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輸血醫學的精準醫療：以次世代定序作血型配對

在輸血醫學領域，可以藉由輸血前病人及捐血人的延伸血型配對，達到個人化及精準化醫療的具體實行。全面的抗原檢測有助於延伸配對（extended matching），在血清學試劑的不足與一般基因檢測的檢測限制下，次世代定序（next-generation sequencing, NGS）適合作為全面血型的準確平台。此篇利用100個捐血人的檢體，以NGS進行分佈於16個血型系統之24個基因的檢測，其結果與血清學的一致率高達99.4%，並解決許多血清學判定不足的地方，例如微量鑲嵌型（microchimerism）、基因重組、新的變異位點等。另外還介紹目前以次世代定序作血型抗原檢測的相關發表與臨床重要意義，並討論台灣輸血醫學日後邁向精準化醫療的發展可能。

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精神病患的次級獲益

次級獲益之概念最早係由Freud所提出，是一種内在心理機制，可以是潛意識的或是有意識的意圖，最初的定義是患者藉由疾病的結果，所獲得的人際關係或是社會的優勢。由於定義的不明確，導致不同研究者不同的解釋與研究結果，迄今已演變為一複雜且持續擴展的概念，可包含内部的次級獲益和外部的次級獲益。鑑於國内次級獲益相關研究付之闕如，藉由對次級獲益的概念及相關研究之探討，以提供臨床工作者對此概念有更清楚的認識與理解，有助於未來運用於臨床實務中。

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畢業後一般醫學訓練360度評量之執行

360度評量是衛生福利部醫師畢業後一般醫學訓練計畫（post-graduate year training簡稱PGY訓練）中必須完成的項目之一，評估者除了臨床教師外，還包括同儕、護理人員或其他醫事人員及病人，其目的是藉由自評與他評間的差距使受評者了解自己的優缺點，找到未來努力的方向進而自我成長；然而，360度評量的立意甚好，但就實務面而言，沒有確切的執行流程，也無從了解PGY學員接受評估後的反應。本文敘述某醫學中心致力於將執行流程標準化，並建立一套回饋討論機制，讓行政教育管理者得以了解PGY學員接受評估後的成果，視需要介入了解並輔導，真正落實360度評量的意義，幫助PGY學員成長。

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二聯律

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德行倫理及其生命倫理應用

德行倫理學（virtue ethics，簡稱德行論）與結果論及義務論同為當代規範倫理學之三大理論，乃三者中最古老之學說，於古希臘及中世紀時代深受學者重視。對當代倫理學之影響而言，乃在結果論與義務論長久論辯後才復興之理論，帶來新論述與思維。本文介紹德行倫理學之定義、歷史演進、理論主張、對結果論與義務論之批判、所面臨之困難與回應，最後探討德行倫理於生命倫理之應用、以及在醫學教育中如何進行德行教育。作者期望藉本文之闡述，能為德行倫理之生命倫理與醫學教育研究及應用，建立初步基礎並引起日後更多研究興趣。

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以「任務歷程結合動作指標的游標操作評量」形成策略來改善游標操作

肢體障礙者無法有效率地執行游標操作，此困難依不同動作障礙特質可能發生於游標操作任務的特定歷程，但尚未有文獻依照不同歷程，同時考量該歷程的動作需求進行評量並引導介入，本研究因此設計「任務歷程結合動作指標的游標操作評量」來引導介入。研究共招募20位肢體障礙者執行游標操作網頁的任務，先確認個案於某歷程的動作困難，再形成可及性策略，並與原先策略進行比較。實驗採取交叉設計，並採取魏克森符號等級檢定法進行兩種策略的組內比較，結果發現肢體障礙者使用新的可及性策略時，於操作效率、錯誤次數與嘗試次數比原先策略有顯著進步。因此經由「任務歷程結合動作指標的游標操作評量」除能反映個案能力外，更貼近生態情境的動作特質，也能較精確的引導出符合需求的介入。

