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肺癌臨床診療關鍵筆記：胸腔內科專家賴俊良醫師精準剖析與治療

為了解決血管阻塞檢查的問題，作者賴俊良 這樣論述：

深入瞭解肺癌治療，最實用的陪病書！ 三十篇真實故事與臨床圖解， 帶您詳細！瞭解肺癌的篩檢、診斷、轉移與精準治療， 解鎖致癌基因，理解各類臨床表現可能面臨的狀況與最新療法。   　　近十年來，肺炎、肺癌已成為影響國人健康的關鍵因素。根據衛福部2021年的調查報告，肺癌已連續三年蟬聯十大癌症死亡率第一名。肺癌是所有癌症中「醫療支出最高、死亡率最高、晚期發現比例最高」的三冠王，許多病人一經確診，就已經是第四期了。   　　長年診治、盡力尋求肺癌最新療法的賴俊良副院長，總是苦口婆心告訴病人：「第四期並不代表就是末期， 還是能治療的！」面對病人絕望的眼神，他從不放棄，以先進的肺癌療法，陪伴病人積極抗

癌。許多肺癌病人在他開導與治療下逐漸好轉並學會如何正向迎戰肺癌，突破五年存活率的數字關卡，成為抗癌超過十多年的老病友。   　　本書以淺顯動人的診間故事講述肺癌的篩檢、診斷、轉移與治療過程，不僅導入最新穎的肺癌療法，更深度剖析一位醫者如何以真誠的醫術與豐富的治癌經驗，鼓勵病人提起勇氣面對挑戰，賴俊良醫師經常靈活運用精準醫療來打擊癌細胞，讓處於劣勢的患者再佔上風，也讓癌友重建信心，進一步提昇生活品質，迎向陽光。     ✒️【醫界權威專業推薦】   賴醫師總是鼓勵病人：「第四期並不代表是末期，還是能治療的。」他從不放棄希望，總是想方設法來救治。他認真、嚴謹、不斷研究的精進態度及長年臨床經驗，輔

以基因檢測，以精準治療有效延長許多晚期肺癌患者的存活率。 ——林俊龍執行長（佛教慈濟醫療法人執行長）   以肺癌診治為志業，一步一步紮實走過這三十多年醫療進步的醫師卻不多見，賴俊良醫師便是其中的佼佼者。我們從中不僅學習到肺癌的相關知識，也瞭解到一個醫者如何靈活的善用當代各種有效的醫療來延續病友的生命。 ——蔡俊明教授（臺北榮民總醫院腫瘤醫學部、國泰醫學中心、好心肝門診中心）   賴副院長把肺癌病人從罹病到癌末可能發生的問題都融入在故事之中，串連了疾病進展中不同時期可能發生的狀況，病人或家屬總能在書中某一個段落，找到符合自己面臨的擔心或苦痛並得到答案。相信它是陪伴肺癌病人及家屬最有益，也是最溫暖

的床邊書。 ——李毓芹顧問（西園醫院總顧問、前臺北榮總胸腔部主任、汐止國泰醫院院長）   本書主要是以他的肺癌病人的故事，描述寫出有關肺癌照護書。全書內容涵蓋了肺癌發生、篩檢診斷、治療，以及每種治療的效果及副作用處置，最後又談到安寧緩和醫療。給予肺癌病患能夠更提起勇氣面對癌症並接受治療，甚至可以視癌症如慢性病一樣，與肺癌和平共處。 ——黃明賢教授（義大癌治療醫院胸腔內科副院長級主治醫師）   近二十年來正是肺癌精準治療進步最神速的年代，賴理事長累積了許多寶貴的臨床經驗，重現診間活生生的問診實境。相信對於病患及家屬都能各取所需，瞭解肺癌在精準醫學年代的輪廓和進展，且更有信心朝著康復與希望之路邁進

，而對所有照顧肺癌病患的醫護人員也是一本好書。 ——賴基銘教授（臺灣癌症基金會 執行長、萬芳醫院癌症中心教授、顧問）     【本書章節重點】 第一部 篩檢與診斷 第二部 轉移 第三部 隨病授藥 第四部 身心無憾 結語 迎著陽光向前走      

血管阻塞檢查進入發燒排行的影片

行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決血管阻塞檢查的問題，作者余秋菊 這樣論述：

背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，

更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。

健康快充卡哇醫：一本從「學霸」到「學罷」都能看懂的醫學百科（隨機附贈「卡哇醫團隊」造型書籤夾一款）

為了解決血管阻塞檢查的問題，作者林于翔（阿毛醫師） 這樣論述：

醫學很難，但健康很簡單！   醫生漫畫家阿毛聯手超過40位網紅專家醫師 分門別類繪製100個超重要的健康議題 「要怎麼預防生病？」「生病該看哪一科？」 就讓卡哇醫團隊來告訴你！   　　重量級作家  侯文詠  推薦 　　「這本講醫學的漫畫書，讓我想到講紅酒的神作《神之雫》！」   　　世界上沒有有效又完全沒有副作用的藥，除了健康，沒有穩賺不賠的投資！ 　　阿毛醫師帶你進入元健康時代！ 　 　　全書有卡哇醫漫畫與可愛人物串場，搭配專業醫師解說，用輕鬆有趣的方式讓你徹底搞懂身體大小事！   　　使用方式： 　　第一步  找到想了解的症狀或疾病名稱 　　第二步  理解初步成因與治療方式 　　第三

步  理解疾病或症狀詳細內容與常見的偏誤 　　第四步  若有類似疾病或症狀該看哪一科   　　「醫學是為了促進健康而存在，好醫學必須足夠接地氣，才能讓人一看就懂，那些艱澀論文就讓專業人員去傷腦筋吧，你們看漫畫就好，笑著笑著就懂了！ 　　在醫生的忙碌工作之餘，阿毛還有著不安分的創作靈魂，一直在思索如何創作一本兼具實用與趣味的醫學工具書，漫畫太多怕流於娛樂，知識太多又生硬難啃，反而都達不到衛教效果。摸索一陣子，打造出『一圖一觀念』的模式，在社群上獲得很好的迴響，就決定使用它了，而且要做就做100份！用全方位的內容，照顧各個族群的需求。 　　阿毛在小學課堂上，經常一面在課本畫重點一面找空白處塗鴉。現

在已經有妻有女，見識過多少生死，做的卻還是同一件事『歸納重點，添加趣味』，原來我一直沒長大，還是那個在課本上塗鴉的男孩。 　　卡哇醫團隊會一直守護大家，也請大家一起守護我們！」――阿毛醫師

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決血管阻塞檢查的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。