羅東博愛醫院復健醫學科科主任何春生表示，臨床上患者常會因為下背痛，前來就醫後發現有骨質疏鬆的問題   《本文轉載自健康醫療網：https://www.healthnews.com.tw》 記者吳儀文報導 下背痛可能是「骨質疏鬆」的警訊！羅東博愛醫院復健醫學科科主任何春生表示，臨床上患者常會因為下背痛，前來就醫後發現有骨質疏鬆的問題，另外也有許多人是出現脆弱性骨折（如：輕微跌倒就手腕骨折、踢到東西就腳趾骨折等）、身高減少、駝背越來越嚴重等情形。 何春生主任提醒，民眾如果出現上述臨床症狀，又合併體重過輕或是多重內科疾病患者，就要懷疑可能是「骨質疏鬆症」，應及早就醫與評估，透過雙能量X光吸收儀（DXA）檢測了解骨密度、確定診斷，經專業評估後如果是屬於骨鬆高風險族群或是嚴重骨鬆的患者可以遵照醫囑，考慮先使用促骨生成藥物治療。 骨質疏鬆有地域差異　偏鄉地區骨鬆較嚴重 骨質疏鬆的發生率主要受到生活習慣的影響。何春生主任指出，不同地區的居民面臨不同的骨質健康挑戰。都市地區因飲食西化及運動量不足，骨質疏鬆問題較為普遍；然而，研究顯示，雲嘉南地區的骨質疏鬆情況也相當嚴重。 醫師呼籲，除了調整飲食外，日照充足與否也會影響骨質健康，建議民眾適當接受日照，促進維生素D生成，以減少骨質流失的風險。 女性50歲後每3人就1人骨鬆　「這些」都是高危險群 不過，這並不代表其他地區的民眾就不需要重視骨質疏鬆的問題。何春生主任表示，根據健保資料庫統計，50歲以上的停經後婦女大概三分之一都有骨鬆的風險，年紀是危險因子之一，以下族群其實都是高風險族群，應特別注意： 年紀（女性50歲以上、男性70歲以上） 早期停經 家族有骨質疏鬆病史 體重過輕 合併有慢性病共病（如：糖尿病、腎臟病等） 長期使用類固醇（如：風濕免疫科自體免疫患者、胸腔科慢性肺阻塞肺病患者等） 用DXA檢測骨密、診斷骨鬆　及早發現、治療避免骨折 目前臨床上會以雙能量X光吸收儀（DXA）進行骨密度檢測來診斷是否有骨質疏鬆症。何春生主任表示，檢測時會測量兩邊髖關節、腰椎等三個位置，並取其中最差的T值作為身體的骨密度，如果T值≦-2.5就屬於骨質疏鬆，建議要介入治療，不過如果T值≦-3.0則為嚴重骨鬆，這時就要採取積極的介入措施。 何春生主任建議，女性45－50歲接近停經前後，或是因婦科問題提早停經者穩定治療後都應考慮進行一次DXA檢測，另外男性65－70歲左右，或是被診斷出有慢性腎臟或糖尿病、長期使用類固醇等民眾，也建議應追蹤DXA檢測。 若未及時發現、治療骨質疏鬆而不幸發生骨鬆性骨折，不只會影響生活、行動，甚至會有死亡的風險。何春生主任指出，臨床上至少有2－3成的脆弱性骨折患者合併有骨鬆的問題，若為髖關節骨折，國人髖部骨折一年死亡率為14%，五年死亡率高達42%，非常驚人，不過慶幸的是根據台灣健保資料庫的實證研究發表指出透過骨鬆藥物治療後可以明顯降低國人的全因死亡率。 治療藥物分為抗骨流失藥物、促骨生成藥物 嚴重骨鬆應遵照醫囑考慮先用促骨生成藥增加骨密 骨質疏鬆治療藥物簡單分為兩類藥物，治療概念就有如替骨本銀行「開源節流」，一類為抗骨流失藥物，能幫助骨本銀行「節流」；第二類為促骨生成藥物，可以「開源」增加骨密度。 