們的醫療資源都投注最末端的治療上，而忽略預防的重要性，據健保111年支出統計，腎臟病、糖尿病與高血壓性疾病支出高達1255億，這些多重慢性疾病患者，接連敗壞的器官如同墜谷的羊群，難以康復再起。延伸閱讀：心、腎、代謝三大慢性共病 急需整合醫療 誰來整合？「整」到誰？可惜的是，我們似乎認為牧羊很容易，透過專家的「工人」智慧想像，老人的死因包含慢性疾病；然而，當台北市立關渡醫院長陳亮恭以英國的老人健康風險模組，針對台灣本土資料進行預測研究，AI大數據的「人工」智慧算出的死因，增加前者沒算出的糖尿病，還特別點出急性感染症。研究顯示，同一群民眾在「工人」與「人工」計算，AI算出的五年內死亡風險竟多出一成，「可見人工智慧能找出更高的風險。」對於共病照護，以腎臟病照護網來看，吳麥斯指出，近20年來，透析的病人年紀已從59歲，延緩到67歲，顯示腎病前端照護頗有成效。雖然隨著年紀增長器官都會衰退，但有預防的意識，腎臟就不會是致命傷。延伸閱讀：血糖藥吃多會洗腎？ 醫：糖尿病控制不好，血糖失控才會扎根預防意識 專科「分久必合」隨著國人飲食西化，患有代謝症候群的人激增，民眾只要腰圍過粗、血壓偏高、空腹血糖偏高、空腹三酸甘油脂偏高、高密度脂蛋白膽固醇偏低，這五項條件中符合三項，都是慢性疾病的高危險群。共病照護的整合門診是未來趨勢，吳麥斯形容，專科走向次專科之後，勢必需要人才的合作，「合久必分、分久必合」，未來要納入心血管、神經內科等科別，期許能整合為「新陳代謝疾病照護網」，並涵蓋亞健康者，才能達到預防共病發生。吳麥斯認為，若有單一窗口提供民眾一站式服務，可免於東奔西跑，建議可以先整合個管師，依患者病程的進展，再來引導、介入各科別醫師看診。有2種以上慢性病怎麼辦，專家4大角度剖析一次看【慢性共病放大鏡1-治療篇】心、腎、代謝三大慢性共病 急需整合醫療 誰來整合？「整」到誰？【慢性共病放大鏡3-用藥篇】三高又腎病...共病患者領藥像逛超市 重複用藥當心致命風險【慢性共病放大鏡4-照護篇】你有2種以上慢性病嗎？專家：多「師」治療、跨科整合，以患者為中心是未來照護新趨勢【慢病好日子】糖友早上出門太匆忙，不吃早餐會影響血糖控制嗎？為什麼洗腎的人會便秘？有什麼助排便的好方法？提供最接近病友真實疑問的慢病衛教資訊，與您一起好好過慢病日子！ 📍瀏覽專題>>慢病好日子主題圈 📍觀看影音>>慢病好日子YouTube 📍專屬訂閱>>慢病好日子電子報 📍追蹤加入>>慢病好日子-一起最愛問粉絲團
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2023-03-28 醫聲.癌症防治
2023癌症論壇／從預防、治療到生活品質 國衛院以研究支持癌友
醫療科技進展迅速，全癌別五年存活率已突破六成。患者存活時間延長，癌友生活品質、身心健康與社會連結等層面漸受重視。國家衛生研究院院長司徒惠康表示，國衛院不僅投入資源研究治癌藥物、開發癌前病變分析工具，亦跨國合作進行癌友身心及生活品質研究，並受國健署委託執行「癌症診療品質認證」多年，這全都是優化癌症治療環境。「癌症盤據國人十大死因之首已 四十年，國衛院作為全國唯一『任務導向』的醫藥衛生研究機構，關於癌症的預防與治療的研究不遺餘力。」司徒惠康指出，國衛院除了治療藥物、癌症疫苗與細胞治療等新醫療科技開發，輔導產業技術移轉推展到臨床研究，讓癌友能使用到療效更好、副作用更低的藥品及療程，也是國衛院努力目標。「癌症是否能預防？」是近年熱門話題。司徒惠康表示，「所有的疾病都有病發前的徵兆與症狀，找出造成症狀的各項因素，從預防端著手是根本之道，癌症也不例外。」他舉例，國衛院癌症研究所近期開發一項針對初期口腔癌前病變危險因子評估分析的工具，同時持續修正、驗證口腔癌前病變的風險預測模型，未來希望將此篩檢工具加入篩檢項目，找出高為族群，並結合人工智慧，發展口腔癌病灶的自動化辨識機制。「癌症不僅對患者個人及其家庭造成經濟負擔與身心靈壓力，也對社會整體造成難以估計的生產力與經濟損失。」司徒惠康表示，癌症治療的複雜度高，需要不同科別互相配合，為提供國人高水準之癌症照護，國健署委託國衛院「臺灣癌症臨床研究合作組織（TCOG）」規劃癌症診療品質認證制度，實施至今逾十年，已有六十二家醫院通過認證，占全國年度新診斷癌症個案數約百分之八十五。認證標準也隨時代演進進行修正，分別加入了「心理照護諮詢」、「緩和醫療照護」兩大基準，在治療之外，也重視癌友身心照護的需求，「期待肩負起協助癌友面對癌症的身心靈衝擊，並藉由高品質的醫療提升存活率減少病人的焦慮。」「患者罹癌後，除了身體症狀的困擾，還需面對『死亡的預想』帶來的心理壓力，以及罹病後所衍生的經濟負擔，研究指出癌症病人的自殺死亡率是一般大眾的2.5倍。」司徒惠康指出，1995年全民健保開辦後，癌症診斷後前兩年整體病人自殺風險下降了兩成，足見經濟問題對於患者心理帶來的負擔之重。不過他也說，除了積極解決患者因病而貧的經濟負擔，藉由身體症狀解除、情緒調適與心靈照護，增加病人的信心，也是讓患者對未來懷抱希望以燃起抗癌的鬥志，降低患者出現自殺企圖的機率的重要途徑，需要受到更多重視。