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健康與醫療資料的加值應用(二):全民健康保險資料庫簡介

2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
・2012/07/08 ・3190字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 527 ・七年級

「加值」(Value-Added),是為事物創造新的用途,以增加它的價值;而我們此處所討論的「健康與醫療資料加值應用」則是將健康相關的資料做目的外的使用。像是將原本記錄健保給付紀錄的資料庫,與其他社會、經濟或地理資訊的統計資料庫結合,進行學術研究,即為將在這些健康資料原本蒐集的目的外,再賦予這些資料其他有價值的功能一種加值模式。

透過本文的簡介,您可以獲知各國目前健康資料加值業務的實際情況,並比較箇中的異同。加值與應用有許多不同的模式,以下只是提供各位作為參考。(編註:本文為議題手冊第二章的一部分,僅先節錄台灣的「全民健康保險資料庫」簡介)

全民健康保險資料庫

臺灣自民國 84 年 3 月起,由行政院衛生署下轄的「全民健康保險局」負責推動。實施全民健康保險,至今已邁入第十七年。目前臺灣的健保納保率達 99% 以上,累積豐富的資料,可做為相關研究第一手資料的來源。

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自民國 87 年起,中央健保局即委託國家衛生研究院(以下簡稱國衛院)進行「全民健康保險資料庫」的建置,至民國 89 年起,依據醫療機構向健保局申報資料,每年年底發行前一年的健保申報資料,提供學界與生物技術產業界使用資料庫加值服務。

依據健保局「全民健康保險研究資料庫加值服務申請原則」的規定,健保資料庫加值服務的申請者,分為學術界與非學術界研究兩類,非學術類必須為登記立案的公司或機構,並經國衛院召集學者專家組成的指導委員會審核通過。申請者須填妥相關表格後,由指導委員會審核申請文件與研究計畫,通過後再由國衛院工作小組擷取申請者需要的資料,加密後釋出。資料庫申請者在收到申請資料當日算起,至屆滿三年前,應繳回所申請資料。

一、健保資料庫的檔案結構

健保資料庫的原始目的是醫療費用申報,在了解健保資料庫所包含的資料類別前,得先釐清醫療院所申報健保給付的流程,才能得其要領。在一個診療過程中,醫事人員會依據病患的症狀,做出檢查、診斷與處置,這一個流程可以拆解成許多「全民健保給付標準」裡訂定的醫令,對應健保局給付給醫療院所的金額。

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舉例來說,某病患因為頭痛發燒就診,醫師針對症狀,判斷病患可能罹患感冒,為確認感冒是否會引發肺炎,醫師可能要求病患做 X 光檢查,一旦排除肺炎的可能,醫師給予病患點滴注射與三天分的藥品(如抗生素、胃藥、退燒藥)。這些檢查(X 光攝影)、診斷(上呼吸道感染)以及處置(點滴注射、藥品給予),在「全民健保給付標準」裡均有相對應的醫令,每一個醫令又有相對應的單價,加總後扣除病人的自付金額,即是單次健保醫療門診申報的金額。

在了解健保給付額申報的程序之後,我們來看健保資料庫的檔案結構。健保資料庫裡頭的資料分為三大類,其中,每一位病患完成診療程序後,這個診療程序所包含檢查及處置,其中牽涉的每一項醫令記錄屬於「醫令檔」;而將各項醫令所對應的價格,分類加總後得出給付金額的相關紀錄,則屬於「費用檔」,費用檔記載了就診相關人(病患與醫師)、事(就診病患與醫師)、時(就診時間)、地(就診院所)以及就診費用等等的資訊,堪稱整個健保資料庫的核心;最後,健保資料庫會另行針對健保承保記錄、醫師以及醫療院所的基本資訊,整理出「基本資料檔」。下面的表格整理出這三類檔案中,各自又包含哪些檔案項目。

二、健保資料庫如何加密隱私資料

當醫療院所向健保各分局申報給付金額時,健保各分局所收集的資料會彙整至健保局總局的倉儲系統,這些資料的身分資料欄位再被加密後,由國衛院的健保資料庫工作小組製作成「全民健康保險研究資料庫」及各種加值資料檔案,提供申請單位使用。

