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健康與醫療資料的加值應用(十一):線上論壇第四場重點回顧

2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
・2012/08/27 ・1346字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 618 ・十年級

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由於政府計劃推動醫療雲跟健康醫療資料庫開放,引發諸多疑慮,因此希望透過公民審議達成共識。由財團法人資訊工業策進會委託國立臺灣大學政治學系主辦,台灣青年公民論壇協會與 PanSci 協辦的「健康與醫療資料加值應用公民論壇」,繼第三場關於資料庫衍生利益歸屬的議題討論之後,緊接而來的第四場,則是針對前三場的議題進行總體討論,並邀請眾人研議若開放資料後,後續應當如何監督。

而監督的討論範疇,則事關整個制度的推行,例如有無違反法規、有無回饋公共領域、隱私資料是否持續被正確地排除並達到無法辨識個人的程度或造成群體歧視等問題。

首先,論壇的前半段主要係探討可行的監督方式。在上一場論壇中,有參與者提議成立「公共資訊財加值運用委員會」 ,根據不同使用案例來提出不同的回饋原則。對於像這樣的監督單位,其定位與運作,參與者們都有著許多不同的想像,可能是像國家通訊傳播委員會(NCC)的行政機關,也可能是民間自行成立的監督委員會。

在成員的組成結構、遴選方式上,礙於論壇的時間有限,並未有比較明確的討論結果出現。然而,從討論串中也不難發現,許多人對於在政府體制內成立監督單位的可行性與其執行力存疑,或抱持保留態度。

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另一種監督方式則是從技術層面發想。有參與者認為,可以採行目前大部分網路服務提供公開 API(Application Programming Interface)的作法,要求第三方使用者申請 API 存取金鑰(即存取資料庫的許可或權限),如此一來,便可以統計使用者什麼時候使用了資料、使用了哪些資料等,來達到監督的目的;而上述所提及的監督單位,則可公開這些存取 API 的相關資訊,透明化使用情況,並可要求使用者解釋其資料的使用目的。

亦有參與者藉由劃分資料庫屬性的方式,進一步提出監督規劃,將資料庫屬性分為自由取用與授權取用。前者又可細分為免費使用和付費使用,被監督的方式也有所不同。在免費使用的前提下,服務提供者必須讓使用方式透明化,並受到一般民眾與委員會監督;就付費使用而言, 服務提供者可隱藏使用方式,但仍須受委員會監督,同時須支付每年固定百分比收益。後者則與前述付費使用的要求相同,但差異在於,初次使用時須多繳交單筆授權金。

在第四場論壇的後半段討論中,也一併回顧了先前三場論壇所討論的議題,並邀請參與者提出延伸的建議。開放健保資料庫有諸多益處可以預期,但相應的風險應該如何管控,其益處可以如何幫助全民,是這系列論壇討論的核心。綜合四場線上論壇中的豐富討論來看,雖然因時間限制並未針對執行細節進行研議,許多問題也沒有出現較為明確的討論結果,仍有待未來進一步探討, 在此也歡迎對健康與醫療資料加值應用議題有興趣、或想了解未來相關政策制定的朋友持續關注 PanSci,也希望各位朋友不吝提出建議或意見。

健康與醫療資料加值應用線上論壇圓滿落幕,感謝大家熱情的參與!

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延伸閱讀:

1. [專題] 2012健康與醫療資料的加值應用
2. 重回現場:線上論壇第四場 | PanSci@Google+
3. 健康與醫療資料的加值應用(八):線上論壇第一場重點回顧
4. 健康與醫療資料的加值應用(九):線上論壇第二場重點回顧
5. 健康與醫療資料的加值應用(十):線上論壇第三場重點回顧

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2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
15 篇文章 ・ 0 位粉絲
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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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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健康與醫療資料的加值應用(十):線上論壇第三場重點回顧
2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
・2012/08/27 ・1318字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 586 ・九年級

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由財團法人資訊工業策進會委託國立臺灣大學政治學系主辦,台灣青年公民論壇協會與 PanSci 協辦的「健康與醫療資料加值應用公民論壇」,第三場線上論壇於十八日晚上七點舉行。延續前一天在個人隱私、資料安全等議題的兩場意見交流,第三場討論主軸則推展至健康資料庫加值應用衍生的「利益」上。既然健康資料庫的資訊來自於全民,而開放之後又將可帶來龐大商機,那麼這些利益應該如何歸屬呢?

由於議題牽涉層面很廣,論壇討論方向首先從利益回饋的方式切入去看,譬如,如果是學術研究,研究者因為研究很成功而從副教授升為教授了,這種利益該怎麼回饋呢?如果是非學術研究或商業利用,該用什麼金額來算回饋?業者的獲利還是營業額?比例又該是多少,而不至於讓業者拒絕投入利用資料庫創新?這些問題都引發了熱烈的討論。

這些問題雖然沒有在這場線上論壇中取得比較明確的共識,但有不少朋友則對回饋方式提出了有趣的見解與想像。由於健保資料庫中的資料已經匿名處理,無法直接回饋給資料持有人或所屬群體(就算技術上可行,也會有逆推辨識出資料持有者的問題),除了日後在健保、醫療、保險費的補助及賠償上實質回饋,或是填補健保漏洞等方式之外,有幾位參與者另也提出了「使用者付費」的作法,即取得資料必須付出相應的成本,或政府以稅收方式回饋給社會大眾。