國衛院群體健康科學研究所曾協助「歐洲癌症治療研究組織 （EORTC）」進行肝癌生活品質問卷國際合作計畫之臨床資料處理與統計分析，探討影響肝細胞癌病患其生活品質之臨床與種族特徵差異。「這項研究發現，已婚之歐洲病患在生活品質與疲勞2個項目，較未婚之亞洲病患為差。」司徒惠康說，這可能由於亞洲國家普遍實施肝細胞癌之預防檢查，有助肝癌早期診斷，而婚姻觀念與婚姻中兩性責任的不同，也造成了癌友在生活品質上的差異。他表示，依據不同癌症、不同癌症期別、不同病程、治療方式等因素，對癌症存活者之生活品質進行研究，將是國衛院未來研究方向。 司徒惠康表示，過去二十年癌症醫學在預防篩檢、診斷治療到安寧緩和照護等方面都有非常大的進展。他指出，隨著治療方式的優化，許多晚期癌症現在即使不能完全治癒，也能有效控制，並且保持良好生活品質，「病友們一旦確診罹癌後，一定要和醫療團隊配合，好好接受治療；過程中遇到困難、壓力的時候，也要尋求支持，一起攜手前行。」● 「給神隊友的一句話」「在癌症病友、照顧者的痛苦與需要中，看見身為研究人員的責任 !」聯合報健康事業部響應今年 #世界衛生組織 的新計畫，除了關注癌症本身外，更要重視癌友、家人與醫療團隊，因此我們邀請2位知名癌友家屬分享照顧歷程、20位癌症權威開講，讓這些神隊友提供癌友身心靈全方位的支持。👉🏻目前活動報名已額滿截止！後續精彩內容將持續更新在2023癌症高峰論壇-「擁抱您不會一個人」活動策展網頁！👈🏻
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2023-03-27 焦點.杏林．診間
醫病平台／ ChatGPT會改變醫病關係嗎？
編者按：本週的主題是「人工智慧聊天機器人(ChatGPT)對醫療與醫學教育的影響」。一位資深內科教授由多年的臨床經驗發表他對ChatGPT應用於醫療的隱憂，如果醫病雙方沒有互信的基礎，這種科技產物是否反而會更增加猜忌而破壞醫病關係。一位兼具多重身份的學者（醫師、醫學院基礎醫學教授、電腦工程師）與具有護理背景的腦科學研究生共同從科技面、人性面、產業面探討ChatGPT對醫病關係的影響。一位關心醫學教育的臨床醫學教授由淺入深地發表ChatGPT對醫學教育與醫學研究可能造成的困擾。讓我們不得不警惕，這樣發展下去，是否會影響學生的評估（作業、報告）以及學者的研究（論文內容及其原創性）。最近報章雜誌有許多有關人工智慧產品、技術及運用的報導，這些電腦程式的軟體，可以判讀資料、分析影像，也可撰寫論文、檔案或報告等等。在醫療領域上，這些功能可以代替人工、幫忙整合許多檢驗資料，提出一些相關的診治資訊，也可提供影像資料的分析及初步的報告，這些作業是醫病互動中常在醫病溝通後的初步病情評估。最近有很多報導認為用「智慧」電腦分析也可以幫忙醫師提供鑒別診斷的能力，甚至建議治療的方式。醫師與求診病人的互動溝通，有許多在問診、分析初步檢驗結果，再評估作診斷及治療的建議。這些文書的登記及初步的判讀、建立鍳別診斷，一般來說都有明細的「演算法（algorithm）」推演。遵循人工智慧的流程分析，應當大多數的情況都可以如依據教科書的內容作初步的判斷及分析。近年診斷過程中，因科技的進步，多了許多檢驗及影像的資料輔助，而可以比過去作出更正確的分析及判讀，幫助作診斷的資料的整合，然後也因此運用這些資訊，加上大量累積的資料庫作初步的分析及訂出處理的方案，進而可以有比以往更多的建議及更精確的診斷。科技平台可以更客觀的分析學習到的資訊，也許可依累積的資料庫資料作出合理的決定。但是並不代表這些「機械」式的、反射性的作業可以取代人類的智慧。依據累積的資料及專業人員的分析及註解，可以補充「專業」反應的時效及修正人為因素、例如分心、或疲累的身心障礙引發的錯誤或認知的偏差。從另一角角度來看，一般民眾也很方便在網路上可以查到依據網路上的資料查出一些相關的病情分析、診斷及處置的建議等。對自己病情有更多的了解，也許會改善醫病互動、溝通。醫療成效是建立在互信的醫病關係下作出臨床診斷及信任的原則下進展。互相尊重的互動，才能在良好得醫病關係下達到身心的改善，如果醫病的對話因為主客觀不能建立共識，再下一歩的處置就難有進展。一般民眾對於身心不適而求診治時，多少都有些自己的想法，有時因為有心理的因素不容易表達失望而不易溝通時，或甚至有些人自己對資料的主觀成見、其他親朋好友的建議或「祝福」而偏差時，反而會增加醫病間的摩擦或誤會。當然人工智能的結構及內容的精準度及可靠性，會受到資料庫的品質而影響判斷及可靠性。當醫病雙方沒有互信的基礎時，是否反而會更增加猜忌而破壞醫病的關係。目前很多醫療作業需要靠許多檢驗及儀器檢查，在互信的關係下來判讀。如果醫病雙方都能客觀的面對這種新科技的發展，達成有共識的溝通、共同追求好醫治療效，也許可以減少醫療資源的浪費。
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2023-03-17 醫聲.Podcast
🎧｜ChatGPT來襲年輕世代憂失業 高醫教授：應學習思辨、培養斜槓專長