一開始儲存在健保局總局倉儲系統裡的資訊,包含有可辨識身分的資訊欄位,當健保局在將資訊釋出給國衛院健保資料庫工作小組時,會將身分資訊欄位加密,國衛院在釋出被申請使用的資訊時,會進行第二次的加密程序,即為所謂「二代加密」的程序。

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國衛院的第二次的加密程序,是在身分資料已經被健保局去除的情況下,國衛院的工作小組依據申請者所提出的需求擷取資料後,若這些資料有差異性過低或過高情況,容易被識出資料所屬人的身分,便會視差異程度加密這些資訊,使其差異性增高或降低至不易被識出資料所屬人的程度,再提供給申請者使用。若資訊經過第二次加密程序後,仍然容易從中識別出資料所屬人,則這個申請案將被退回,國衛院將不釋出被申請的資訊與申請者。

國衛院工作小組進行加密的過程中,每件申請案會採取不同的加密方式,但是若申請人符合相關規定條件,則可以申請同一申請人資料加密方式皆相同。

三、如何使用健保資料庫來進行研究呢?

利用健保資料庫進行學術研究,面向頗為廣泛,從臨床研究、流行病學研究、公共衛生研究到衛生政策都有,多年來,已經有一千多篇相關論文發表。健保資料庫到目前為止已經累積共 17 年的資料量,幾乎全國所有納保民眾的資料皆包含在內,樣本數相當大,使利用健保資料庫分析產生的實證研究,有較高的代表性。

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如何利用健保資料庫進行研究?為了讓您能夠更容易了解,我們舉了下面這個虛構的案例供您參考。假設目前有一研究者欲得知在民國 96 年間罹患乳癌的女性,其中服用中藥的比率,就可以申請使用健保資料庫中的 96 年住院抽樣檔、門診抽樣檔與重大傷病檔,利用「女性」、「乳癌患者」兩個條件,在申請到的資料中篩選出相關的資料,再利用「使用中藥」的條件,篩選並計算出使用中藥的乳癌患者佔所有患者有多少。這是一個簡單的例子,實際上利用健保資料庫進行研究,也會有串連不同類型間的資料庫資料,比對不同資料間的關係,以得到研究結果的狀況。【待續】

* 補充:什麼是開放資料(Open Data)?

開放資料指的是任何人能夠自由使用、重新使用與散佈的資料,最多也只能要求要有來源標示,並且以相同的方式來分享這些資料。開放資料的定義中有幾點重要的特性:例如這些資料是具有可得性與可讀性的,即是一般人能夠容易且方便獲得,與易於瞭解的資料;還有開放資料是大家可以重新使用與重新散佈,也就是開放資料它本身具有能夠分享的普遍性,也能夠讓彼此互相流通,不同的資料庫或是資料群組,可以彼此互用或是混合。

也因為開放資料的這些特性,開放資料是一種「非個人性的」資料,它並不包含特定人物的資訊;像是一些受到國家安全限制管理的政府資料,就不能夠任意開放釋出,這些資料就不屬於開放資料。而我們此次論壇所討論的議題-「健康與醫療資料公開加值」所引發的爭議,有部分來自於對於健康與醫療資料是否屬於「開放資料」的疑慮,因此在這裡我們先簡單介紹公開資料的概念,在參、相關議題裡,將會有更深入的討論。

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資料來源:本文節錄自《健康與醫療資料的加值應用公民論壇議題手冊》
作者與編輯群:呂宗學、邱伊翎、黃柔翡、馮瑜茜、呂家華、李宜卿、孫語辰
審定:呂宗學、林子倫、邱伊翎、徐子涵、陳再晉、黃旭明、滕西華

健康與醫療資料的加值應用公民論壇,希望促成社會公眾對「健康及醫療資料運用及加值」議題進行理性、知情的討論,形成公共意見以作為決策的參考。PanSci將在:

  1. 8/17 的 PM 7:00-8:00
  2. 8/17 的 PM 9:00-10:00
  3. 8/18 的 PM 7:00-8:00
  4. 8/18 的 PM 9:00-10:00

四個時段各舉辦一場線上論壇,歡迎報名參加!

