丹尼絲颱風輕輕的來，也悄悄的走了，北部風雨時大時小，不少人經歷了上下班的風雨兼程。各地也傳出零星災情，提醒大家出門仍要多留意路況，別讓天氣攪亂了好心情！
本期週報收錄了不少學術活動回顧，尤其是週末舉行的統計工作坊，讓無法參與的人們也能藉由週報學習！
七月下旬活動雖不算密集，但主題多元，從臨床經驗、研究經歷到海歸經驗分享都有，歡迎大家踴躍參與～～
本期學術活動
| 時間/地點 | 主題/主講/主持 | 會議網址與備註 |
| 7/15 (二) 07:30-08:20 復健大樓 第一會議廳–>更正：醫學大樓第二會議廳 | 【全院】 從病歷到論文 臨床醫師如何善用真實世界數據進行實證研究 | 實體無視訊 |
| 7/16 (三) 7:30-8:30 復健大樓 第一會議廳 | 【全院】 臨床醫學進修學成歸國系列演講 曾子慈 醫師 周宏達 醫師/ 林永昌 副院長 | 實體無視訊 |
| 7/17 (四) 07:30-08:00 醫學大樓 第二會議廳 | Morbidity and Mortality Conference R3 黃元駿 F1 黃頎文/ 田亞中部長 | https://cgmh.webex.com/cgmh/j.php?MTID=mf0a00e23f7bce341c5cfceed0c50b72d |
| 7/18 (五) 12:30-13:30 復健大樓 2樓骨科討論室 | 【免疫低下感染系列專題】 Opportunistic infections in hematologic malignancies 陳寧君醫師/ 黃柏諺醫師 | 實體無視訊 |
| 時間/地點 | 主題/主講/主持 | 會議網址與備註 |
| 7/22 (二) 12:00-13:30 醫學大樓 5AB內科會議室 | CXR Reading R2 劉怡安 R2 翁聖昌 R1 鄭易寬/ 黃建達教授 | https://cgmh.webex.com/cgmh/j.php?MTID=m93e11c24d0e4aced06cb9077344b4ba9 |
2025/7/15 (二) 全院實證醫學討論會
2025/7/17 (四) Morbidity and Mortality Conference
推薦活動
2025/7/16 (三) 2025臨床醫學進修學成歸國系列演講
學術活動回顧
2025/6/5 (四) Grand rounds
胸腔內科 羅君禹 醫師
嚴重氣喘(severe asthma)的類固醇無效性(corticosteroid insensitivity)與表觀遺傳變化有關，包括糖皮受體(glucocorticoid receptor, GR)-α表現與轉位降低、GR-β增加，以及組蛋白脫乙醯酶(histone deacetylase, HDAC)2減少。
此現象易受細胞激素、過敏原、感染、氧化壓力、維生素D缺乏與肥胖惡化。患者即使使用高劑量類固醇，症狀控制仍不佳且易出現副作用。治療策略包括戒菸、預防感染、使用全身性類固醇、支氣管擴張劑、白三烯調節劑、茶鹼與大環內酯類。血清IgE、血中嗜酸性球、痰液細胞分布與呼氣一氧化氮（fractional exhaled nitric oxide, FeNO）等生物標記，有助於判斷生物製劑是否可助降低口服類固醇劑量。
Clerk2 劉定瑋 心得