在健保給付上，目前都需要先有骨折發生並符合相關條件才會予以給付，不過骨鬆專科醫師臨床執行時多會希望骨質疏鬆的患者在骨折發生前就進行治療，並建議採「先行增加骨密度，鞏固骨骼」的治療策略，依患者情況考慮先使用促骨生成藥物，再續接抗骨流失藥物。 何春生主任表示，如果是T值≦-3.0的嚴重骨鬆患者，或是T值在-2.5－-3.0之間，但有2處以上的骨折或合併其他內科問題的極高風險患者，建議遵照醫囑考慮先使用促骨生成藥物治療，因為促骨生成藥物可以很快地將骨密度補上，臨床相關研究指出，骨鬆藥物使用順序，先使用促骨生成藥物再銜接抗骨流失藥物，幫助提升骨密度。 何春生主任提出治療個案分享中就有位50多歲的婦女，雖有規律運動與日曬活動，感覺該婦女生活型態似乎不錯，但檢查骨密度T值卻是-3.5，屬於嚴重骨質疏鬆症。回朔患者病史後發現原來患者在40歲時，因為婦科疾病接受子宮全切除術而提早停經。針對這名患者，醫師評估後建議可直接選擇自費促骨生成藥物，目的是讓骨密度先行增加。 搭配復健與肌力訓練可提升生活品質　持續治療、追蹤也很重要 而除了藥物治療外，何春生主任表示，搭配復健治療，適度的進行負重、肌力與平衡訓練等，提升肌力與協調性，有助於減少跌倒風險，進而降低骨折的機率，直接有效地提升骨質疏鬆患者的生活品質。 另外，持續維持性治療也很重要，何春生主任指出，如果停止治療，骨質疏鬆的再發率會超過一半以上，民眾應將骨鬆視為慢性病持續追蹤、治療，除了「三高」以外，也要注意骨密度「一低」，定期篩檢、早期發現並主動諮詢相關專科意見，由專業醫療人員提供適當的治療方式，若在用藥期間有不良反應或副作用建議應第一時間與臨床專業人員做進一步地討論，避免自行停藥或中斷治療。 Ref：https://www.ylh.gov.tw/?aid=102&pid=0&page_name=detail&iid=72 本衛教訊息由台灣安進協助提供

衛生局提醒家中幼兒，按時接種水痘疫苗。（記者徐義雄攝） 記者徐義雄∕台中報導 時序進入冬季，正值各類呼吸道傳染病流行季節，台中市衛生局陸續接獲校園發生零星水痘群聚事件。 衛生局長曾梓展說，水痘大多為輕症，傳染力極強，潛伏期約2～3週，好發於冬季及早春，經由皮膚接觸和黏膜分泌物、空氣或飛沫傳播。提醒孕婦、小於1歲嬰兒、成人及免疫缺陷者，為水痘併發症高危險群，感染後可能出現繼發性細菌感染、肺炎、腦炎等併發症。如出現發燒、皮膚出現紅疹、丘疹等症狀，穿長袖衣褲、戴口罩儘速就醫，經醫診斷為水痘後，落實生病不上班、不上課在家隔離至水痘完全變乾結痂。 衛生局提醒，水痘感染者隔離期間，保持室內空氣流通，做好呼吸道衛生，避免接觸家人，尤其是未接種水痘疫苗的嬰幼兒、孕婦及免疫功能低下者等高危險群。 接種水痘疫苗是預防水痘最有效的方法，提醒家長應於幼兒出生滿12個月時，前往合約院所完成水痘疫苗接種，降低孩童及成人因感染水痘引發嚴重併發症。

