2026 / 6 / 25

[快訊] 郭孟璇藥師團隊，關於工作流程嵌入臨床決策支援系統提升 b/tsDMARD 病人之 B 型肝炎篩檢率與用藥安全之研究，獲 BMC Infectious Diseases 刊登！

 

 

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文章介紹

 

生物製劑與標靶小分子疾病修飾抗風濕藥物（b/tsDMARDs）廣泛運用於風濕免疫疾病的治療。然而，這類藥物會抑制患者的免疫系統，因此會增加潛伏性感染重新發作的風險。其中，B型肝炎病毒（HBV）的重新活化是一個嚴重的併發症。郭藥師團隊想要瞭解，若將一套自動化的臨床決策支援系統（CDSS）直接整合進醫師的處方工作流程中，是否能比單純的衛教宣導更有效地彌補篩檢漏洞，並減少後續肝炎相關的不良事件。

 

郭藥師團隊回顧大林慈濟醫院 2004 到 2024 年間共 1,909 位開始使用 b/tsDMARD 的成人病人，依時間切成三個階段比較：「基線期」（2004–2016，沒有任何制度介入）、「教育期」（2017–2020，全院教育訓練）、以及「工作流程整合期」（2021–2024）。在「工作流程整合期」，醫院建置了一套工作流程內建的臨床決策支援系統（CDSS）。當醫師在電腦系統中開立 b/tsDMARDs 處方時，該系統會自動核對患者的 B 肝血清學狀態；若有缺漏，系統會在開立處方的當下自動生成補做檢驗的醫囑 。

 

結果顯示，三項完整 HBV 篩檢的執行率從基線期的 47% 上升到教育期 75%，再到流程整合期一舉飆到 90%；單看 HBsAg 也從 91% 升到 98%，幾乎做到全院普篩。臨床事件也明顯下降。B 肝再活化從 5.2% 降到 1.5%（下降約七成），肝炎急性發作從 1.9% 降到 0.2%（皆 p<0.001）。不過，事前抗病毒預防性用藥仍偏低（僅 4.2%），HBV DNA 的長期追蹤也很少被執行。

 

郭藥師團隊認為，光靠教育並不夠，把篩檢功能「直接嵌入臨床決策支援系統」才是把篩檢率拉到接近百分百的關鍵，也才能實質減少 B 肝再活化與肝炎發作。要走向「零可避免的傷害」，下一步要把抗病毒預防用藥與 HBV DNA 長期定期追蹤也納入自動化提醒，才能真正補上最後一哩路。

 

 

恭喜郭藥師！

 

寫論文難在哪？怎麼用 AI 加速產出，把更多心力留給臨床判斷？一起來看講師怎麼說。

 

 

 

 

論文寫作

 

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2026 / 6 / 5

[快訊] 黃俊德醫師參與團隊，關於機器學習預測全身性紅斑狼瘡患者需住院治療的感染風險之研究，獲 Rheumatology 刊登！

 

 

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文章介紹

 

全身性紅斑狼瘡（SLE）是一種慢性自體免疫疾病，患者因免疫系統失調而容易出現各種感染，其中需要住院治療的嚴重感染更與較高的死亡率及醫療費用密切相關。現有的感染風險評估主要依賴臨床經驗與傳統統計模型，往往難以捕捉多種風險因子之間複雜的非線性交互關係，預測準確性有限，因此需要更先進的預測工具來協助早期辨識高風險患者。

 

研究團隊回溯性分析台中榮民總醫院 2012 至 2023 年間 18,331 名 SLE 門診病患的臨床資料，包含人口學資訊、檢驗數值及用藥紀錄。研究以 Lasso 迴歸從 70 項臨床變數中篩選出 15 項關鍵預測因子，並訓練包含 XGBoost、隨機森林等五種機器學習模型，採 80/20 比例進行內部驗證，並以 2023 年資料進行時序驗證，以 AUROC、敏感度、特異度及陰性預測值（NPV）評估模型效能。

 

XGBoost 模型在測試組達到 AUROC 88%，時序驗證組為 84%，特異度 85%，NPV 高達 98%，表現優於其他模型。研究利用 SHAP（Shapley Additive exPlanations）值解釋模型預測，發現類固醇使用量、最低血色素值及最高白血球數為最重要的預測因子，其次為共病指數與年齡。此模型高 NPV 的特性使其更適合作為排除低風險患者的輔助工具，而非獨立診斷依據，未來仍需多中心前瞻性研究加以驗證。

 

在不影響臨床透明度的前提下，將可解釋人工智慧導入複雜疾病的感染風險預測，是當前醫療 AI 研究的重要方向；這類研究不僅提升了預測準確性，更有助於臨床醫師理解模型的決策依據，是兼具實用性與學術價值的研究切入點。

 

在不影響隱私的條件下進行數據整合，一直是許多領域存在的問題。在有興趣的專業領域，找出未被滿足的需求，是非常好的論文切入點，甚至還能發表在不錯的期刊上。

 

 

恭喜黃醫師！

 