今天的內科晨會由胸腔內科羅君禹醫師所帶來有關類固醇不敏感的氣喘。起初羅醫師先提到氣喘的流行病學：氣喘病人中約有5–17%對中高劑量ICS甚至合併LABA皆反應不良，屬於難治型氣喘。針對此類病人應先重新確認診斷並排除共病如鼻竇炎、GERD、OSA，同時確認吸藥順從性與技術。而隨後提到病理機轉，可區分為T2與non-T2發炎，前者以Th2、ILC2、IL-4/5/13為主，後者則以IL-6、IL-17、嗜中性球為主。T2型可用FeNO、嗜酸性球與IgE等指標判別，且多對類固醇反應良好；反之，non-T2型氣喘對傳統治療效果較差，常合併吸菸、肥胖、Vit D 缺乏或反覆感染。羅醫師也針對各類型風險因子的機轉做說明，讓我了解到確切的機制。而緊接其後的是治療的建議。治療方面應先移除誘發因子如戒菸，確認吸藥方式，必要時加用LAMA、LTRA、Theophylline，甚至考慮支氣管熱整型（但目前台灣尚未進行）。對於T2高表現且類固醇需求高者可使用Anti-IL-5、IL-5Ra或IL-4Ra等生物製劑。並且也提到除了吸入性類固醇可能造成聲音沙啞，長期使用系統性類固醇也應注意其全身性副作用。最後則是用一個臨床病例讓我充分理解面對類固醇不敏感性氣喘的病患應要如何處置及效果為何。經過本次演講，我意識到類固醇不敏感性氣喘提醒我們氣喘的異質性非常高，不是所有病人皆可用標準治療有效控制。病生物指標如FeNO與血液嗜酸性球提供了疾病分型的依據，也引導出個別化治療策略的發展。對於我而言，學習如何判斷類固醇反應性、辨識不同表現型並制定治療對策，對日後處理複雜病人具有實質幫助。整體而言雖然有些進階且複雜，但還是在醫師細心地穿針引線下讓我能理解其中的知識！
/////感謝羅君禹醫師提供以下重點簡報/////
2025/7/3 (四) Morbidity and Mortality Conference
R3 王邦立 醫師
從三、四月開始，我陸陸續續回顧過去一年半在加護病房照顧過的個案。期間發生了一個小插曲──回頭翻 Team pro 之前上傳的交班單時才發現，某個時間點以前的資料和檔案竟然全都找不到了（對，我以為那個對話框可以讓我當成雲端存檔案）。後來費了一番功夫才終於找回病歷號。真心建議學弟妹們將照顧過的病人病歷號備份建檔，否則到了要準備報告的時候，會相當棘手。
其實一開始我曾考慮報告一位 CCU 的病人，因為他因為 VT storm 使用了 VA-ECMO，甚至轉成 VAV-ECMO。只是這位病人狀況非常複雜，最終也沒有明確的診斷結論，於是作罷。後來選擇了這位 AIDS 病人，恰巧是我 R2 第一個月在 ICU run 到的個案。因為好奇，我追蹤了他之後在病房的住院過程，最終確診為 disseminated MAC infection。這種在其他病人中較為少見的感染引起了我的高度興趣。
我一直對 HIV 和 AIDS 頗有興趣，但過去似乎沒有真正掌握機會，從頭到尾完整地了解這個疾病的自然病程。這次的報告讓我深入學習了 AIDS 病人在免疫重建過程中可能遭遇的多種伺機性感染與相關併發症。在進行抗病毒治療的同時，必須持續評估是否還有未被診斷出的新感染，在錯綜複雜的線索中，一步步拼湊出感染的證據。
報告結束後，方基存教授也特別提醒，像這類感染個案的呈現，應盡量簡化病程、排除雜訊，讓聽眾能夠進入當時臨床決策的思考情境，體會如何在資訊有限的狀況下，做出最合理的判斷。
最後，特別感謝葉峻甫醫師與高國晉教授的指導，還有侯瑋恩學長、羅濟函學長、林奕圻學長、唐嘉駿學長在報告準備過程中的協助與支持。
Clerk2 凃凱瀚 心得
在這次的 Mortality, Morbidity, and Improvement Conference 中，所討論的個案是一位 43 歲的無家者男性，於街頭被發現倒地，送醫後診斷為 HIV 感染並合併多種伺機性感染，包括 CMV、EBV、Salmonella 菌血症、肺炎鏈球菌感染、梅毒、以及懷疑的 MAC（Mycobacterium avium complex）感染。病程中曾發生心跳停止、需插管與大劑量輸液急救，並在住院期間接受多次抗病毒與抗生素治療。
此案例讓我深刻體會到 AIDS 病人在缺乏早期診斷與治療下，會迅速進展為多重系統受損的狀態。個案同時面臨社會弱勢、醫療資源取得困難與生活條件惡劣等問題，也凸顯了公共衛生與社會支持對於慢性病患者的重要性。此外，HIV/AIDS 的臨床表現複雜，從初期的一般虛弱、皮膚病灶，到後來多重病原體感染與呼吸衰竭，醫療團隊需快速整合多科資訊（感染科、胸腔科、皮膚科、血液腫瘤科）以做出最佳處置。