關於使用者付費方式,更有人進一步提出,考量仍與資料庫的定位與屬性相關,即必須先釐清資料提供者對資料庫的使用期許,如以公眾領域的方式讓所有人使用,或以有條件限制的方式提供資料等,再談後續應用的使用門檻才具意義。因此,獲利是否應該回饋、回饋方式應當如何設計,又該怎麼把關或監督,還是得看資料庫的使用規則如何訂定。

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整體討論方向隨後也延伸至資料庫衍生利益應屬「公有」、「共有」或「私有」的爭議上。參與者們的意見不一,有人認為利益應為私有,讓更多人可近用這些資料,並將之轉為有益的資訊讓更多人可以從中受惠,資料的取用成本甚至可以免費,鼓勵更多人投入開發、加速創新速度;但也有人強調資料庫既然取之於社會大眾,利益就應該公有,並將之列屬為公共財,據此擬定相關回饋方式,會比回饋個人更具實質意義。

鑒於每筆公共財應用的目的與程度都不相同,亦有參與者提出成立「公共資訊財加值運用委員會」的建議,希望藉由委員會審查標準的運作為資料庫的使用把關。除此之外,延續前面將全民健康醫療資料視為公共財的觀點,將資料釋出給廠商進行商業加值運用,有人認為尚有問題未解,即這樣開放資料的做法,應將其作為公眾對商業的投資,抑或將公共財當作「資訊製造業的原料」並採買斷制,即直接賣掉,風險由廠商自行承擔,這些都還需要進一步釐清。

在第三場針對「利益」歸屬與回饋方式的精彩討論結束之後,緊接而來的第四場,則是就議題進行綜合討論。

延伸閱讀:

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1. [專題] 2012健康與醫療資料的加值應用
2. 重回現場:線上論壇第三場 | PanSci@Google+
3. 健康與醫療資料的加值應用(八):線上論壇第一場重點回顧
4. 健康與醫療資料的加值應用(九):線上論壇第二場重點回顧

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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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健康與醫療資料的加值應用(九):線上論壇第二場重點回顧
2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
・2012/08/27 ・1178字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

財團法人資訊工業策進會委託國立臺灣大學政治學系主辦,台灣青年公民論壇協會與 PanSci 協辦的「健康與醫療資料加值應用公民論壇」,十七日晚上在 Google+ 專頁舉行兩場線上論壇。接續第一場「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?」的主題,在第二場中則針對「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」進行更進一步的討論。

健保資料庫早就用於納保之外的用途,雖然還僅限於學術研究跟政策等公益項目,但是否有侵犯個人資訊自主及隱私的疑慮,多數參與者指出在參與這次論壇之前,對於其使用情形與用途並不清楚。過去應用健保資料庫進行學術研究已有諸多先例,如中國醫藥大學利用健保資料庫發現肺結核患者罹患肺癌機率高出一般人 11 倍的研究,然而雖然健保資料應用在推展醫學研究與政策制定上有著顯著的好處,但未來因應政府開放資料計劃,這些病歷資料將會結合雲端、更大量釋放給廠商利用,對此,參與者們普遍反應希望要有更謹慎的規劃。

論壇主持人隨後丟出「全民健康保險研究資料庫加值服務申請原則」,詢問眾人意見,多數人認為這份規定不夠直白、需要簡化,亦即政府應該提供便於一般民眾瞭解的資訊。此外,也有人指出,其中的幾項規定說明模糊,如第九條「二代加密配合事項」,是由人工加以判斷,可能會有認定標準不清的疑慮,但這個部分目前並不公開透明,實際執行過程是否確實依規定進行,也無管道可供監督。

討論隨後也聚焦在資料安全議題上,如是否擔心儲存與加密技術被破解或是資料庫被入侵等情形。現階段打算推動的加值計劃,會將健保資料交由目前正在積極佈局雲端系統的台灣廠商如華碩、宏碁、廣達等公司來利用,有參與者直言對台灣的雲端系統和軟體產業沒有信心,但也有參與者提出,雖然技術成熟與否的問題令人擔心,但應用審核過程和廠商操守卻更是關鍵。

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在第二場論壇的尾聲,當被問及「如果醫療雲或健保資料庫明天就要推動,你會主動退出嗎?」時,有幾位參與者直接表示希望退出,表示不會退出的參與者則另補充提出希望政府與相關單位,能將設計結構、儲存哪些資料、如何使用等事項完全公開,讓民眾有檢驗的機會,或是要求政府有完善的宣導方案等作為。不表態的參與者則拋出幾個思考角度,希望參予計畫的政府、企業、醫療團隊、民間團體、民眾,從自身角度來想「是否應繼續完整公布資料之相關研究?」「若要繼續相關研究,應定哪些侷限,防範資料庫濫用?」等問題,有待後續討論。

延伸閱讀:

1. [專題] 2012健康與醫療資料的加值應用
2. 重回現場:線上論壇第二場 | PanSci@Google+
3. 健康與醫療資料的加值應用(八):線上論壇第一場重點回顧

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