「貼身守護神」包括無線心律偵測器（左）及智慧聽診器（右），同時量測心音訊號與心電訊號，即時顯示心臟健康狀況。 （成醫提供） 記者葉進耀∕台南報導 成大醫院參加台灣醫療科技展，匯集12個傑出團隊，以智慧醫療為核心，展現從預防、診斷到治療全方位創新科技；透過人工智慧與創新醫材的整合應用，彰顯成醫在人工智慧與精準醫療領域的實力。現場亮相「貼身守護神」心臟疾病診斷等多項系統。 台灣醫療科技展5～8日在台北市南港展覽館一館開展。成醫展出5大內容，包括「智慧監測與照護系統」、「AI智慧醫療診斷平台」、「精準醫療創新」、「智慧管理系統」、「急重症照護平台」。 智慧監測與照護系統包括「貼身守護神」心臟疾病診斷系統；「智慧動態心功能評估暨防猝預警系統」更進一步整合AI技術，為使用者提供即時的心臟健康預警。AI智慧醫療診斷平台則有AI病理影像智慧標註與分析平台，協助醫師進行病理影像分析與診斷，減輕醫療工作負擔；AI輔助系統協助電腦斷層診斷膽管結石，指出結石位置，有效減輕醫師大量閱讀影像負擔，提升醫療效率並降低誤判風險；「AI協助情緒症狀之蒐集與分析」整合多語言AI機器人，協助憂鬱症狀蒐集、辨識臉部及聲音情緒，提供個人化的憂鬱指數及可能的影響因素，以利後續評估及追蹤治療計畫。 此外，「高分子聚合奈米化RTK抑制劑靶向KRAS-G12C突變肺癌」，為突變肺癌患者帶來新的治療希望；「跨院際急性中風轉診平台」能有效連結急性中風治療網絡，使各醫院能盡速提供腦中風病患在黃金期接受靜脈溶栓治療，改善轉診效率、提升取栓執行率及病患預後。

金曲歌王許富凱帶來多首膾炙人口的閩南語歌曲，並邀請88歲病友上台合唱。（記者王正平翻攝） 記者王正平∕高雄報導 高醫及癌症希望基金會5日舉辦「聽希望在唱歌」關懷演唱會，邀請歌手林志炫、許富凱及黃嘉千高歌傳愛，帶動癌友及家屬一起大聲唱。高醫院長王照元表示，希望透過關懷演唱會，讓歌手用音樂使癌友、家屬及醫護人員，在緊繃的治療過程與工作中獲得休息及放鬆。 王照元指出，高醫癌症中心2001年成立至今，結合院內外醫療資源，幫助無數癌友度過難關，每一年都與癌症希望基金會舉辦關懷演唱會，用歌聲讓大家找回希望、愛與勇氣。 美聲歌王林志炫(中)邀請高醫護理人員一起於台上唱歌給癌友們聆聽。（記者王正平翻攝） 「聽希望在唱歌」啟航以來，由北至南開進各大醫院，已舉辦多場療癒無數癌友、家屬及醫護。今年邀請金曲歌王歌后共襄盛舉，縱使行程忙碌，歌手力排萬難也要到現場唱歌給癌友聽。 林志炫的演出為癌友、家屬及醫護人員帶來溫暖的力量；許富凱多首膾炙人口的閩南語歌曲，讓台下觀眾跟著一起大聲唱。連續2年到高醫演唱的黃嘉千，用歌聲讓病友與醫護心手相連，透過歌曲傳遞愛與關懷。 癌症希望基金會執行長蘇連瓔表示，抗癌對病友和家人都是條艱辛的道路，透過音樂可以抒發情緒、排解壓力，是多年來舉辦演場會的目的，也期待透過每一場演唱會給予病友、家屬及醫護，擁有希望、理解、勇氣、互助支持的力量。

台大醫院宣布啟用2台輝達DGX H200超級電腦，可提供虛擬實境協助外科手術更精準、更快速整理龐大的病例系統。（台大醫院提供） 記者傅希堯∕台北報導 台大醫院宣布啟用2台輝達DGX H200超級電腦，其快速的運算能力可結合虛擬實境技術，為外科醫師提供近乎真實的模擬環境。運用生成式AI並可達成實現病歷自動整理、檢查報告輔助生成，讓醫療更精準，醫院運作更有效率。 院長吳明賢指出，過去20、30年在醫院數位化累積非常多的數據，法規上也已有基礎，算力則在啟用新超級電腦後，再次升級。 醫務祕書陳信希指出，院方2020年已採購輝達DGX A100，是台灣首家啟用高速伺服器的醫學中心，發展包含骨密度影像轉文字報告、急救語音記錄生成報告，以及癌症影像分期等智慧醫療成果。