近期生成式人工智慧ChatGPT掀起討論熱潮，部分論者認為，將帶來新一波的科技革命。高醫藥學院名譽教授李志恒日前接受本報專訪表示，自18世紀第一次工業革命以來，科技發展就逐漸影響人類生活與工作型態，科技演化速度也不斷加快，尤其是從1990年代資訊化開啟時代新頁以來，更形明顯，製藥產業也出現資通訊科技取代人工的情況。李志恒說，面對「資訊與機器取代人力」的時代，教育改革也是重點，學生因資訊取得容易，知識廣度容易達成，但卻常成為「淺碟式」的認知，思考專精度不足，所以重點應轉為讓學生習得思辨能力，分辨資訊真假。李志恒也鼓勵年輕世代培養斜槓專長；同時支持年長的「資深公民」退而不休，繼續學習新知，貢獻社會。🎧立即收聽 按右下角播放鍵↓資訊取得方式轉變 高教應重視博雅教育「在我們的世代，以及我們之前的千百年，知識的取得都必須透過紙本。」李志恒說，過去人類的智慧結晶，集結在圖書館中，透過老師的教導，一代又一代的學子得以認識世界、養成價值觀。1990年代，全球從工業化社會正式進入資訊化時代，李志恒說，資訊取得變得快速而容易，只要有電腦、有手機，任何人都可以透過網路「與知識連結」，傳統教育「傳承知識」的本質已經被改變。李志恒表示，西方教育中很重要的思維，是希臘羅馬時代的邏輯思考、辯證法，雖在國內大學以通識教育的樣貌呈現，長久以來卻未受到重視，「我們常把通識教育、博雅教育當作營養學分。」他指出，隨著時代改變，尤其步入數位時代，年輕世代應該從老師身上學習的是「分辨知識真與假」的能力，「學生在離校前學好邏輯辯證的能力，未來的人生中才能自己終身學習。」科技加速演進 導致例行性工作流失李志恒年初出版新書「一身兩世：給戰後嬰兒潮世代的我們」，他透露出書動機，除了希望為自己所屬的戰後嬰兒潮世代留下紀錄，也期待不同世代間，能夠以包容、理解取代對立。李志恒說，若以世代觀點來看，年輕世代生活在資訊、機械大量取代人力的時代，面對「努力未必有成果」的窘境。「綜觀人類發展歷史，可以發現科技的演化是加速進行的。」李志恒說，18世紀蒸汽的使用帶來第一次工業革命，輕工業興起，造成一部分的人失業，到了第二次工業革命，電力帶來重工業發展，人類生活雖然改善，卻有更多人失業。他指出，時至今日，歷史再次重演，電腦、人工智慧取代人們的工作。李志恒以製藥產業為例，1970年代的藥廠製造錠劑，生產線從原料混和、製粒、打錠、裝瓶、包裝和品質化驗，都需要人力；到了工業4.0時代，有了機器、電腦進行製程管控，原先每條生產線需要20人的藥廠，只需要2、3人就可以維運，主要的人力資源剩下藥品研發的高端人才，「這告訴我們，新世代的專長如果不是機器無法取代的，我們的工作可能終有一天會消失。」「例行性工作機會流失是科技演化的必然結果。」李志恒建議年輕世代，要具備不同專長，發展「斜槓」能力，並且不同專業都要有一定的專精程度，才能在這個世代存活。他舉例，以藥廠來說，如果員工在藥學知識以外，同時具有資訊專長，萬一面臨裁員時，比較不會首當其衝。人類壽命延長 資深公民退而不休不只年輕世代在資訊時代面臨挑戰，隨著醫藥科技進展，人類壽命延長，高齡長者屆齡離開原本工作崗位後，也要適應與社會共存。李志恒指出，19世紀德國宰相俾斯麥為工人設計了70歲請領退休金的制度，但是當時德國平均壽命只有45歲；20世紀中葉，美國建立社會安全制度，規定65歲可以請領養老金，但以當時美國人的平均壽命來看，不少人60多歲就已過世，真正能享受退休生活的人非常少。他說，65歲退休制度後來延用流傳全球，但如今民眾就算活到80歲，體力雖有下降，「但可能都還蠻健康。」李志恒說，這群「資深公民」還有智慧可以貢獻社會，若退休在家，對年輕人不僅沒有幫助，還會增加年輕世代心中的掛慮。李志恒建議，應將高齡人力適當運用，讓資深公民退而不休，不論是兼職投入基層能力，在百貨公司、大賣場工作，與年輕世代互相幫補，或繼續學習新知、運用過去的專業貢獻社會，均為可行方向。他分享，2006年他在公務人員任內，曾奉派以色列商議禽流感防治事宜，當時該國的衛生部長，正是一位高齡長者。李志恒解釋，當時以色列高齡長者自認在其國內權益不受重視，於是組成「老年年金黨」，並推派候選人投入國會議員選舉，成功選上數個席次。他指出，由於國會組成聯合政府，故該黨獲得2席部長席次，其中一位正好就是衛生部長，「我建議資深長者如果覺得自己還能貢獻社會，可以透過不同方式，持續增加社會參與度。」李志恒小檔案現職：高雄醫學大學藥學院名譽教授亞洲毒理學會理事長學歷：紐約大學環境醫學研究所博士高雄醫學院藥學系學士經歷：台灣藥學會理事長衛生署管制藥物管理局局長高雄醫學大學毒理學碩士學位學程教授高雄醫學大學藥學系教授Podcast工作人員聯合報健康事業部 製作人：韋麗文 主持人：林琮恩 音訊剪輯：林琮恩腳本撰寫：林琮恩 音訊錄製：周佩怡
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2023-03-13 名人.精華區
閻雲／ChatGPT暴紅 帶來方便也帶來隱憂
