文章介紹
糖尿病視網膜病變是台灣中老年失明的主因之一，眼底的微細血管病變造成水分外溢而導致「糖尿病黃斑部水腫」（DME; diabetic macular edema）。Ranibizumab 則是 DME 眼內藥物注射治療的處方之一，對水腫與視力改善皆有療效。
台灣健保規定中，Ranibizumab 這類抗血管新生因子用於 DME 治療需事前申請且合乎相關適應症才能使用，此外給付藥物還有 5 或 8 支的終身上限規定。
有鑑於 DME 患者對 Ranibizumab 治療反應不盡相同，且眼內注射劑量增加則併發症風險也隨之上升（眼壓上升或過低、視網膜或角膜損傷、出血等等）。因此若在決定是否要申請藥物進行治療前，能有預估療效的工具則對臨床幫助甚大，
機器學習（machine learning）是近期相當熱門的人工智慧（AI; artificial Intelligence）領域的一個分支，其中一種廣為人知的機器學習演算法（algorithm）即為人工神經網路（ANNs; artificial neural networks）。
在本論文中，作者團隊嘗試以 ANNs 工具建立 Ranibizumab 治療 DME 的成效預估模型，希望能提升 DME 的照護品質。此模型使用的輸入變數為：性別、年齡、糖尿病 type 或狀況、其他系統性疾病、眼睛與治療時間狀態。
納入研究個案分成 training group、testing group、validation group 這三個族群，視覺敏銳度（visual acuity）作為療效評估的時間點為第 52 週、第 78 週、第 104 週。分析結果顯示三個族群在此療效預測模型中有不錯的 correlation coefficients，可嘗試應用於臨床決策上。
期刊介紹
Journal of Clinical Medicine（JCM）是創刊於 2012 年的全電子版、open access 期刊，出版商為瑞士的 Multidisciplinary Digital Publishing Institute（MDPI）。JCM 的 2017 年 impact factor 為 5.583，在 Medicine, General & Internal 領域排名 15/154（Q1）。
再次恭喜陳醫師！
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