不過，在算力上，若以30萬名患者病歷進行模型微調，A100需耗時5天多，升級H200後可大幅縮短至1天。 外科主任陳晉興表示，利用虛擬實境（VR）技術開發手術模擬平台OpVerse，可利用患者影像檢查資料建立3D數位模型，助醫師更精準找到腫瘤位置，以利切除。 病歷資訊管理室主任莊秋華指出，醫學中心收治病患複雜，仰賴疾病分類師檢視出院病摘、手術紀錄等病歷登記疾病編碼，以利後續健保申報與教學研究。但檢視每位患者資料約需耗時20分鐘，還可能因為漏讀資料導致誤判。院方發展iCoder輔助疾病分類智慧編碼系統，醫師只要照原本的習慣輸入病例，不須特別規格化，即可在1～2秒內預測診斷，準確率達8成以上，搭配疾病分類師檢核，有助減少人力負擔，為患者爭取合理給付。  

醫療科技展登場，員榮醫療體系展出3項特色醫療新技術。（員榮醫院提供） 記者吳東興∕彰化報導 員榮醫療體系在台灣醫療科技展中，展出「人工智慧在影像診斷的臨床應用」等3項特色醫療新技術，吸引許多民眾參觀。多年來，員榮引入多項AI人工智慧技術，應用於精準診斷、流程改善、護理人員減壓及病患安全提升等領域，頗有成果。 總院長張克士表示，今年展出的「人工智慧在影像診斷的臨床應用」涵蓋X光、CT與MRI等3類影像技術。員榮導入DeepXraytmAI系統，協助診斷慢性骨骼疾病，如骨質疏鬆症和退化性關節炎，能快速精準檢出影像變化。在低劑量電腦斷層篩檢中，員榮早在2019年即導入AI肺癌篩檢判讀系統，至今已完成2萬例，能迅速發現異常病灶並輔助醫師判讀。 張克士說，該院應用DeepMets醫學影像人工智慧軟體，準確檢測轉移至腦部的腫瘤，並提供詳細分析結果，協助醫師快速制定治療計畫。這3大智慧影像診斷技術不僅提升影像醫學的準確性與效率，也為患者提供更快捷、更精準的檢查與診斷服務。  

中榮內科部主任林彥璋（左起）、副院長傅雲慶、心臟內科醫師李冠毅研究發現，心房顫動患者以心導管電燒手術治療，可降低26%失智症風險。（記者陳金龍攝） 記者陳金龍∕台中報導 一名70歲退休教授有高血壓，2年前因心悸不適就醫，診斷為心房顫動；半年前出現胸悶不適，記憶力明顯衰退，檢查發現是長期心房顫動控制不佳造成腦部損傷，經接受射頻電燒術獲改善。台中榮總研究發現，以心導管電燒手術治療心房顫動，可降低26%失智症風險，相關研究發表於《Europace》期刊。 中榮內科部主任林彥璋團隊研究發現，心房顫動患者罹失智症風險比一般人高出27%；其中，罹患阿茲海默症風險增加15%。透過電燒手術治療後，整體失智風險下降26%，阿茲海默症風險降低21%。 中榮內科部主任林彥璋（左1）為病患施以心導管射頻電燒手術。（記者陳金龍翻攝） 中榮團隊研究追蹤心房顫動患者7年，發現因心跳不規則導致血液無法穩定供應腦部，造成間歇性腦部缺血，增加微血管栓塞和腦部血管病變風險。透過電燒手術清除異常心律源，恢復正常心跳，可以穩定腦部血流，降低反覆缺血引起的認知損傷，使患者每年的失智症發生率降至0.3%，接近一般人水平。 林彥璋提醒，心跳異常可能導致認知功能衰退，應及早治療；已服藥控制的患者若仍感不適，應及時就醫評估治療效果，避免藥物失效。