#蔡壁如委員做了甚麼?
這是一則在ptt上被討論的話題,我也覺得是個好問題!正好,趁著假日前往三義街頭推動藻礁公投前的空檔,整理了一下過去一年來,我究竟做了甚麼?
內政議題:大南方計劃、國土計劃、社會住宅、實價登錄2.0(完成修法)、農地工廠、台糖種電、修一憲二法共21次質詢。
交通議題:4次質詢。
財政:財政紀律、債務、紓困預算、赤道原則、前瞻計劃執行率、房市政策之囤房稅、小輕原油、康友-KY、基金預算、稅制改革、金融機關改革等共72次質詢。
文教議題:大學基金、文資保存等3次質詢。
經濟議題:農地種電、前瞻計劃、紓困預算、農業保險、人道經濟、萊豬源頭標示、用電大戶等20案。
衛環議題:公衛師法(立法完成)、焚化爐環境污染、萊豬食品檢驗、電子菸、勞動基金、勞退基金、菸害防治等23次質詢
為什麼一開始要推動公衛師法?這是一部全新的法案,進入後疫情時代,以後疫情的發生可能會變成常態,從2003年的SARS、到後來的MERS,大概每隔幾年才會發生一次,現在疫情常態化之後,愈來愈密集,可能就變成流感,每年時間到了都會有不同病毒的感染,這些對我國的預防醫學及公共衛生的流行病學很重要。
大家有沒有去思考過,這次的COVID-19為什麼台灣人的感染率這麼低?這是我們可以好好去思考的事情。
我最引以為傲的法案,就是公衛師法和實價登錄,過去一年來我做最多的就是居住正義,我在每個委員會裡頭,包括財政委員會、內政委員會,不管官員再怎麼迴避問題的本質、側翼再怎麼做梗圖酸我,關於居住正義、關於世代正義,接下來的日子,我還是會持續為年輕人發聲!
接下來就是國民的健康問題,過去一年我完成了公衛師法,接下來的一年,我要努力推動的是「營養與健康基本法」,還有非常重要的「菸害防制法」,我國小朋友接觸菸害的年齡大幅下降,菸害防制這件事一定要動用全民的力量,讓我們一起保護國家的未來!
假日呢?我喜歡在每個周末假日全國走透透,我喜歡和人們對話、我喜歡參與地方事務,我去過花蓮書店當一日店長、參加原民的部落會議、走訪山間農家,下次我計畫體驗漁民生活,這才是活生生的蔡壁如委員日常^___^
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過43萬的網紅關韶文 關關,也在其Youtube影片中提到,「如果可以,我相信他們也想要過一般人的正常生活⋯⋯」 - 職業訪談系列現在觸角越來越廣,今天我們邀請人氣醫師、PTT「甲板船醫」,現任聯合醫院仁愛院區感染科主任的顧文瑋醫師,跟我們分享「感染科」工作的日常點滴。 - 過去我們對醫師的了解,可能最常見的就是皮膚科、耳鼻喉科、牙科,但其實醫師這份職業,可...
預防醫學ptt 在 陳建仁 Chen Chien-Jen Facebook 的最讚貼文
Al Jazeera 訪談專文:新冠肺炎本來可以被抑制的!
