#合好日誌 Day 5

"Truly successful decision-making relies on a balance between deliberate and instinctive thinking." - Malcolm Gladwell


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三十五歲女性，五年不孕。

經過一系列的檢查，證實她的子宮及輸卵管的構造正常。然而，超音波檢查發現她的卵巢呈現多囊狀。記錄觀察她月經週期的特徵，也指向她有偶發性排卵的現象（也就是說，卵巢並沒有規則在每一個月經週期排卵，有時候有排卵有時候無）。以上便符合「多囊性卵巢症候群」的診斷。

什麼是「多囊性卵巢症候群」？

「多囊性卵巢」意指卵巢在超音波下，看到任一卵巢裡面有12個以上，直徑2至9毫米的囊泡，或是卵巢體積超過10毫升。然而，不同的文獻指出，約有百分之30至50排卵正常的女性，其卵巢也呈現多囊狀。

因此，「多囊性卵巢」不等於「多囊性卵巢症候群」。多囊性卵巢症候群不能單靠超音波下卵巢的外型來診斷。目前多囊性卵巢症候群的診斷需要下列三項條件符合至少兩項：
一、排卵較少或是不排卵
二、臨床症狀或是抽血顯示雄性激素過高
三、超音波下可見卵巢呈現多囊狀

多囊性卵巢症候群造成不孕的原因，主要來自於排卵的異常。因此，治療這類的不孕症病人的首選是使用口服排卵藥。一旦解決了排卵的問題，這些婦女的懷孕率可以近乎正常的夫妻。

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這位小姐的先生也一併接受了精液檢測，各項指標都相當理想。

我想，懷孕的機會是很大的，我說。我們先從口服排卵藥開始吧。

雖然使用口服排卵藥聽起來十分簡單，在整個治療的過程中，仍需嚴密的監控病人對藥物的反應以及子宮環境等的狀況。這位小姐確實對排卵藥物有非常好的反應，每個月經週期都排了兩到三顆的卵，各項臨床參數都證明她的狀況良好。

但五個月後，她的肚子仍靜悄悄的，一點動靜也沒有。

每一次的門診追蹤，看得出她漸漸浮現的焦急。

別擔心，我說。我們可以試試看「人工受精療程」。人工受精對月經週期、排卵、精液的品質有更好的掌握，相對試管嬰兒療程也較不具侵入性，是個不錯的選擇。這位三十五歲小姐便接受了三次人工受精療程，所有的用藥與監測都呈現最理想的狀態。

但這樣過了六個月，她依舊沒有懷孕。這樣前前後後也過了一年多。我也有點急了，畢竟對每個不孕婦女來說，時間永遠是最大敵人。

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醫生很喜歡談機率。在解釋病情，或是各種侵入性檢查及治療的時候，往往會以機率來說明 -- 成功的機率是幾成，發生併發症的機率是幾成。這些數據是統計的結果，追蹤大量病人並紀錄他們的結果所計算出的數字。而這些機率背後的原因，有些是已知的機轉（如懷孕生男生女各佔一半，是因為有兩種性染色體），但更多的時候，是目前醫學仍無法解釋的 -- 為什麼這個病人會這樣，另一個卻會那樣，那些可能怪罪給「體質」的部分。

對一位醫師來說，所謂成功率，是他治療上百或上千名病人，其中可能成功的個案數。但對每一個病人而言，成功與否，就只有一百與零的差別。

也因此，我不喜歡談論虛無縹緲的「體質」。我選擇相信，每一個現象的背後都有具體的機轉，只是目前的醫學尚未能明確描述它，或是檢驗平臺仍不夠周全，無法找出所有的微小異常。

我相信科學。而行醫的智慧，在於憑著對科學的了解，做出對病人最有利的決定。

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我們必須把所有可能存在，對我們不利但目前未知的因素排除，我說。你願意接受試管嬰兒療程嗎？

她答應了。雖然眼神透露著些微的擔心，但她能對我的醫療持續保持信心，我滿心感激。

考慮到她本身多囊性卵巢的特性，我使用相當低的藥物劑量，即取到了四十五顆卵。

這些卵受精後，培養到第五、六天，得到十六個囊胚，其中有十個囊胚在外觀分類上屬於頂級囊胚。

我選擇了其中單一囊胚植入，這位小姐便順利懷孕了，並在十個月後產下一名健康的男嬰。
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林時羽醫師の合好之旅 – 向不孕告別
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AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？

