第三至五期慢性腎臟病（CKD）和末期腎臟病（ESKD）患者，他們罹患骨質疏鬆症並發生骨折的風險會顯著增加。為了協助提早預防，徐佳鈿醫師團隊希望用「機器學習」模型來預測誰有骨質疏鬆的風險。
研究團隊從台灣一間醫學中心的資料庫中，分析了 2011 年到 2022 年間，共 6614 位曾經做過骨密度檢查的腎臟病患者，一共用了九種 AI 演算法。結果發現，表現最好的是人工神經網路（ANN）模型，準確率很高，用來分辨有無骨質疏鬆的指標（AUC）在驗證組是 0.940、測試組是 0.930，代表模型的預測能力非常穩定。
而這個 ANN 模型僅需仰賴病患八項常規的臨床檢測數據，即可有效預測骨質疏鬆症的風險。這八項關鍵數據包括：年齡、肌酸酐、身高、體重、白蛋白、血糖、副甲狀腺素以及血紅素。
總結來說，這項研究成功建立了一個高準確度的機器學習預測模型，還具有臨床應用的潛力，未來有機會幫助醫師快速篩選出哪些腎臟病患者需要做骨密度檢查，或提早介入治療。
恭喜徐醫師！
2 個 reference 選擇技巧，讓審閱者不再刁難！
答：（蔡依橙）
獲得別人的認可，是人類與生俱來的重要需求。
一位醫學生透過老師介紹來問我：「當個臨床技術很好的醫師，做了許多研究登上 PubMed，但這些專業的醫學論文，到底有誰會讀？是不是乾脆自己成立一個 YouTube 頻道，還更有宣傳效果，訂閱數跟觀看數都更多，偶爾還能接業配。」
很榮幸同學信任，能提出這樣直接的問題。我也就自己的經驗跟看法作回覆。
陳一銘醫師 / 吳爵宏醫師 / 蔡依橙醫師
2025 年 7 月 19 日（六）9:00a – 4:40p
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彭醫師團隊主要探討拇指多指症（Wassel 第四型）的手術治療方式，特別比較用 K-wire 固定和不使用 K-wire 固定兩種方法，哪一種效果比較好，副作用又有哪些。
多指症是台灣小孩常見的先天性手部異常，尤其是 Wassel 第四型，指的是拇指在掌指關節有兩根骨頭，導致有兩根拇指。這種情況不但影響外觀，還會影響手指的功能，所以大部分都需要開刀治療。手術的目標，就是讓小朋友長大後有一根功能正常、外觀自然、關節穩定的拇指。
傳統作法上，醫師會把多餘的拇指切除，然後修補關節附近的韌帶和肌肉，有些醫師會再用一根很細的 K-wire 暫時將關節固定住，讓傷口癒合期間比較穩定，這根鋼針通常在幾週後會拔掉。不過，鋼針雖然有幫助，但也可能帶來感染、鋼針移位、皮膚濕爛等問題，甚至有時會傷到生長板、肌腱或神經，也會讓換藥照顧變得較為麻煩。
作者：佳里奇美醫院 心臟科 林裕民 醫師
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對於學術寫作，其實我原先是有些抗拒的。作為一名心臟內科醫師，我的研究常常涉及多中心臨床試驗及大量數據的整合，對於如何把這些資料有條理地寫成論文，常常覺得吃力，尤其是處理異質性和解釋不同研究間數據的可比性。這些問題一直讓我在分析過程中感到困難，甚至卡住。
我曾經認為「寫論文」是一件技術含量很高但缺乏指引的事，只能靠自己慢慢摸索，但上完這堂課，讓我發現其實有很多具體的方法與策略，可以讓論文寫作變得有方向、有邏輯，而且更有效率。