半島電視台(Al Jazeera)22日刊出訪問我對於新冠疫情分析的專文。如果在2019年12月中時,武漢的情況能夠更早傳達給WHO,並讓WHO的專家小組去調查,我認為這場疫病就能被壓下,沒有其他國家會受苦。
<我們何時可以回到正常生活?>
我:好幾個國家已經展開第一輪的疫苗施打,特別是在北美與歐洲。我認為回到正常生活端賴全世界的疫苗供給與配送速度有多快。
在歐洲,如果接種計劃確實實施,我認為大約在6月份歐洲就能回到所謂的「正常」狀態。但我一直強調,與其回到舊的生活,我們應該建立起新的常態,這代表我們即使控制住了疫情,仍然要對未來任何的傳染性疾病保持警覺。
<你能分享關於英國的新冠病毒變種的事嗎?>
我:這是意料之外的事。
SARS-CoV-2(新冠病毒)是一種RNA病毒,RNA病毒往往很容易變異。而新冠病毒變異得這麼迅速,是因為它傳播得非常廣泛,也傳染給了非常多人,因此更容易形成具高度傳染力的菌株。
從病毒的角度來看,最厲害的病毒應該是具高度傳染力但致死率沒那麼高的,才不會造成太多人重病而死。SARS的致命性就很高,感染致死率高達10%,很多染上SARS的人會生重病,必須到醫院隔離治療,一但他們接受隔離,病毒就不再能夠傳播。這也是為什麼SARS病毒可以被壓下的原因。
對於英國新冠病毒變種,我認為必須非常小心,因為它的傳染性很強,必須在疫苗施打的速度跟病毒傳播的速度之間賽跑,如果傳播速度比接種速度快太多,疫苗接種的策略基本上就會失敗。
<全球使用了很多不同的疫苗,但中國的疫苗引來特別多質疑,你能解釋原因嗎?>
我:一家公司要研發出疫苗並通過審核,通常要花上10到15年的時間,這一次只花了9到10個月我們就有了疫苗,是因為很多國家的政府都在疫苗研發上投入大量資源。
現在已上市的疫苗:莫德納(Moderna)、BioNTech 和輝瑞(Pfizer)都是mRNA疫苗;有些公司正在研發DNA疫苗,還有重組蛋白的次單位疫苗,例如台灣的高端疫苗,也有腺病毒載體型疫苗,像阿斯特捷利康(AstraZeneca)與牛津大學所研發的疫苗;再來就是滅活疫苗,中國的主要是這種,中國疫苗公司生產很多不活化疫苗。
無論使用哪一種平台,最重要的就是監管機構會進行審核,透明度與公開性很重要,所有公司必須發表他們的臨床實驗數據,好讓大眾信任他們的疫苗。這也是為什麼WHO目前只認可了莫德納、輝瑞跟BioNTech的疫苗。就連阿斯特捷利康都還沒獲得WHO審核通過,因為他們需要交出完整的研究跟實驗數據。
這也是為什麼人們會對中國疫苗有疑慮,因為我們還沒看到足夠透明的審核資料,令人擔心這些疫苗的效果和安全性。
<台灣擁有最成功的防疫策略之一,你認為這跟你們的速度和你先前提到的事實有關嗎?>
我:因為有過中國傳來的SARS、H5N1禽流感,以及非洲豬瘟的經驗,我們一直對鄰近區域的任何疫病保持高度警覺與觀測。
在2019年12月31日,台灣疾病管制署一位官員在PTT(電子佈告欄)看到中國武漢出現某種「非典型肺炎」。當時總共只有7個病例,但7個非典型的肺炎案例已經是件大事,因為非典型肺炎幾乎等於SARS。
同一天,我們開始要求武漢來的旅客進行隔離。2月中,我們限制來自中港澳的旅客入境。1月中,我們將新冠肺炎列為法定傳染病,動員了超過2萬個隔離病房,以及1.2萬個呼吸器,為了接下來可能出現的傳染性疾病做準備。
2003年SARS之後,我們要求所有醫院都要擁有一個月份的個人防護裝備儲備量。當我還是衛生署長時,我設立了國家衛生指揮中心,一但出現地區性或大流行病就會啟動,所以,上述措施我們在去年1月上半就已經完成了。
直到1月22日,蔡英文總統召開國安會議,問到我們已經完成的是,以及還有沒有其他事需要作,我說沒有適合的口罩,她就要求經濟部長徵用了73家口罩工廠,成立了93條生產線。所以第三件重要措施就是超前部署。
取得大眾的信任跟支持也很重要,我們將指揮中心升級到內閣層級,每天都召開記者會,而且我們開誠布公,防疫措施的資訊也相當透明。
所以,周全的行動、快速反應、及早部署、透明公開還有團結一致都相當重要,不只有及早檢測而已。
<你能形容20年前的SARS是什麼情況,而台灣從那次經驗學到什麼呢?>
我:最開始的時候,我們有了幾例SARS病例,當時我們還很有自信,因為所有病例都收治在醫學中心,他們有很好的設備、知識跟經驗可以照顧新興傳染病的感染者。
所以我們當時想:「喔,我們還不錯,沒有問題。」但面對新的傳染病,病毒可不在乎什麼國界。如果你自大到忽視它們,就很有可能失敗。
我們處理新冠肺炎的方式,就是遵照我們從SARS裡學到的經驗跟知識。
台灣以前沒有準備好處理任何大流行病的挑戰,我們從改造疾管署開始,還有衛福部、《傳染病防治法》、傳染病的醫療與照護機制,並建立了國家衛生指揮中心。在那之後,我們又處理了來自中國的H5N1禽流感,以及2009年至2010年的H1N1新型流感,台灣人民跟政府都從這些挑戰學到了很多。
<與SARS相比,中國政府如何應對新冠肺炎?>
我:武漢讓我很驚訝。一開始,我們認為武漢(應該會)做得很好,因為中國是被SARS衝擊最嚴重的國家,人們應該學到很多。但當我們派出兩名專家過去(我們在1月6日提出申請,中國在1月11日核准),專家問說:「這些病人住院了,他們接觸過的親近人士呢?他們的家人、同事或同學呢?」結果他們(武漢當局)說:「他們接觸的人沒有肺炎症狀,所以沒有治療他們。」
專家回來之後,我們想:「天啊,這真糟糕。」因為以任何大流行病來說,治療對病患很好,但不足以壓制疫情爆發。要壓制疫情,一定要多加注意接觸者,他們是最有可能在社區內傳波病毒的人。他們還處於潛伏期,沒有任何症狀,卻可以傳播病毒。
這也是台灣為什麼花了很多心力,追蹤所有確診案例的接觸者,我們會要求他們在家隔離14天,並用電子圍籬系統監測他們。
<你認為病毒是從哪裡來的?據說源自雲南省的一隻蝙蝠。>
我:從流行病學家的角度,這場疾病應該是源自最初爆發的地點,從來不可能是從某個地區傳播至另一個地區引爆,這是非常不可能的事。
