作者：奇美醫院 婦產部 婦女泌尿科 沈姿岑 醫師

相關文章：[快訊] 沈姿岑醫師團隊，以機器學習預測下泌尿道症狀患者急性冠心症與中風風險之研究，獲 Taiwanese Journal of Obstetrics and Gynecology 刊登！

當臨床直覺遇上 AI，揭開潛藏的寶藏。

這次的研究與發表，首先還是要感謝「新思惟」的課程，帶來的助益，而這一篇論文對我來說，是一個非常重要的學術里程碑。

準備過程中，讓我體會到跨領域整合的重要性。如果僅依靠個人的臨床經驗，很難察覺下泌尿道症狀（LUTS）與潛在中風的關聯；但若只有現行的人工智慧（AI）技術，所得出的結果可能又缺乏醫學意義。因此，在與前輩們討論後，我相信唯有醫學與 AI 的結合，才能創造真正具價值的研究成果。

研究每一步都像闖關，嚴謹度是唯一護身符。

在整個準備過程，我深刻理解到學術研究的嚴謹性。從資料處理、模型建立，到論文撰寫與發表，每一個環節都必須面對批判與挑戰。

這時，課堂上講到的「Introduction 不要流於冗長，而是要直擊研究缺口」對我啟發很大，讓我在寫作時更專注於「LUTS 是否能作為中風預測指標」這個核心假說，而不是被龐雜的數據牽著走。

如果 LUTS 能預測中風，我們是否能更早拯救病人？

由於我對婦女泌尿領域深感興趣，在臨床醫療與學術研讀中，逐漸注意到「下泌尿道症狀」與「中風」之間，似乎存在被忽略的潛在關聯。過去許多文獻也指出，這兩者的相關性確實存在。「下泌尿道症狀」是婦女泌尿科最常見的症狀群之一，涵蓋頻尿、夜尿、急尿、排尿困難等問題，常見於年長女性、多產或長期勞動者。另一方面，中風則是全球致死與致殘的重要疾病，其危險因子與代謝症候群、血管硬化、生活型態息息相關。

既有文獻指出「下泌尿道症狀」與心血管疾病、代謝疾病可能相關，但少有大規模或系統化研究去探索其與中風的關係。

這正是《醫學論文與寫作工作坊》裡提醒我們的：「審閱者最想看到的，是你如何清楚指出研究缺口，並以數據來回應它。」因此，我決定利用AI，結合臨床大數據與機器學習工具，從新的角度切入，尋找 LUTS 與中風之間的潛在連結。

研究的核心問題是：下泌尿道症狀是否能作為中風的潛在預測指標？若能透過 AI 分析建立模型，是否能在臨床上早期辨識高風險族群，進而介入預防？

AI 不只是潮流，更能探索更多研究的可能。

當研究逐漸完成，最重要的就是如何將成果整理成論文並投稿。在撰寫過程中，我特別注意：一是強調 LUTS 與中風的潛在關聯，這不僅是統計上的結果，更可能應用於臨床提供早期預防的依據；二是強調研究過程遵循醫院規範，並對病人資料進行匿名化處理。

在論文撰寫與投稿時，我也特別注意細節，包括圖表設計、數據一致性與排版。這部分《醫學論文與寫作工作坊》給了我極大幫助，因為課堂示範了「如何讓統計圖表達到 SCI 論文標準」，我才能有意識地檢查內容用詞的一致性。

這次的研究經驗讓我更加確信，人工智慧絕不只是工具，而是改變醫療模式的重要契機。未來，若能將 LUTS 與中風的預測模型進一步發展為臨床決策支持系統，或整合至健檢與社區篩檢，便能更早辨識高風險族群，真正落實預防醫學的理想。

這次的研究發表不僅讓我有機會分享「利用 AI 探討 LUTS 與中風相關性」的成果，也讓我獲得了寶貴的回饋與啟發。未來我希望能持續擴展研究範疇，結合更多臨床數據，甚至跨國合作，以驗證模型的普遍性與實用性。

這是我第一篇跨領域研究的論文，獲得接受並刊登在學術期刊上。被接受的那刻，讓我感受到所有付出都是值得的。

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