本案也強調了 IRIS（Immune reconstitution inflammatory syndrome）的臨床重要性。病患在接受抗病毒治療（ART）前，需評估是否存在 TB、隱球菌腦膜炎、CMV 視網膜炎等高風險病灶，避免因免疫重建導致病情惡化。這提醒我們在臨床上對於 AIDS 合併 OIs 的患者，啟動 ART 的時機必須謹慎判斷，需與感染科密切討論，依病情決定延遲與否。
最後，這個病患的恢復也是醫療團隊努力的成果。雖然病情嚴重，住院時間長達近兩個月，但在各科通力合作與積極介入下，最終安排出院與後續追蹤，顯示出多專業整合在急重症照護中的關鍵角色。這次討論不僅增進我對 HIV及伺機性感染相關臨床處置的理解，也更提醒我要以整體、同理與跨領域的角度看待每一位病人。
/////感謝王邦立醫師提供以下重點簡報/////
內科活動回顧
2025/7/1 (二) 研究指導座談
風濕免疫科 F2 楊曜嘉醫師
在住院醫師的訓練過程中，隨著年資的增加以及次專的訓練，有越來越多接觸各種類型研究的機會與需求。除了要看懂研究文獻之外，更重要的是能從中發想，進一步產出自己的研究成果。然而，過往我們所熟悉的各種高品質大型臨床試驗，由於研究門檻極高，除了需要大量經費之外，更是需要眾多的研究人員參與及協助才有可能達成。如今，有一個研究方法，即使我們沒有龐大資金的奧援、甚至在面臨專科考試的壓力、無法慢慢收案與分析的情況下，仍能有機會產出具因果推論性的實證成果。這個方法就是 Target Trial Emulation (TTE) 目標試驗模擬。
在炎熱的七月初，很感謝林口長庚內科部的安排與長庚大學生物統計所史麗珠教授的熱情指導，讓我們在週一中午的一個半小時內，得以窺見這個研究方法的入門與範例。TTE 研究法的精髓，在於利用類似時光回溯的方式，從特定的時間點 (Index time, Time Zero) 開始追蹤一群事先定義挑選、嚴謹分組、去除組間差異的族群，以達到利用觀察性資料模仿隨機對照試驗 (RCT) 的結果。有經驗的人或許可以發現，在過去其實也常見具有類似邏輯的回溯性研究，但重點在於，要進行 TTE 必須滿足七項重要的元素:
- Eligibility criteria
- Treatment Strategies
- Assignment
- Follow up: Start/End
- Outcomes
- Causal contrast of interest
- Analysis plan
這七樣元素，看似中規中矩，但要能在有研究發想之後，實際從龐大的觀察性資料海中去進行定義與篩選，仍是有一定的研究門檻。幸賴課程現場的顏介立主任分享研究成果，逐一展示研究過程的細節與眉角，讓我們對 TTE 研究法又多了不少期待。
TTE 研究法的概念一經發表至今已近十年，有越來越多的文獻引用此方法並刊登在高分期刊中。相信這個研究法絕對值得內科醫師去認識它、學習它。
延伸閱讀: PMID: 26994063
2025/7/12(六)-13 (日)
2025林口內科部年輕醫師臨床統計應用工作坊
R2 廖郁涵醫師 心得
我有幸參加在這個週末由內科部舉辦的年輕醫師臨床統計應用工作坊，兩天密集、精緻而紮實的課程以及學長姐的分享，讓我有許多收穫。這兩天的課程就像一篇精心安排的研究論文，從Introduction點出問題，method細談統計工具的選擇與誤區，result帶我們看到實例分析與成效，discussion延伸至deep learning模型建構、跨科合作與外推性，最後以meta-analysis作為高階統合的總結，都有不同的學長姐老師帶來精彩的演講，下文也會以此架構分享心得，而非兩天講者的順序。