論壇一:政府現有健康相關資料之加值,是否須先經個人同意或立法授權?
論壇二:健康資料庫加值應用之現況是否侵犯或有未能保護個人資訊自主及隱私之疑慮?
論壇三:健康資料庫加值應用衍生利益之歸屬:公有?共有?私有?
論壇四:總體討論(後續該怎麼監督)

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>>前往健康與醫療資料的加值應用公民論壇的【網站】【Facebook】【線上報名表單】

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文章難易度
2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
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舉辦公眾論壇,促成社會公眾對「健康及醫療資料運用及加值」進行理性、知情的討論,形成公共意見以作為決策的參考。 一、提出公眾論壇的討論成果:結論報告。 二、統整各界對健康及醫療資料運用及加值」之爭議意見及政策建議。 三、建構論壇準備期間為促成對話的重要程序和原則。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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攝護腺癌早期警訊易忽略?哪些症狀需警惕?PARP 抑制劑標靶治療是什麼?
careonline_96
・2024/06/05 ・2081字 ・閱讀時間約 4 分鐘

60 多歲的李先生有頻尿、夜尿、解尿不順的狀況,原本以為是良性攝護腺肥大,但在就醫之後,才發現竟然是攝護腺癌,而且切片檢查的結果顯示患者屬於高惡性度攝護腺癌。台中慈濟醫院泌尿科顧問裘坤元醫師指出,接受荷爾蒙治療一段時間後,攝護腺癌細胞便出現去勢抗性,而改用化學治療。

大約一年半後,患者的攝護腺癌已轉移至骨骼、肝臟、肺臟。裘坤元醫師說,因為基因檢測的結果顯示患者具有 BRCA 基因突變,於是開始使用口服 PARP 抑制劑標靶藥物。在 PARP 抑制劑標靶藥物的治療下,攝護腺特定抗原 PSA 指數有下降的趨勢,而且骨頭疼痛也大幅改善。

「早期的攝護腺癌沒有症狀!」裘坤元醫師指出,「在台灣,有一半的患者在診斷攝護腺癌的時候就已經是比較晚期的狀況,甚至有三成以上已經轉移到骨頭。」

攝護腺癌可能造成頻尿、夜尿、解尿困難等症狀,患者會誤以為是良性攝護腺肥大,而延誤就醫。裘坤元醫師說,攝護腺癌容易轉移至骨骼、淋巴結,可能造成骨骼疼痛。

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針對轉移性攝護腺癌必須使用全身性治療,裘坤元醫師說,首先是使用荷爾蒙治療,因為男性荷爾蒙會刺激攝護腺癌生長,所以會利用藥物將男性荷爾蒙降到最低濃度,稱為去勢性治療。

荷爾蒙治療能夠有效抑制攝護腺癌生長,讓患者的病情得到控制,但是在經過 2 至 3 年的荷爾蒙治療後,攝護腺癌可能出現去勢抗性。裘坤元醫師說,「我常常跟患者解釋,把攝護腺癌比喻成壞人,壞人本來需要吃飯才能夠做壞事。荷爾蒙治療就像是讓壞人沒飯吃,壞人就沒辦法做壞事。但是壞人也會漸漸進化,可能改吃別的東西,甚至不用吃東西也可以做壞事。」

攝護腺癌出現去勢抗性後,病情便會持續惡化,可能轉移至肺臟、肝臟等重要器官,而危及性命。裘坤元醫師說,因此若發現病情有變化,就須調整治療策略。

隨著精準醫療的發展,標靶治療已被運用於治療去勢抗性攝護腺癌。裘坤元醫師說,經過基因檢測,如果患者具有 BRCA 基因突變,可使用口服 PARP 抑制劑標靶藥物,而且能夠申請健保給付。

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研究顯示,相較於沒有 BRCA 基因突變的患者,具有 BRCA 基因突變的患者,病程進展較快,且對傳統治療的反應較差,預後較差。利用 PARP 抑制劑標靶藥物,有助提升治療成效。