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運動介入對長照機構失能住民日常生活活動功能之成效

臺灣於2018年4月進入高齡社會，長照需求也隨之增加。過去研究顯示，運動介入可改善高齡者肌力且預防跌倒，但運動介入對機構失能住民的日常生活的各項活動功能效益仍不明確。本文透過系統性文獻回顧方式，探討運動改善長照機構失能住民日常生活活動功能之成效，使用關鍵字搜尋七個中英文資料庫至2018年10月發表的實驗性研究，經篩選後共納入八篇進行分析，並以modified Jadad quality scale進行研究品質評價。八篇納入研究之運動型態分為兩類：單類型（n=4）與多類型（n=4），運動種類以肌力訓練（n=5）為最多，頻率以每週3次（n=6），每次40分鐘（n=5），持續24週（n=3）的介入為多。結果顯示，四篇提供單類型運動介入與一篇提供肌力訓練、伸展、平衡與柔軟度運動之多類型運動介入的實驗組住民，其日常生活活動功能有顯著改善，另三篇雖在日常生活活動功能無顯著差異，但運動介入對實驗組個案的移位與協調等功能，仍有顯著改善。本文提供實證依據，支持運動介入改善失能住民的日常生活活動功能的成效。針對未來類似研究之建議，單類型運動可設計每週至少3次，每次40分鐘，持續至少24週以上；多類型運動則可設計每週2次、每次40分鐘，持續12週的運動介入，以有效改善機構失能住民的日常生活活動功能。

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人工智慧對醫療的影響－緒言

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醫學影像分析中的人工智慧、擴增智慧與人類智慧

人工智慧近日快速的發展，在醫學影像分析與應用引起許多研究的投入，也在數個主題獲得令人注目的成果。但從醫學影像鏈以及醫療整體發展來看仍需持續努力，除了充分利用人工智慧外，我們更需要整合各個領域長期累積的智慧，例如：醫學、機器學習、深度學習、數學、統計、資訊科學與工程，方能結合人類與電腦的長處，發展人機協作的更高層智慧，解決醫療相關的問題與挑戰。在這樣的想法下，我們致力於建立人工智慧醫學影像分析平台（Artificial Intelligence for Medical Image Analysis Platform, AIMIA platform）。此平台由「人工智慧引擎」（artificial intelligence engines）和「擴增智慧流程」（augmented intelligence workflows）所組成。人工智慧引擎包括高效能演算法和軟體模組，旨在準確、有效、穩健地從大量醫學影像數據集中提取重要訊息。我們將這些演算法和軟體模組作為構建基礎，在各種臨床應用中建立起創新的擴增智慧醫療流程。此外，AIMIA也是一個結合學術界，醫學界，以及產業界專業人才的跨國、跨領域合作平台，希望透過醫學、數學、資訊科學等產學專家共同努力，達到建立學術影響力與人才培育、創新多元的臨床應用、以及醫療產業商業價值開發等目標。

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深度學習在腦部影像的臨床應用

人工智慧（artificial intelligence, Al）在醫療上的運用已然成為顯學，日常為病人服務過程中產生出的大量資料也成為科學家有興趣的目標。有了深度學習技術的加持後，醫學影像分析發生了驚人的進展。AI逐漸成為我們臨床工作的好夥伴，不久之後常規的胸部X光或腦部CT一做完，電腦馬上就可產生初步報告，就和現在的心電圖機一樣。腦部影像中比較常被使用到的就是CT和MRI：已經有很多人成功的利用深度學習在CT上偵測出腦中風及各種外傷性病灶；腦部MRI的應用則更加廣泛，電腦可以在影像中自動偵測腦瘤、血管病灶、退化性病灶，劃出它們的輪廓甚至做出診斷、嚴重度分級、產生報告。更進一步的，AI也可以產生虛擬的CT或MRI，運用在臨床的教育訓練上。做為一個AI時代的醫療人員，除了初步瞭解人工智慧、深度學習這些技術到底是什麼之外，我們更應該知道目前這些技術能夠做到什麼，進一步發想出未來可能的臨床應用。