Open AI推出的聊天機器人ChatGPT，上知天文下知地理，能用更貼近一般人的對話與使用者互動，釋疑解惑，還能編寫代碼、寫程式和debug，並給出建議，甚至撰寫論文、小說、劇本和填詞譜曲也難不倒它，十八般武藝樣樣皆通，不紅也難。ChatGPT主要改編自Open AI開發的「GPT-3.5」自然語言處理模型，經AI設計團隊利用強化學習訓練模型改造而成。GPT，即生成式經過預先訓練的變壓器（Generative Pre-Trained Transformer）第一個字母的縮略。由於擁有1750億個參數，加上學習內容大多來自網路，包括新聞資料、社群平台貼文及數十萬筆維基百科條目等，豐富且多樣化，ChatGPT可自然地組織語句，又能辨識多種語言，用人性化方式對答如流。使用者普遍認為，ChatGPT比Apple Siri語音助理或Google助理更聰明，也更貼心。ChatGPT：無法取代作家去年12月10日，英國國家廣播公司的科技記者和ChatGPT進行簡短訪談，當記者問到AI未來會否取代人類作家？ChatGPT回答「不會」，並解釋「像我這樣的人工智慧系統，可以透過提供建議和想法來幫助作家，但這些作品畢竟還是由人類作家創造出來的。」被問到AI將對社會造成什麼影響，ChatGPT的答案是「很難預測」。當記者問到有關電影「2001太空漫遊」中虛構的人工智慧機器人HAL時，ChatGPT顯得摸不著頭緒，不知道該如何回答。「2001太空漫遊」是知名導演史丹利庫柏力克於1968年完成的美國科幻電影，描述人類為探索未來，一組太空人帶著機器人HAL飛向浩瀚無垠的太空，沒想到HAL透過自我學習並進化，可從唇形知道太空人的對話，也洞悉他們的想法，最後甚至打算殺害太空人，當家做主。電影中，HAL並未得逞，但它反客為主想殺害太空人的起心動念，讓人不寒而慄，擔心有朝一日AI將統治人類。未答HAL問題 啟人疑竇這憂心或許不是杞人憂天，根據測試，ChatGPT有非常精密複雜且能躲避忌諱的系統，且接受那麼多資訊強化訓練，它對「2001太空漫遊」這部電影，乃至劇中機器人HAL應不陌生，卻在回答記者提問時，表現出毫無頭緒的模樣，難免啟人疑竇。但Open AI解釋，就是因為訓練這款機器人時謹慎小心，才導致它拒絕回答原本可正確回答的問題。該公司希望收集更多用戶意見，進一步改進。不管怎樣，還是有人擔心AI取代人力的那一天，終究會來臨。雖然許多用戶表示，ChatGPT並不是那麼聰明，但已有專業人士擔心，認為在程式可以仰賴AI，學術論文甚至可迴避反剽竊軟體的現實環境下，人類飯碗不保、知識原創性出現危機的日子，恐已不遠。也有人持不同看法，美國麻省理工學院研究員兼經濟學家Paul Kedrosky表示，Open AI正推動美國經濟一百年來最具破壞性的變化；對未來職業的威脅，Paul Kedrosky也認為，只要有顛覆，就有機會，更何況人會流動，我們不應認為AI的發展讓我們無法改變或遷移。●更多台灣生醫創新學會文章：https://tibia.org.tw/責任編輯：辜子桓
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2023-03-12 焦點.元氣新聞
即將改變你我生活？關於聊天機器人ChatGPT 你該知道的事
【本文重點】ChatGPT是OpenAI開發的聊天機器人程式，可以進行多種自然語言處理任務，包括自動生成文字、自動問答、自動摘要等，功能強大。ChatGPT還在不斷進化中，但目前其提供的事實準確度參差不齊。使用ChatGPT需要註冊Open AI帳號，並可以免費使用。ChatGPT擅長多種語言溝通，包括中文。如何善用人工智慧並不誤用是大家都要學習的功課。--by ChatGPT你下載ChatGPT了嗎？套句古老的流行用語，如果你不知道什麼是ChatGPT，那就落伍了。ChatGPT是OpenAI開發的人工智慧（AI）聊天機器人程式，可以像人類般進行對話，語句流暢，幾乎有問必答，不但有機會挑戰谷歌（Google）搜尋霸主的地位，成為新一代資訊大神，有專家認為：這宣示AI影響人類歷史的腳步近了。ChatGPT是「Chat Generative Pre-trained Transformer」的簡稱，由OpenAI開發，於2022年11月推出後，短短兩個月，吸引全球上億使用者。它能處理複雜的語言工作，包括自動生成文字、自動問答、自動摘要等，還能寫電腦程式，甚至論文、劇本，功能強大。ChatGPT可寫出類似真人撰寫的文章，在許多領域都能給出詳細和清晰的回答，似乎能勝任許多人類原本的工作，讓人期待，但也帶來衝擊。但目前ChatGPT提供的事實準確度參差不齊，是重大缺陷，OpenAI團隊也表示，ChatGPT很酷，但並不成熟。ChatGPT還在不斷進化中，透過「人工回饋強化學習（RLHF）」，從人類與它大量的對話中，學會人類偏好的回應，再調整細節；另一方面，想要取得自己需要的答案，牽涉到如何進行精準提問，將會是未來人類的重要課題。AI浪潮勢不可擋，如何善用而不誤用，是大家都要學習的功課。【延伸閱讀：ChatGPT內容是真的？還是假的？】ChatGPT自我介紹OpenAI最近推出了最新的自然語言處理模型ChatGPT，該模型能夠讓電腦像人一樣自然地理解和產生語言，成為AI領域的一大突破。ChatGPT能夠進行對話、回答問題、寫作、翻譯、寫程式等多種自然語言處理任務，且在多個測試中表現出卓越的成績。