臨床上，常有患者誤食魚骨、雞骨、硬幣，或其他種類異物，懷疑卡在食道或胃裡，而來求診。由於 X 光的方便性與穿透力，幾乎都做為第一線評估工具。不過，到底 X 光對於上消化道的異物偵測能力如何，不同的研究差異頗大。楊大緯醫師預計使用統合分析，將相關的研究整合起來，看看現況如何。
研究收入了 17 篇共 4809 位受試者，經分析發現，X 光整體的敏感度僅 0.58，但特異性可達 0.94。也就是說，真的有的不一定看得到，但沒有的，幾乎 X 光都會說沒有。且各研究之間的異質性很高。
由於這樣的特色，作者群認為，臨床上用 X 光來排除異物存在，實在不是很推薦，因為會有不少的患者明明有，但 X 光照不出來。對於有懷疑的患者，以內視鏡做為進一步檢查，仍是必須的。
從臨床上的困境出發，去思考統合主題，相當不錯。對於 X 光偵測上消化道異物，除非是金屬成分，或骨化明顯的物質，否則真的是相當靠運氣。有看到是幸運，沒看到什麼都很難確定。將既有文獻整合，並確認臨床直覺和經驗無誤，也能讓後續檢查的開立，更有信心。
恭喜楊醫師！
吳青陽醫師在生涯早期，還沒開始進入肺癌研究時，花了很多的功夫在靜脈注射座上，這是因為年輕主治醫師就只有這個可以做，但這樣的「小手術」，卻對患者後續治療的品質跟滿意度有很大的影響。
在早年的研究中，吳青陽醫師漸漸發現了許多導致靜脈注射座功能不良或產生併發症的原因，於是設定了一個標準作業流程，協助施作的年輕醫師，跟著流程判斷，就能做出對患者最好的決定，避免過去因人而異的隨機決策。
經過多年的臨床導入實踐後，吳青陽醫師與其團隊，想看看這樣的流程，長期預後如何，並進一步觀察是不是有仍需要改進的細節。
研究收入了 2012 到 2018，並根據自訂標準作業流程放置的靜脈注射座患者，並統計其放置位置、手術時間以及併發症等資訊。結果發現，整體手術併發症僅為 0.07%，而且沒有氣胸、血腫、管路彎折、管路斷裂、皮膚腐蝕等狀況。必須動用到超音波導引，以放入內頸靜脈的機率，也從 4.67% 下降到 0.99%。平均手術時間，從 37.88 分鐘降到 23.20 分鐘。
作者群認為，這個過去設計的標準作業流程，能夠很有效的減少超音波導引穿刺內頸靜脈的需求、降低嚴重併發症、縮短手術時間，並提供相當不錯的功能預後，推薦給同行參考。
實際觀察我們在臨床上所做的各種大大小小手術，思考如何改進，然後制定出好的工作流程，在短期、中期、長期，都能持續發表其結果，如果結果優秀，可能會成為業界的典範，擴散到全世界去。
恭喜吳醫師！
阿茲海默症患者常見腦血管動脈硬化的狀況，而動脈硬化常是個全身性的疾病，於是林舜穀醫師與其團隊思考，是否有可能用周邊動脈的波形參數，去學習並預測患者是否有阿茲海默症。
研究收入了 87 位阿茲海默症患者，以及 74 位對照組，並分做訓練組跟確認組。先以非侵入性方法，量測其橈動脈壓力波形，以及指尖光吸收變化量，並將訓練組資料輸入一個五層的機器學習模型中訓練。然後再用確認組，看看其辨認阿茲海默症患者的診斷率如何。
結果發現，整體準確度 82.86%，特異性 92.31%，AUC 為 0.83。作者群認為，這是個不錯的初步嘗試，日後或許能以這樣的方法為基礎，開發非侵入性的阿茲海默症檢測或追蹤工具。
人工智慧，或機器學習，是近年的熱門題目。選擇一個在臨床上，預測很重要，但偏偏既有的工具都預測不好的領域，選一大筆資料，分成訓練跟確認組，然後把訓練組拿去跑機器學習，取得模型後，再檢測其診斷準確度，是個常見的論文發展方向。
恭喜林醫師！
腦梗塞之後，如果有明顯的腫脹、腦壓升高，由於預後較差，稱做惡性腦梗塞。惡性腦梗塞被認為與血腦障壁的破壞有關。而在一般 MRI 判讀時所看到，在白質區域的訊號變化，也被認為跟血腦障壁的破壞有關。吳孟霓醫師與其團隊，很好奇具有白質變化的患者，是不是比較容易產生惡性腦梗塞呢？
研究收入了 2009 到 2015 共 92 位患者，發現惡性腦梗塞的患者，其梗塞區域較大，也較為嚴重，而且，也跟嚴重的白質變化有關，即使經過校正後，這個相關性還是存在。
對於一個在臨床上常見到的發現，根據其病生理機轉推測，並嘗試去統計看看，是否有可能的臨床意義差異，是個蠻好的研究開端。
恭喜吳醫師！
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