PARP 抑制劑標靶藥物能夠有效延緩疾病惡化,延長存活期。相較於化學治療,副作用較少,有助維持生活品質,且採用口服,便利性高,能夠提升患者的治療順從度。

「在過去,當患者進展為轉移性去勢抗性攝護腺癌的時候,平均存活期大概是 1 年左右。」裘坤元醫師說,「使用 PARP 抑制劑標靶藥物能夠顯著延長存活期,我們曾經有患者使用到 26 個月。」

接受 PARP 抑制劑標靶藥物治療後,患者可能有貧血的狀況,請務必按時回診追蹤檢查。

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「對患者而言,PARP 抑制劑標靶藥物能通過健保給付,是令人振奮的好消息。」裘坤元醫師說,「轉移性去勢抗性攝護腺癌患者可考慮接受基因檢測,若具有 BRCA 基因突變,便可申請用藥。」

筆記重點整理

  1. 早期攝護腺癌沒有症狀,確定診斷時大多已經比較晚期。具有家族病史的男性,可以從 45 歲開始每年抽血檢測攝護腺特定抗原 PSA 指數,幫助早期發現攝護腺癌。
  2. 針對轉移性攝護腺癌必須使用全身性治療,首先是使用荷爾蒙治療,利用藥物讓男性荷爾蒙降到最低濃度,稱為去勢性治療。
  3. 荷爾蒙治療能夠有效抑制攝護腺癌生長,讓患者的病情得到控制,但是在經過 2 至 3 年的荷爾蒙治療後,攝護腺癌可能出現去勢抗性。
  4. 經過基因檢測,如果去勢抗性攝護腺癌患者具有 BRCA 基因突變,可使用 PARP 抑制劑標靶藥物,目前已能向健保申請給付。
  5. PARP 抑制劑標靶藥物能夠有效延緩疾病惡化,延長存活期。相較於化學治療,副作用較少,有助維持生活品質,且採用口服,便利性高,能夠提升患者的治療順從度。
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縮短發炎期、促進癒合?健保給付糖尿病足潰瘍新式乳膏,遠離截肢風險!
careonline_96
・2024/05/31 ・2446字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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糖尿病足潰瘍治療對於經濟負擔極大,若患者未能及早發現、儘速治療將一步步走向截肢的結局。

「那是一位 50 多歲的糖尿病患者,走進診間一跛一跛地,相當吃力。」衛生福利部臺北醫院整形外科主任劉明偉醫師表示,「根據患者的描述,一開始是大腳趾頭上出現小傷口,但遲遲沒有癒合。由於缺乏良好的傷口照護,患者的腳便逐漸紅腫,傷口流出滲液,連走路都不方便。」

後續由於感染很嚴重,患者只好接受手術清創,並截掉兩根腳趾。劉明偉醫師表示:「其實,如果患者在發現傷口時便立刻就醫,好好接受治療,應該有機會讓傷口早點癒合,不用面臨截肢的狀況。」但因為患者是弱勢群體,加上步行不便,每一次的回診對於沒有家庭支持的患者來說真的是舉步艱難,後續即使有社工的介入,該名患者依舊未能有效控制傷口潰瘍的進程,往後更可能面臨再次截肢的命運。

在台灣,糖尿病是相當普遍的問題,劉明偉醫師說,糖尿病會造成血管病變與神經病變,而漸漸演變為糖尿病足,約有 25% 的糖尿病患者會有足部潰瘍問題。血管病變會使血管狹窄、阻塞,而影響足部血液循環,可能產生潰瘍、壞疽;神經病變會讓患者感覺遲鈍,容易在無意間受傷、燙傷,因為不覺得疼痛,患者常常會輕忽傷口,容易遭到感染,進展為蜂窩性組織炎、壞死性筋膜炎,而需要動手術清創,甚至截肢。

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「糖尿病足潰瘍患者常常會因為感染而反覆住院、接受清創手術,甚至截肢。」劉明偉醫師說,「研究指出,糖尿病足患者因為感染而再次住院的比例高達 40%,其中每 6 名患者就有 1 人在感染 1 年後死亡。若是不幸截肢,更有高達 5 成患者會在截肢後 5 年內死亡。」