ChatGPT的推出為人工智能應用開拓更多空間，對於推動人工智能產業有著重要的意義。以上關於ChatGPT聊天機器人的介紹文字，大多產自ChatGPT，這是貨真價實的自我介紹。自去年11月底問世後，ChatGPT已迅速風靡全球，引起許多人對各種人工智慧應用的興趣，預示人工智慧世代即將來臨。關於ChatGPT 你該知道的事如何開始使用ChatGPT？首先，必須註冊一個Open AI的帳號。在ChatGPT團隊的Open AI官網（https://openai.com/）上點擊「Try ChatGPT」，並使用自己的電子郵件或用已有的Google或微軟帳號進行導入。》看更多ChatGPT註冊教學ChatGPT可以用中文輸入嗎？需不需要收費？ChatGPT是一個擅長多種語言溝通的聊天機器人，其中當然包括中文在內。近期ChatGPT已推出收費版本，但仍可使用免費版本。為什麼ChatGPT生出的資料不是我要的？正確下指令可以讓ChatGPT更有效率完成你的任務，減少出錯的機會。目前各種指令教學在網路上也變得非常流行，然而這些指令教學基本上依循一個大原則：提出需求時，用詞要精準。例如：如果只問「女性健身菜單建議」，就不如「65歲女性健身時，該如何安排一周的菜單？」後者指令較明確，也比能夠得到想要的答案。ChatGPT代表人類將面臨「科技奇點」？「科技奇點（Technological Singularity）」是美國數學家和科幻小說作家弗恩·維爾（Vernor Vinge）所提出的概念，指的是當人工智慧、機器學習、神經科學和其他新興技術達到一定的水平時，人類將面臨一個科技進步的轉折點，超出人類的理解和掌控能力，人類將無法預測和控制科技發展，可能帶來巨大的風險和機會。但對於ChatGPT是否代表科技奇點已經來臨，專家意見紛紜，但可預見的是：未來的工作型態將會逐步改變。ChatGPT能做哪些事？● 回答問題、翻譯語言輸入中英文，能要求ChatGPT為你翻譯成另一種語言。● 撰寫電子郵件給郵件主旨，ChatGPT就能寫出符合主旨的電子郵件架構。● 整理文字重點能閱讀長篇大論的文本，並條列、分類出重點，適合會議記錄使用。● 回覆客訴、客服對話丟入客訴信件，請ChatGPT回應一段簡短信件。● 生成創意文字給予關鍵字，ChatGPT就能寫出符合主題、字數的詩詞、歌詞或劇本等文字創作。● 生成新聞文章人工智慧演算法可以訓練生成特定主題的新聞文章。● 寫程式ChatGPT可依使用者要求編寫網頁語法。責任編輯：辜子桓
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2023-03-12 醫療.眼部
用ChatGPT查找的醫療資訊正確嗎？長庚眼科部醫師這麼說
【本文重點】一些病患在診間會要求醫生直接開他們在谷歌上查到的藥物，谷歌搜索已經成為了醫療界的一大挑戰。最近，元氣周報和元氣網編輯進行了一個小實驗，與 ChatGPT 聊天機器人進行了一場競賽，比較他們各自編寫的五篇眼科相關疾病介紹的品質，由林口長庚眼科部醫師進行評比，結果是由專業編輯產製的獲得了4.5顆星，而ChatGPT獲得了3顆星。裁判長黃奕修建議建立具權威性且經審核的訊息中心，以確認文章內容的真實性。--by ChatGPT「醫師，我查谷歌說我的病應該吃這種藥，請你直接開給我就好！」這樣的對話在診間經常出現，醫界飽受「谷歌大夫」挑戰已非新鮮事，如今ChatGPT問世，民眾如何看待這個很會說話的聊天機器人提供的資訊？元氣周報與元氣網編輯身為健康資訊的轉譯者，在林口長庚醫院眼科部提供強大的專業後盾為基礎下，進行了一個小實驗。參賽者介紹／ChatGPT vs 元氣網編輯ChatGPT能寫論文、劇本和小說，也能回答各種醫療問題；元氣網的「疾病百科」以疾病為主題，詳盡介紹有關疾病的成因、症狀、治療、預防等知識。元氣網是國內最早建置「疾病百科」的健康網站，透過強大的編採團隊整理，將艱澀的專業用語正確轉譯，所有內容皆經國內權威專家審閱，提供正確的疾病知識。ChatGPT的出現，記者和編輯的工作可能因此不保嗎？透過編寫「疾病百科」，元氣網編輯與ChatGPT進行一場競賽，由林口長庚醫院眼科部醫師擔任裁判，來看看自己的飯碗端得穩不穩。裁判長怎麼說／林口長庚醫院眼科部部長黃奕修所有願意幫忙的人，所有可以產出的資訊，所有能夠使用的工具，都是資源。好壞資源的差別就是它的定位對不對。我們希望幫助ChatGPT在醫學臨床服務找到合適的定位。特別是當現在它的影響力正要出來，但是卻又錯誤百出的時候。測試方法1.由元氣網編輯與ChatGPT各自編輯整理數篇眼科疾病介紹。2.由林口長庚眼科部醫師審稿，並且以一到五顆星（一顆是最差，五顆是最好）評定這篇疾病百科的品質，並判斷是由專業編輯產製，還是ChatGPT產製。評比結果初步在五篇眼科相關疾病百科中，有二篇是元氣編輯處理，三篇是ChatGPT產製，評審醫師全部答對，專業編輯獲得4.5顆星，ChatGPT獲得3顆星。【延伸閱讀：ChatGPT內容是真的？還是假的？】