及早介入治療不僅能改善心臟功能，還有助於保護腦部健康。 林彥璋表示，心房顫動為最常見的心律不整疾病，患者的中風風險增加3倍，主要因不規則心跳形成血栓；心衰竭風險增加5倍，長期高負荷運作可能導致心肌逐漸無法正常收縮；死亡風險也提高2倍。此外，心房顫動與周邊血管疾病、慢性腎臟病及高血壓等併發症息息相關，對患者預後及生活品質造成重大影響。 林彥璋說，患者往往在出現心悸、胸悶或喘不過氣等症狀才就診。然而，心房顫動的最佳治療時機是在初次發病的1年內，降低心血管中風心臟衰竭成效最好；若延誤治療，可能導致心臟結構受損，進一步影響病情預後。建議患者可利用智慧手表監測心跳，及早發現異常並及時就醫，以降低風險。

健保署長石崇良5日表示，6日將啟動「家醫大平台」測試，上線後將優先推廣至參與家醫計畫的診所。（中央社） 本報綜合報導 優化慢性病患照護，衛福部推動「大家醫計畫」，規劃建立整合個人健康資料平台。健保署長石崇良5日表示，6日啟動「家醫大平台」測試，上線後將優先推廣至參與家醫計畫的診所。 健保署今年起將健保家庭醫師整合性照護計畫，升級為大家醫計畫，目標讓每個慢性病患者都能有個「家醫」，以人為中心進行整合；除疾病控制外，更提供預防保健、風險因子預防、生活型態介入等，並依據風險分級進行衛教管理。 石崇良表示，大家醫計畫希望擴大收案對象，目標達到80%涵蓋率，找出潛在個案同時也要擴大服務，又要增加預防保健整合照顧，需要數位科技協助。將建立家醫大平台，匯整來自不同醫療機構的數據，提供以病人為中心的個人健康紀錄資料。 石崇良表示，家醫大平台將整合基本三高管理、預防保健、癌症篩檢、運動營養睡眠等資訊，讓醫師掌握病人清楚資料，同時讓民眾掌握自身健康狀況。目前已建置完成，6日啟動測試，預估測試1個月再正式推出；第1階段將由參加家醫計畫逾5000家診所優先使用，並將逐步推廣至各級醫療院所。 為達成家醫大平台的資訊交換，石崇良表示，針對診所各自地雲端電腦上的醫院資訊系統也要進行雲端轉型，才能跟雲端的家醫大平台快速互動。12月會開始導入248家診所做雲端轉型，目標2028年讓8成診所與藥局都可以做到雲端化。 診所醫療資訊系統雲端轉型，石崇良指出，除了將與家醫大平台結合，也將有電子處方箋、虛擬健保卡、雲端查詢系統、通訊診療、電子病歷等加值功能。 此外，健保與Google和鴻海合作，將利用AI技術開發風險預測和疾病風險分級模型，協助民眾了解自身健康風險並進行健康行為改變，也協助醫師進行分級管理和分流照顧。目前正在進行模型驗證，民眾要實際用此系統進行風險分級，預估要等到明年下半年。

只要六秒透過Ｘ光片比對，就可檢查骨質密度，幫助民眾做好健康管理。（柏瑞醫／提供）   記者傅希堯／台北報導 只要六秒就能檢測是否患有骨質疏鬆，英特爾與柏瑞醫（Biomedica）發展智慧醫療，以「簡單、精準」為核心理念，研發AI輔助骨鬆篩檢，及次世代癌症基因檢測，藉由這兩項醫療技術守護女性與癌症病人。 柏瑞醫指出，AI人工智慧應用在醫療儀器，使疾病檢查變得又快又準，2024年台灣醫療科技展就能看出精準醫療的時代已經來臨。 柏瑞醫執行長張漢威表示，賴清德總統喊出「健康台灣」，其關鍵在於預防醫學與全民健康管理。