導致糖尿病足患者面臨截肢的原因很多,劉明偉醫師說,常見原因包括傷口照護不良、誤信偏方、使用不明藥膏塗抹傷口,這些藥膏非但沒有治療效果,還可能加速傷口感染、惡化;患者可能完全不曉得足部有傷口,等到足部腫脹、滲液、化膿、發臭才發現;即使知道足部有傷口、潰瘍,患者可能因為不覺得疼痛,而延誤就醫。血糖控制不佳對糖尿病足潰瘍也有負面影響,除了讓足部血液循環惡化、傷口難以癒合、也會增加傷口感染的機會。

糖尿病的併發症相當多,倘若糖尿病足潰瘍惡化、截肢,可能導致行動不便,又會衍生出更多棘手的問題。劉明偉醫師說,糖尿病友平時要儘量避免足部出現潰瘍,而在出現潰瘍之後,一定要及早就醫,接受正確的治療,讓潰瘍儘快癒合。

清創後糖尿病足傷口新式乳膏助糖尿病足傷口早日癒合

在過去,糖尿病足潰瘍的照護大多使用抗生素藥膏。劉明偉醫師說,使用抗生素藥膏的主要目的是預防感染,避免進展為蜂窩性組織炎、骨髓炎等狀況。

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根據中華民國心臟學會與台灣整形外科醫學會於 2024 年公布的「糖尿病足潰瘍治療共識」中建議,若患者周邊血管變病與阻塞已處理完成、傷口也完成清創後,建議下一步可以使用糖尿病足傷口新式乳膏治療,可以幫助傷口快速癒合,降低截肢風險。劉明偉醫師補充,糖尿病足傷口新式乳膏的作用是調控影響傷口癒合的微環境,抑制傷口中會增加發炎的 M1 巨噬細胞,增加促進癒合的 M2 巨噬細胞,促使血管新生、傷口修復。幫助縮短傷口發炎期,進入增生期,促進傷口癒合。

糖尿病足傷口新式乳膏是照護患者傷口的利器,根據臨床使用經驗,確實有助於縮短傷口癒合的時間。劉明偉醫師補充,有些情況患者可能還會搭配高壓氧治療、手術,並利用各種醫材來幫助傷口癒合。

目前糖尿病足傷口新式乳膏已納入健保給付,只要符合條件,醫師便會協助申請使用,健保給付條件如下:

糖尿病足部潰瘍常見分級(Wagner System)為 2 級,清創後最大傷口面積 ≦ 5 平方公分,且符合以下所有條件:

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  1. 傷口深及肌肉層且經抗生素藥膏或燙傷藥膏治療及使用傷口敷料 12 週後,傷口癒合面積 < 50 %。
  2. 檢測糖化血色素 < 8.5 %、白蛋白 ≧ 3.0 g/dL。
  3. 治療前上下肢血壓比值ABI(Ankle Brachial Index)≧0.9。

「現在健保規定的使用條件比較嚴苛,清創後傷口面積要小於 5 平方公分,且需先治療 12 週,傷口癒合面積 < 50 %,還要搭配抽血檢查的數值。」由於目前現行健保給付條件下,患者要等候三個月進行傷口對照後,才能使用,對於是否可能影響患者截肢機率,劉明偉醫師分享,「如果能夠及早使用,對患者應該會有幫助。讓傷口早日癒合不但可以降低截肢風險、避免失能、維持生活品質,還可以節省後續回診、住院、手術的醫療花費。」

貼心小提醒

糖尿病足潰瘍問題很多,糖友們平時要穿著合腳的鞋襪,不可赤腳走路。劉明偉醫師說,請每天檢查雙腳,如果發現龜裂、擦傷、水泡、潰瘍等狀況,務必及早就醫,利用正確的方法照顧傷口。跨專科團隊會運用各種方法來穩定血糖、恢復血液循環、控制感染、促進傷口癒合,幫助患者維持生活品質,遠離截肢的威脅!

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