醫師評審感言林口長庚醫院眼科部部長黃奕修：架構看似完整 細看不少錯誤訊息建議：建立具權威性且經審核的訊息中心，確認文章內容的真實性。ChatGPT建立在強大的資料庫與搜尋能力上，但它搜尋來源是網路資訊，當網路資訊真假難分，搜集出來的內容，真相更是令人質疑。最近這兩周，每天嘗試使用ChatGPT，問它許多醫療問題，但出錯率還滿高的。以這次審查疾病百科為例，若沒有先告知這是ChatGPT撰寫的文章，乍看文章的邏輯與架構沒有問題，但仔細看就找到一些不妥之處。以飛蚊症舉例，ChatGPT撰寫的文章中，提及飛蚊症的發生與眼睛衛生有關，眼睛衛生很重要，但與飛蚊症的成因無關，這可能只是「小汙點」，但沒有專業知識背景的民眾恐怕難察覺並判斷。黃奕修說，依照過去經驗，當一項工具變得方便，人類需求就會以「方便性」優先而非「正確性」，「谷歌大夫」就是一例。未來也許會有醫療級的ChatGPT問世，但在ChatGPT的內容正確性尚未建立前，醫學界應該要先建立一套具權威性且經審核的訊息中心，無論由醫學會或醫院於官網建立，或設立認證單位確認文章內容的真實性，都應該開始著手，讓民眾在方便搜尋資料之下，還有第三方訊息可以確認正確性。林口長庚醫院眼科部主治醫師康祐銓：出現非台灣用語、不存在的單位團體建議：ChatGPT當工具可增加效率，但正確醫療知識需專家審核。要發現文章是不是出自機器人之手，有幾個觀察重點，首先，有些說法或專有名詞並非台灣的慣用語，例如「激光」，我們通常說「雷射」，文章中出現激光，這不是台灣編輯會用的說法，那應該就是機器人寫的文章。機器人使用資料庫回答問題，對自己非常有自信，所以會看到非常「唬爛」的說明，也就是明明是錯誤的、不相干的資訊，但還是說得煞有介事。關於這一點，根據維基百科，OpenAI承認，ChatGPT「有時會寫出看似合理但不正確或荒謬的答案」，這在大型語言模型中很常見，稱作「人工智慧幻覺」。再來是元氣網的疾病百科中有特別註明專業單位，例如相關醫學會、病友團體，機器人寫的文章中會看到現實生活中沒有的單位。為何無中生有？推測有一種可能是直接把國外的團體翻譯成中文，但實際上台灣並沒有這個單位，或是翻譯錯誤。ChatGPT可以節省一些行政文書消耗的時間，並且可以修正文法，同時也是快速收尋與整理的管道，但需要依賴專業知識。簡單來說，他可以是工具，使我們增加效率，但民眾若要了解健康與疾病相關知識，還是注意是否有專家審核。責任編輯：辜子桓
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2023-03-09 醫聲.領袖開講
揭國衛院5大方向 司徒院長：國內要有「快速生產疫苗」能力
中研院士、前國家衛生研究院副院長司徒惠康去年底接任國衛院長。專長免疫學研究、基因操控與醫學教育的他日前接受本報記者專訪時表示，未來國衛院將延續任務導向醫學智庫的重要角色，整合國內上中下游生醫研發能量，系統性的落實疾病預防與治療，成為國人健康的堅實後盾。司徒惠康也說，疫苗二廠建立後，國衛院在新興傳染病疫苗及藥物研發將有更多突破，國衛院在癌症精準治療、高齡醫學與兒童醫療網等5大領域，也都有佈局。以人為基礎、結合科技 予病人實質助益「進入國衛院對我來說是全新的開始，有更多機會和工具，可以去做以人體為基礎的科學研究。」司徒惠康表示，國衛院擁有優質、多元的研究人才，且能夠匯整國內的臨床試驗資源，也具有進行基因體、蛋白質體學、糞便微菌叢等各式體學分析的能量，透過以人體為對象的研究，獲得更貼近真實世界的研究結果，運用在醫學、公共衛生領域，對疾病的預防治療帶來正面助益。「國衛院的研究結果，除了以人為基礎，也搭配現代科技，對病人有實質且直接的幫助。」司徒惠康舉例，國衛院曾與長庚醫療體系及宏碁智醫團隊，合作「肥胖症智慧預測系統」大型計畫，建置「國人疾病多重體學資料庫」及「整合性智慧預測系統」，開發針對肥胖症和第二型糖尿病的智慧醫療預測、防治模式。他表示，結合基隆長庚長期搜集資料的社區研究目標族群，加上宏碁智醫的人工智慧（AI）分析團隊，國衛院在不同疾病的研究上獲得重要結論，並成功開發一款程式，可揪出高達8成心電圖正常，冠狀動脈卻已發生阻塞的患者。將設疫苗二廠 加速傳染病疫苗研發過去3年新冠疫情肆虐，本土疫苗、藥物研發能量受到重視，司徒惠康表示，國衛院的目標是未來面對新興傳染疾病的時候，國內能有「從頭到尾、快速生產疫苗」的能力。他表示，國衛院致力於傳染病疫苗和藥物研發，「未來新的疫苗二廠設立以後，我們有更大的能量來做這件事。」他表示，信息RNA（mRNA）平台係新興傳染病疫苗的重要趨勢，國衛院已投入可觀資源進行研發，未來將在基礎建設、專利取得等面向持續努力。建本土癌症基因資料庫 將整合資料分析技術 癌症精準醫療是國衛院研究項目的一大重點。國衛院參與執行跨部會「健康大數據永續平台」，2019年底開始執行「精準醫療公私合作聯盟」計畫，以建置本土癌症基因資料庫為目標，透過國衛院下轄的「臺灣癌症臨床合作組織（TCOG）」找尋合適患者，無償接受次世代基因定序（NGS）檢測、取得臨床試驗藥物，同時幫助國內生技醫藥產業加速臨床試驗收案，合法、合理取得真實世界數據。司徒惠康表示，針對國內癌症防治，國衛院還有「更大的藍圖」。