AI輔助骨鬆篩檢與智動化次世代實驗室能夠提升篩檢效率與精準度，幫助醫療院所及早發現疾病，進而精準治療。現場展示實體機種與AI應用，結合HPE高效能AI伺服器HPE ProLiant DL Gen11系列，提升系統穩定性與運算能力。 柏瑞醫表示，台灣邁入超高齡社會，骨質疏鬆已成為女性健康重要威脅之一。骨鬆AI輔助系統賦能X光機、X光版、具AI算力的PC、X1 Pro醫學影像工作站以及骨鬆輔助篩檢套組，AI輔助骨鬆影像分析利用現有X光設備拍攝影像，並結合基於英特爾平台的AI PC與Intel OpenVINO技術，只要短短六秒，就可檢查骨質密度，不僅提升檢測效率，同時幫助民眾做好健康管理。 英特爾與柏瑞醫展示AI輔助骨鬆篩檢，及次世代癌症基因檢測技術。（柏瑞醫／提供）   據中華民國骨質疏鬆症學會所發表的研究證實，柏瑞醫研發的X1AI-Osteo模組在高精確度上與黃金標準DXA結果高度一致（R=0.996），普遍獲得臨床醫學專家認可。這項檢查具有結果精確、不改變原有檢查流程、6秒產出報告三大特點，滿足醫療需求。 柏瑞醫展示智動化次世代癌症基因檢測，由於精準醫療實驗室系統整合多種智動化組件，運用英特爾AI晶片及大型語言模型（LLM)簡化檢體準備流程，可以篩檢癌症等重大疾病基因，提升實驗效率與檢測精準度，具有高效、低錯誤率的特色。 柏瑞醫表示，他們與帆宣系統科技、美國生技公司Illumina合作，整合設備，執行智動化基因定序，醫護人員在既有的實驗室流程，就能精準檢測癌症基因，完成樣本處理、數據分析及檢查報告。 英特爾與柏瑞醫指出，已積極深耕亞太市場，台灣、越南、新加坡、泰國、馬來西亞、菲律賓、印尼、日本、韓國、紐西蘭及澳洲等亞太11國家或地區、超過150家醫療院所使用，協助醫療人員加速診斷流程。由於柏瑞醫率先通過亞太地區醫療認證，也成為當地骨鬆診斷領導品牌。

源星生醫董事長張國源示範可隨身攜帶的口袋型人工智能心率儀，可用來預測心律不整、腦中風。（記者戴淑芳攝） 記者戴淑芳∕台北報導 腦中風是造成失智失能的最重要疾病，台灣每18分鐘就有1人中風。源星生醫發表研發可隨身攜帶、全球最小的口袋型人工智能心率儀，重量僅60公克，且只要20秒就可偵測心律，有利於預防腦中風。 台大醫學院名譽教授、腦血管疾病防治基金會董事長高明見表示，腦中風每年發生約3萬人、死亡逾萬人；中風後，大都會殘留輕重不一的殘障失能狀況。政府每年編列數百億長照費用，7成以上花在照顧中風失能的病人。 源星生醫研發可隨身攜帶、全球最小的口袋型人工智能心率儀，只要20秒就可以檢查心臟，並得到結果；加上24小時隨時量測，可應用於居家照護、遠距照護、長期照護、讓使用者提前預警心臟問題，也為醫療資源缺乏的偏遠地區提供另一種診斷方法。 身兼中華心肌梗塞與中風預警推廣協會理事長的源星生醫董事長張國源表示，此人工智能心率儀經北醫附醫及萬芳醫院協助，今年10月通過臨床結案報告。測試結果，心房顫動靈敏度96.68%、特異度90.53%、陽性預測值91.89%、陰性預測值96.09%，量到心房顫動的準確度約94%，是目前全球最輕、最準確，且可以隨身攜帶的心臟量測設備。其中，分析心臟的技術皆是自行研發並取得專利，還可將測試的波形及資料使用AI自行分析診斷傳到雲端，提供給醫生及遠端醫療機構處理。