無論「零號病人」是從雲南蝙蝠還是別的來源感染,至少人傳人的狀況是發生在武漢,怪罪野生動物很容易,但是為什麼雲南的蝙蝠會感染到武漢市民?可能是在華南海鮮市場裡,對吧?如果他們真的吃了很多蝙蝠,那就很有可能。人們也懷疑病毒來自P4實驗室(武漢國家生物安全實驗室),如果他們運用蝙蝠製造病毒,那也是一種可能性。要知道新冠病毒的來源,就需要調查並公開。
<你相信新冠病毒出自實驗室的理論嗎?>
我:這是可能性之一。如果人們做研究時不夠小心,可能就會感染。台灣發生過類似的事,2003年12月,在國防醫學院預防醫學研究所,也是P4級實驗室,一位中校趕著去新加坡參加會議,他處理好了所有事情,但他看到有片垃圾,就徒手撿起那片垃圾並丟在汙物處理箱。
他去了新加坡參加一場SARS的國際研討會,但回來後發現感染了SARS。他沒有傳染給任何人,卻引發了政治騷動,因為那場會議有上百人出席。
他是位非常謹慎的人,也是很好的科學家,他只是犯了點小錯就感染了。實驗室人員感染並不是罕見的事,這是一種可能性,所以才需要調查。
https://www.aljazeera.com/news/2021/1/22/prompt-action-in-wuhan-who-involvement-could-have-stopped-covid
預防醫學ptt 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
AI人工智慧正在改變你我的醫療行為
2021-01-07 14:39 聯合新聞網 / 常春月刊
本文摘自《常春月刊》454期
文/鍾碧芳
近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個十年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。
臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」
動脈取血栓,延長腦中風黃金救援時間
數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。
北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。
重症照護平台,提早預測敗血症機率
而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。
陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。
智慧藥盒,安心用藥零風險
當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。
北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。
智慧藥櫃,提升藥品管理效率
此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。
這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。
數位治療需達到精準預防的效果
隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。
陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。
比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。
而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。
數位孿生概念,是智慧醫療的願景
不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。
他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。
此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。
未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。
資料來源:https://udn.com/news/story/7016/5155255?fbclid=IwAR2cH3OfnaDPpuR0Y43YltxyJNcPbAxKDbMdAwCBixIemq6FfbX8vGP89dw
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03:03 「焦慮」究竟是什麼?
04:40 有焦慮的症狀,該怎麼辦才好?
07:10 如何與「焦慮」相處?
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【 本集參考資料 】
→ 維基百科|廣泛性焦慮症:https://bit.ly/3bvmYIK
→ 維基百科|焦慮症:https://bit.ly/2zdhi83
→ 康健|罹患「廣泛性焦慮症」卻不自知!出現這些症狀可能是警訊:https://bit.ly/3apPdr3
→ MedPartner|焦慮症的症狀有哪些?如何預防與治療?醫師圖文完整說明:https://bit.ly/2RZGDsJ
→ PTT|[閒聊] 救救焦慮症患者,什麼事情做了療癒又放鬆:https://bit.ly/3atA7AI
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→ Dawn Huebner on Rethinking Anxiety: Learning to Face Fear (Transcript):https://bit.ly/2Klc4tg
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