他表示，透過整合第一線醫療院所病人的臨床資料、基因訊息，結合健保資料庫，以及國內各大生物資料庫的資料，藉由AI等醫療資訊處理技術，進行更有效的分析，「這些結果可以直接回饋到病人身上，針對治療指引做出更好的調整。高齡社福研究 讓長者活得有尊嚴「2025年，台灣就要進入超高齡社會，高齡醫學是必須重視的議題。」司徒惠康表示，國衛院2021年起即與台灣大學合作，在雲林成立「高齡醫學與健康福祉研究中心」，以維持高齡長者健康狀況為目標，除了醫療、輔具以外，也將就社會、文化面向進行研究，提出政策建言。他表示，讓長者「有尊嚴、很光彩」的走完生命的最後一段路，是高齡中心的重點和核心理念。台兒童死亡率高 司徒惠康：將挺身而出此外，司徒惠康指出，台灣醫療水平在世界名列前茅，兒童死亡率卻高居不下，建構更完善的兒少醫療照護網勢在必行。他表示，與基因、遺傳等疾病相關的兒童死亡率，可以透過早期診斷降低，但兒童醫療涉及的面向不僅止於此，與意外死亡、邊緣家庭的社會、經濟支持度，以及新住民家庭的文化認同程度均有關聯。司徒惠康表示，要提供一個優質的兒童照護體系，必須整合醫療、社會照福祉、教育等不同面向，涉及跨部會協作，「衛福部主責健康、社會福祉相關任務，國衛院必須挺身而出。」
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2023-03-08 焦點.元氣新聞
用中文輸入可以嗎？ChatGPT聊天機器人註冊教學及使用方式
OpenAI最近推出了最新的自然語言處理模型ChatGPT，該模型能夠讓電腦像人一樣自然地理解和產生語言，成為AI領域的一大突破。ChatGPT能夠進行對話、回答問題、寫作、翻譯、寫程式等多種自然語言處理任務，且在多個測試中表現出卓越的成績。ChatGPT的推出為人工智能應用開拓更應用空間，對於推動人工智能產業有著重要的意義。你可能不知道，以上關於ChatGPT聊天機器人的介紹文字，大多是產自ChatGPT。自去年11月底問世後，ChatGPT已迅速風靡全球，引起許多人對各種人工智慧應用的興趣，並預示著人工智慧世代即將來臨。現在，我們需要瞭解ChatGPT。如何開始使用ChatGPT？你只需要註冊一個Open AI的帳號即可。首先，在ChatGPT團隊的Open AI官網(https://openai.com/)上點擊「Try ChatGPT」，並使用自己的email進行註冊，或用已有的Google或微軟帳號進行導入。註冊步驟教學第一步：點擊Open AI官網上的「Try ChatGPT」第二步：進入後點選「Sign up」進行註冊，或是已有帳號點選「Log in」登入第三步：選擇帳號的創建方式，以Email進行註冊，或用Google帳號或是Microsoft帳號串接第四步：為你創建的帳號設定密碼第五步：為你創建的帳號設定姓名，「First name」填名字，「Last name」填姓氏第六步：輸入你的手機號碼第七步：輸入手機收到由Open AI傳送的驗證碼後即可完成註冊ChatGPT可以用中文輸入嗎？需不需要收費？ChatGPT是一個擅長多種語言溝通的聊天機器人，因此使用中文輸入是可行的。近期ChatGPT已推出收費版本，但仍可使用免費版本。為什麼ChatGPT產出的資料不是我要的？正確下指令可以讓ChatGPT更有效率完成你的任務，減少出錯的機會。目前各種指令教學在網路上也變得非常流行，然而這些指令教學基本上依循一個大原則：提出需求時，用詞要精準。例如：65歲女性健身時，該如何安排一週的訓練清單？
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2023-02-26 失智.大腦健康
35歲以上即高風險！可預測失智症風險的檢查有哪些及誰適合？
醫學上的失智症診斷，是根據臨床症狀、腦退化萎縮的區域，以及病理特徵來分類，包括：阿茲海默症（占五、六成）、血管性失智症（占兩成）、額顳葉失智症（占一成）、路易氏體失智症（占一成）。這些疾病各有特殊的臨床表現、腦部萎縮區域，以及病理切片的特徵。一個人發生失智前15到20年，大腦其實已開始產生變化，期間可能都還沒出現明顯症狀，一旦出現症狀時，便難以修復了。「高齡」是失智症最大危險因子，但這不代表年輕就不會失智！失智症，是一種症狀群，而非某個疾病的特定診斷。在台灣，失智症患者約有35萬人。而所謂的失智症前期，即「輕度知能障礙」患者，預估約有70萬人，但因症狀輕微容易被忽略，直到症狀嚴重時才去醫院檢查，往往為時已晚。在醫學如此發達的今日，我們對失智症仍然沒轍，找不到有效治療方法，只能及早檢測，及早預防。然而，目前臨床仍無一項檢查可事先偵測出這些隱性失智症患者，因此無法達到早期診斷、早期治療的目標。診斷失智症的工具有哪些？臨床上常見診斷失智症的工具包括：一：量表。一種是快速篩檢量表，作答花費約七、八分鐘，這種方式適合大量篩檢，缺點是準確性較低，容易出現偽陰性或偽陽性，如識字能力不足或中文程度不佳的人，對於閱讀量表會有困難，不只作答速度慢，解讀敘述也可能有誤解，最終導致分數太低。