論文的 discussion，可以放心交給 AI 寫嗎？來看看講師的建議。

 

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2026 / 6 / 5

5 月 108 篇！校友 PubMed + SCI 成果發表 (2026/5)

 

 

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單月發表總數 108 篇！

 

原創論文連續好幾個月維持在 60 篇以上，3 月（76 篇）、4 月（62 篇）、5 月（71篇）平均每天至少都有兩篇論文發表！

 

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2026 / 6 / 5

[快訊] 楊尚育博士團隊，關於社區中高齡者面對身智衰退症（PCDS）之經驗與因應策略之研究，獲 Geriatric Nursing 刊登！

 

 

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文章介紹

 

台灣人口快速老化，失智與失能是高齡照護最棘手的挑戰，但這兩種狀態往往不是一夕出現，而是經歷一段體能與認知同步下滑的過渡期。近年提出的「身智衰退症（Physio-Cognitive Decline Syndrome，PCDS）」，就是要把這段尚未失智、卻已亮起警訊的階段獨立辨認出來，視為早期介入的黃金時機。

 

楊博士團隊招募 50 位符合條件的參與者，年齡 55 歲以上、同時出現握力或步速下降以及認知功能下滑的中高齡者，進行 45 到 60 分鐘的深度訪談，再以內容分析法歸納主題。

 

研究過整，把中高齡者面對 PCDS 的歷程清楚切成四個階段：第一階段「個人察覺」會先把體力下滑與記憶變差當作自然老化；第二階段「生活威脅」因為怕跌、不敢出門、難以維持社交，開始出現挫折、害怕失智甚至自我封閉的情緒；第三階段「接納調適」會把心態轉為「面對它、接受它、處理它、放下它」，不想造成家人負擔；第四階段「積極因應」則發展出實際對策。多數人會調整飲食、規律運動、心算與學新事物、定期健檢，少部分人會主動就醫或參加社區課程。

 

楊博士團隊認為，這個研究結果代表了家庭與社會支持系統（如長照 2.0）在 PCDS 患者的應對過程中扮演著不可或缺的關鍵角色。當中高齡者能夠獲得家人支持、尋求專業的醫療評估協助，並積極參與社區活動時，能大幅提升他們管理 PCDS 的自信心與生活品質。未來的照護政策應致力於建立多元的社區支持系統，並將主觀的心理支持融入常規的醫療評估中，協助中高齡族群順利從「感到威脅」的階段，轉向「積極自我管理」的健康老化過程。

 

 

恭喜楊博士！

 

研究只看冷冰冰的數字夠嗎？醫師做研究還容易踩到哪些常見的盲點？一起來聽聽講師怎麼說。

 

 

 

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2026 / 6 / 1

[快訊] 韓晶彥教授團隊，關於 Watson Caritas 病人量表中文版的信效度驗證之研究，獲 BMC Nursing 刊登！

 

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文章介紹

 

護理照護的核心不只是技術操作，更包含護理師與病人之間真實的人際連結。Watson 的人性關懷理論提出十大 Caritas 歷程，強調尊重人的尊嚴、建立信任關係與創造療癒環境。Watson Caritas 病人量表（WCPS）是據此發展出的病人自填工具，已在多個語言文化中完成驗證，但過去始終缺乏適用於台灣臨床環境的中文版本，限制了在地護理品質評估的深度。

 

研究分兩階段進行。第一階段採正逆向翻譯與專家小組審查，完成 WCPS 的中文化與文化適應，並以 10 名住院病人進行預試確認語意清晰度。第二階段以橫斷面研究設計，於台灣五家醫院招募住院成年病人，共納入 325 人，其中 104 人進行探索性因素分析（EFA），221 人進行驗證性因素分析（CFA）。同時以台灣住院護理滿意度量表（TINCSS）評估收斂效度。

 

EFA 結果支持單一因素結構（KMO = .813，解釋變異量 82.34%），CFA 模型配適度優秀（χ²/df = 0.50，CFI = 1.000，RMSEA = .000），標準化因素負荷量介於 0.813 至 0.936 之間。整體內部一致性信度達優秀水準（Cronbach’s α = .935）。

 

WCPS 中文版與護理滿意度量表呈顯著正相關（Spearman’s rho = .628–.764），驗證了收斂效度。研究結論指出，Watson Caritas 病人量表中文版是一個具有文化適切性的心理測量工具，可應用於評估台灣住院病人對護理關懷行為的感受，彌補傳統滿意度調查在整體性照護面向上的不足。

 

 

恭喜韓教授！

 

收納的文獻都要從頭讀到尾，好好細讀嗎？來看看講師的建議。

 

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2026 / 5 / 28

AI 會暴衝，你的韁繩在哪裡？

 

 

 

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作者：蔡依橙

 

這次聊一下 AI 在研究上的應用，關於 harness engineering 韁繩工程。

 

 

百花齊放的 AI 應用：免費、20、100、200 美金都有

 

這週末的開課，跟數十位同學們互動討論，感受到現在 AI 應用的百花齊放。

 

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