Introduction由陳永昌主任主講，陳主任以他一慣有趣又詼諧的語調用生活化的例子介紹了不同data的形式、不同種數據的分析方式以及不同的study design思考的方式。緊接在Introduction之後的Method是由長庚大學生醫系蔡佩倩老師的帶來的精彩詳細的統計學方法介紹。老師在第一天的課程裡從兩連續變項的independent t test, 無母數分析與有母數分析, one way ANOVA講到regression, correlation的區別，以及95% CI所代表的意涵。在每次的方法介紹後，老師都以淺顯易懂的例子為例，清楚說明為什麼同樣的資料在不同分析方式下，結論可能大相逕庭，也提醒我們要清楚地知道自己的研究假設是什麼，選適當的統計方式，才能得到想要的結果。(像是One tail t test與two tail t test p值的差異)。
而第二天的課程，蔡佩倩老師以他活力充沛的語調，深入淺出地帶來了更進階的Logistic regression的應用，模型建構需注意的細節, odds ratio, hazard ratio, ROC curve及AUC這些論文常見的指標所代表的意義，RCT常見的survival analysis中KM curve, log-rank test與Cox模型的解釋，老師不僅講解理論，也講解了censored subject等真實研究中會遇到的狀況，以及如何理解這些數字背後所代表的意義。
Results則是將理論落實於實務，由四位內科住院醫師—GI fellow江明峰學長/陳昱州學長, Hema fellow吳懷珏學姊以及AIR fellow洪郁祺學姊接續進行研究分享，各自展示研究成果。明峰學長講解了內科尖兵計畫的流程以及他所選擇題目的介紹，昱州學長提到研究中數據整理的過程是滿滿的心酸血淚，總共500人左右的病歷資料，是學長一筆一筆在下班後時間從HIS系統裡記錄下來的，與葉副的交流中也點出易被忽略的confounding與interaction問題。懷玨學姊的分享發人深省，學姊講述自己從clerk以來一路的學術經歷以及方法，包括記錄下每次meeting的日期、內容、心得以及腦中靈光乍現的研究idea，並分享了內容豐富的個人部落格，也鼓勵我們研究的路上不總是像看起來的那樣順遂。
Discussion則是由神經內科的張庭瑜醫師分享了他使用長庚龐大的ECG database, 利用machine learning所建構的ECG-MACE model，其中值得留意的是老師特別講到一開始他只針對ischemic stroke建構模型，後來才外推到major adverse cardiovascular events (MACE)的心路歷程。讓我覺得耳目一新的是EKG data為圖像資料搭配數據，傳統的統計方式在圖形的分析上較為困難，且幾百萬比ECG這樣的資料規模，幾乎超越傳統統計所能承載的處理量能。也因此，使用deep learning的技術不再需要我們預先定義變數，而是讓演算法自己從巨量資料中提取模式與邏輯。但老師也提醒我們deep learning的black box nature，我們雖能取得結果，卻無法輕易解釋其中的決策過程，這與傳統統計追求可解釋性interpretability與因果關係的哲學大相逕庭，也因以臨床醫師應具備domain knowledge，才能正確地定義問題、選擇有意義的變數、解讀模型結果，並在病人身上做出有價值的應用。