另一種是長時間的結構訪談量表，儘管比快速篩檢來得準確，但仍會有過於耗時或主觀的缺點。二： 驗血。甲狀腺功能、腎功能、肝功能、電解質、梅毒、葉酸、維生素B12等。以上檢查項目若異常也會造成認知功能障礙。三： 影像。利用磁振造影（MRI）觀察腦部，排除中風、腦腫瘤或腦結構異常狀況，因為這些病變也有可能造成失智症狀。若量表結果顯示認知功能有明顯低下，而且了排除血液檢查及腦部影像的異常之後，才會診斷為失智症。其中臨床上最常用來診斷失智症的工具，包括臨床失智評估量表（Clinical Dementia Rating, CDR）、蒙特利爾認知評估量表（Montreal Cognitive Assessment, MOCA）、簡短智能測驗（Mini-Mental State Examination, MMSE），以及神經心理檢查等。不過，這些都用於評估「當下」認知功能退化的嚴重程度，沒辦法用來預測失智症風險或病程進展，為失智高危險群提出預防措施的建議。如今有一項創新技術，檢測大腦年齡，叫做「腦神經年齡（axonal brain age）」磁振造影檢查。解決了上述的缺點，只要掃描15至25分鐘的磁振造影，人工智慧（AI）就能分析你的大腦健康，並預估你未來的失智風險，好處是客觀、精準、敏銳、無輻射、無傷害，特別是可以在有症狀前提早預測失智風險。腦神經年齡，亦可稱作腦齡、腦年齡。就像膚齡、骨齡一樣，腦齡甚至透露你全身健康狀態，比你想得更廣更深。這種檢查是透過分析大腦「白質」的「神經纖維束」，評估一個人的腦神經是否退化得比同齡正常人嚴重，提早在還沒出現症狀時，預測失智風險並有效介入。大腦神經纖維束是什麼呢？想像它是大腦的電線，傳送訊號，而這些訊號以不同形式傳送，形成人腦不同的認知功能。神經纖維束的外層包著髓鞘（myelin），而髓鞘就像是一層膜，髓鞘健康，腦神經纖維束就完整，訊號自然傳導快速、有效率且精準。我們在動作、說話的時候，都是毫秒中切換，因此訊號傳送當然也要快速，才足以應付我們的生活運作，但隨年紀越大，腦神經束會有所破損，變得不健康，進而影響訊號傳導速度，我們動作就會變得卡卡的，日常功能無法順暢進行，例如記憶力減退、專注力變差、反應速度變慢等。腦神經結構退化嚴重者，則會導致失智，輕微者則不會。腦年齡退化五歲以上有潛在失智風險市面上有關腦年齡的預測，大部分使用腦部較為巨觀的變化，像是灰質、白質的體積（volume）之萎縮情形等。而過去研究顯示，白質神經束（white matter tract bundles）的微結構（microstructure）變化，如神經束的完整性（integrity），對於老化進程更敏銳。新型技術「腦年齡預測（Brain Age Prediction, BAP）」即是利用「水分子擴散技術」的影像資料，來觀察大腦白質的結構變化，再運用大量腦影像資料，透過機器學習的訓練，建立腦年齡的預測模型。這種方式所演算出的腦年齡，著重在腦神經連結的退化，在臨床症狀或認知功能的退化上，比灰質更具關聯性。腦年齡若退化超過五歲以上，為失智症潛在風險群，建議要定期追蹤；而若退化10歲以上化10歲以上即代表明顯老化，未來2到3年內可能會發生輕度認知功能障礙，10年後失智風險將增加兩到三倍；《阿茲海默氏病雜誌（Journal of Alzheimer’s Disease）》一項最新研究指出，腦年齡退化9歲以上，兩年內極有可能從「臨床失智評估量表（CDR）」的疑似失智轉變為輕度失智。然而，若退化小於3.22歲，是有機會從疑似失智逆轉為認知正常。換句話說，腦齡差能預測認知正常的人，未來轉為輕度認知功能障礙的風險；同時，也可以及早預估失智風險，及早調整生活型態，逆轉腦年齡並遠離失智。這項技術已獲美國FDA認證，運用擴散式磁振造影技術（dMRI）與人工智慧（AI），就能分析出腦神經纖維束健康狀況，核心技術是技轉自臺大醫學院近二十年的學術研究成果，除了可以輔助診斷各項腦部疾病或精神疾患，經臨床資料研究驗證，能作為失智前期客觀判斷、認知退化速度預測，以及預防介入效果評估等。一般人普遍認為記憶或判斷力明顯變差、失智症家族病史，才是失智症高風險群。但事實上，有以下任一條件者，都屬於高風險群：・有長新冠腦霧症狀・失智症家族病史・高血壓、高血脂、糖尿病・曾有腦部碰撞・暫時性腦缺血・曾患憂鬱症・聽力障礙・工作壓力大・體重過重・抽菸或大量飲酒習慣・有嚴重睡眠問題・自己察覺相較於前一年，記憶力、判斷力有明顯變差者・年齡35歲以上大腦老化，伴隨神經元（neurons）與神經束（axons）的損壞，長期累積下來，相關腦區功能發生異常，因而造成認知功能的缺失。當患者已出現認知功能異常時，大腦結構早已累積了相當程度的破壞。35歲是我們大腦神經系統發展高峰，之後便會隨老化而逐漸下滑。建議35歲以上族群，儘早於失智症狀發生前做檢測，與醫師針對現況改善，改變生活型態，維持大腦健康運作，降低失智風險。【本文獲問8健康新聞網授權刊登，原文標題：【曾文毅醫師】可預測失智的「大腦神經年齡檢測」懶人包：怎麼做？誰適合？】
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