最後是由基隆長庚的邵時傑藥師帶來的meta-analysis介紹及AIR fellow洪郁祺學姊的應用，邵時傑藥師簡單明瞭的介紹統合分析的步驟，講述如何進行文獻搜尋、資料萃取與異質性評估，邵時傑藥師特別強調統合分析不只是數據，更是邏輯與解釋力，也鼓勵我們在經過兩天的課程後take action的重要性！郁祺學姊則是實際應用meta-analysis探討Anti-DFS70 antibodies與systemic lupus erythematosus的相關性，並分享了在研究過程中應用large language mode (LLM)在文字修改及撰寫時的助益。
這次工作坊不只是學習統計，更是一場思維重整。它讓我意識到，身為臨床醫師在照顧患者的過程中遇到的許多議題，像是在ESRD的患者DKA/HHS到底該給多少IV fluid，都可以透過研究及統計回答，更甚者還可以預測疾病的發生及改變臨床決策！
AI 工具筆記
AI 說文解字（上）
Clerk2 吳承達
在人工智慧（AI）成為熱門話題的今天，AI已經在醫療影像分析、輔助診斷等領域扮演關鍵角色。許多AI相關術語聽起來炫目，但對多數人而言仍相當抽象。本文統整 AI 領域權威 Andrew Ng 及台灣大學李宏毅教授的教學資源，嘗試以平易近人的語言，帶領讀者循序漸進了解人工智慧的基本概念與發展歷程。
一、人工智慧是什麼？
智慧或智能，源自我們對生物行為的觀察。想像在池塘邊餵魚，主動上來搶食的魚可被視為展現某種智能；而一動不動的魚，可能已無生命跡象，則不具智能。類比到人工智慧領域，我們希望打造一個「不亂來」的黑箱系統，儘管其內部機制不一定清楚，但它能根據輸入資訊給出正確、合理的反應。若一個 AI 能通過圖靈測試，表示它已具備高度仿真的人類行為能力。
反過來說，若某醫院的 AI 機器人看到病患家屬在哭泣，便上前安慰：「我注意到你很難過，要我講個笑話嗎？」結果反而激怒家屬，這樣的「錯誤輸出」就是智能失敗的例證。
二、符號主義與連接主義
這是機器學習的兩大發展路徑。符號主義強調由專家設計規則與標籤，構建出類似分類器的系統。其優點是設計清楚、可控性高，但缺點也明顯：效能上限受限於專家的知識，且難以自我學習與更新。
連接主義則模仿神經生物學的運作，透過大量「屬性 × 權重」的加總進行數值推理。感知機（Perceptron）是這一思想的初期成果，感知機作為早期單層神經網路模型，甚至能處理圖像（將像素轉為數值矩陣）問題。然而，由於其單層結構，連「異或」（XOR）這類邏輯問題都無法解決，導致第一次 AI 冬天的來臨。
值得注意的是，連接主義有諸多借鑒符號主義的地方，後來兩者也一同構建出後來的機器學習理論，比起先後更像是相輔相成的關係。
三、神經網路的發展
Jeffrey Hinton 等學者提出假設：若將神經網路的規模與深度擴增至一定程度，理論上可逼近任何函數，擬合任意輸入與輸出之間的關係。這開啟了神經網路快速發展的時代。
以下是幾種重要的神經網路架構：
CNN（卷積神經網路）：透過局部連接與參數共享，提升效率與精度，廣泛應用於影像處理。
ResNet（殘差神經網路）：引入跳躍連接，改善深層網路訓練困難。
DenseNet：任意兩層間皆有連接，進一步強化特徵流通。
Transformer（注意力機制）：以 Attention 模型為核心，是目前語言模型如 ChatGPT 的基礎架構。
神經網路雖有眾多變化，其底層邏輯多半仍依賴梯度下降法（Gradient Descent）進行參數學習。這之中涉及兩項關鍵函數：
- 擬合函數：根據輸入計算預測值，通常為多項式。
- 損失函數：衡量預測值與實際值的誤差，通常為平方誤差和，數值越小代表模型越準確。
四、AI 的挑戰與前景 以上概念看似只是數學建模問題，但實際上，現代 AI 的參數規模極為龐大。例如 GPT-3 就擁有 1750 億個參數。如何在如此龐大的空間中尋找最佳解，是目前 AI 工程與理論研究的挑戰之一。
更深入的訓練技巧與優化理論，將在下篇〈AI說文解字（下）〉中繼續探討。
以上是第一百一十三期週報～
有什麼話想對我們說的話
都歡迎來信至ccj3665@gmail.com！
林長內科醫教週報 
發表留言