2021/06/09 研之有物

規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

評論

本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。

AI 醫療、科技防疫的人權爭議

健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？

中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。

2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。

隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。

國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？

中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，

《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。

健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？

來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。

2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。

民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。

但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。

種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。

我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？

「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。

去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？

何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。

「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。

2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。

回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？

何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。

現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？

以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。

退出權：保留人民 say NO 的權利

另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。

何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。

近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。

參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。

歐盟 GDPR 個資保護的四大原則

健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。

因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。

其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。

然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！

大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。

「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。

芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。

這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。

科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡

當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。

2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！

挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。

為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。

首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。

此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。

最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？

換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。

「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：

數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。

當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！

AI 時代需要新法規與管理者

不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。

例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」

另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，

如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。

綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」

過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」

「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。

資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss

【邀請你半夜看的推理故事】（修訂版）
　
1.
最近我心上一直惦著件事。
就是想到底該如何介紹一本書，能讓大家和我一樣，半夜也想爬起來讀。
　
這件事情就讓我先從小學的一些美好回憶說起。
　
最美好的就是考試成績不錯，我母親去幫我租武俠小說回家當獎賞的時刻。
　
那時候的武俠小說都是小開本，一套經常幾十冊。
她拎著一大摞小說回來，從聽到開門聲，到看著她走過院子，那種期待，真是雀躍。而當天總要熬夜也要一口氣看完的興奮，更宛若昨日。
武俠小說有些常見的橋段：在仇家追殺之下跌落懸崖，大難不死還意外得吃異果等等。任督二脈打通，更是主角武功更上層樓的關鍵。
　
但就像有些經典名著永遠只聞其名而不會打開閱讀，成為「傳說中的書」；武俠小說裡的任督二脈、奇經八脈等也是「傳說中的經脈」，就算日後當真想了解怎麼回事，也始終沒找到合適的書。起碼對我來說如此。
　
因此，五年前因為出版了《中醫護好心》而認識沈邑穎醫師之後，有一天我就向她請教：可否推薦一本用現代語言把經絡、穴道這些事情講得簡明易懂的書？如果沒有，她是否願意自己寫一本？
　
沈醫師回去想了一陣，告訴我還真沒想到可以推薦我什麼書。不過她的確願意自己來寫一套。這套書開始定為八卷，後來改為九卷，就是《經絡解密》。
　
時間倏忽幾年過去，沈醫師前面五卷都照預定安排出版，只有到第六卷的時候，卻延了兩次，晚了一年多，直到這個月才出版，就是《腎經＋奇經八脈》。
　
我很好奇她中間的經過，就在出書前先向她請教。
　
2.
沈邑穎醫師一頭銀亮白髮，容貌年輕，說話則吐字快又清楚。
　
她寫的書也是。不只論說清楚，並且愛用輕鬆易懂的比喻，搭配圖解。每本書都有「經絡人形圖 」、「經絡循行簡圖」（她簡稱為捷運圖）、「穴位圖」。
　
總體而言，她說：「穴位就像是經絡列車的停靠站，每條經絡都跟鐵道沿線一樣， 滿佈著大大小小的穴位，它們的功能主要來自所屬的經絡系統。不同的經絡系統互相支援，互補互助守護著人體。 認識經絡與穴位，也是認識人體小宇宙的金鑰。」
　
然而，我聽她所說，顯然第六卷不只保持前幾卷裡都有的這些特點，並且還加了一個新的特色。
　
就是她用講一個探案般，透過綿密又層層疊疊的推理，讓人像看小說一樣領會她在中醫學理上發前人所未有的創見。
最重要的是，她找出了奇經八脈的起源，也顛覆了中醫傳統上以十二經脈為主，以奇經八脈為備用和調節系統的觀念。
　
她講得非常清楚。
等書出來，我再讀一遍，興起了一個念頭，就是想到底如何使用最簡明的文字，能把沈醫師的創見講得清楚，讓一般不懂中醫的人也願意接觸這本書。
這幾天掛在心上，今天總算寫好了。
　
3.
我所看到沈醫師的推理層次，是這樣展開的：
　
一，傳統上，中醫和「腎經」相關的名詞很多，但解釋很模糊，彼此關聯也不清楚。
　
二，但很清楚的一點是，腎主水，是「先天之本」。
　
三，《難經》中有一段話，「諸十二經脈者，皆繫於生氣之原。所謂生氣之原者，謂十二經之根本也，謂腎間動氣也。」 這「腎間動氣」既然是十二經脈的根本，顯然極為重要，但到底什麼是「腎間動氣」，卻沒有中醫書說清楚。
　
四，沈醫師開始研究「腎間動氣」，越來越發現其重要。而既然是連十二經脈都出自於「腎間動氣」，顯然「腎間動氣」的功能展現早於十二經脈。但十二經脈裡本身就有「腎經」，「腎間動氣」卻又早於「腎經」，那就可能是此「腎」非彼「腎」。
　
五，而沈醫師最後研究出來的結論是：生命的起初，在西醫說是受精卵的階段，在中醫應該有相對應的「腎元」的存在。這個「腎元」不同於西醫所說腎臟的細胞，也不同於中醫所說的「腎氣」，而純粹是說明生命的「元始」狀態，蘊含來自父母親的遺傳物質。傳統中醫將這種狀態稱之為「藏精」，而沈醫師則稱之為「腎元」，以便說明「腎間動氣」並存於「腎元」，而且是推動胚胎分化的重要力量。
把人的生命換作植物的概念來看，腎元就是種子，而腎間動氣宛如種子的發芽點，是生命蓄勢待發的動力。
　
六，因此，沈醫師寫了這麼一段話：「腎元所藏之精，類似人類原始 DNA，腎間動氣的原氣則是推動細胞分裂、DNA 複製的動能。腎元藏精是為了後續的發育做儲備，這個珍貴物質需要腎間動氣輸送才能發揮功能，透過腎間動氣輸送到胚胎各處，做為各臟腑組織器官及經脈生長的重要資糧。」
　
七，那麼，胚胎下一步的發育，腎間動氣推動下一步的發展是什麼？沈醫師提出了她精彩的「紙袋理論」三階段。
　
第一階段，當胚胎還在扁平狀態時，只有2D結構，就像是被壓平的紙袋，紙袋只有前後面，發展的經脈也一定是最根本的主要幹線任、督二脈。
　
第二階段，受精卵經過分裂變成細胞團，脊椎接著開始發育。 從空間來看，胚胎會開始長大長胖，此時則由 2D 結構變成立體的 3D 結構。 紙袋像是被撐開，除了前後面之外，中間也出現。於是衝脈出現，由下而上，全面涵蓋體腔內層；帶脈分布在外部，全面涵蓋體腔外層。
　
第三階段，臟腑組織器官開始陸續生長， 四肢也出現了。從空間來看，胚胎由中間向兩側發育，隨著臟腑組織器官增多，加上頭部和四肢，身體結構變得複雜，體腔內的組織器官與四肢之間的距離也逐漸增大。 因應這種情況，身體發展出可以連結軀幹和四肢的經脈，是為陰維脈、陽維脈、陰蹻脈和陽蹻脈。
　
以上合起來，就是所謂的奇經八脈。而這奇經八脈的發育，全是腎間動氣所推動的。
　
八，在傳統的中醫裡，是以正統十二經脈為核心，奇經八脈常被視為後來才產生的備用及調節系統。然而在沈醫師的研究和推理下，奇經八脈是十二經脈的先驅和前置部隊。十二經脈之出現和發展，是在「紙袋理論」的第三階段，也就是因應體腔內組織器官和軀體四肢的發展而生，而奇經八脈裡最晚出現的陰陽維蹻脈，都還稍早於十二經脈， 扮演「學長」的角色，協助十二經脈建構。 只是當十二經脈發展完整後，奇經八脈就除了任、督兩脈之外，各自把原先主要任務移交給十二經脈了。
　
但這就表示奇經八脈不重要了嗎？沈醫師說正好相反，「奇經八脈是人體最初始的設定，跨越多條經絡分佈，分散風險，不會像十二經脈那麼容易被日常生活損傷。 以現代 3C 系統來比擬，奇經八脈類似『原廠設定』，當身體出現雜亂失常的現象時，我們可以透過奇經八脈重新設定身體系統，這就是 RESET 的概念。」
也因此，沈醫師說這也正是許多練家子以奇經八脈為練功基礎的原因之一。奇經八脈雖然退居幕後，但是當臟腑經脈出現重大問題，牽涉多臟腑多經絡，且無法自行解決時，奇經八脈就會出手， 以綜合性的高度與廣度，跨越臟腑與經絡界線，做通盤改善。
　
九，最後，那「腎經」是怎麼回事呢？「紙袋理論」第三階段腎臟長出，腎經也就出現，成為十二經脈之一。隨著奇經八脈把主要任務都移轉給十二經脈，其中尤以腎經和肝經為主。而腎間動氣也把任務交付給腎臟和腎經，自己退居丹田。腎為先天之本的地位也就確立。
　
十，基於以上，《難經》裡所說「諸十二經脈者，皆繫於生氣之原。所謂生氣之原者，謂十二經之根本也，謂腎間動氣也」到底是什麼意思，也就為沈醫師所澄清和證明了。
　
4.
《經絡解密卷六：腎經＋奇經八脈》的精彩不只如此。沈醫師還有其他創見，包括腎經的「旋轉」。
　
我自己急著想用我自己的話來整理沈醫師對奇經八脈，以及「腎元、腎間動氣、腎臟與腎經」的精闢發現，主要是想致謝。
　
謝謝她用這麼淺白的文字，像推理小說一樣的風格，這麼現代的圖文並茂呈現，滿足了我這麼多年的想像，也滿足我期待這麼多年，想要接近而不可得的「傳說中的經脈之書」。
　　
昨天晚上我讀到十一點左右入睡後，睡了幾個小時起來，半夢半醒間都在喃喃自語奇經八脈的關係。也在今天清晨三點多開始接著讀，到天亮時終於知道可以如何寫這篇文章介紹給讀者了。
　
不論是為了知道如何保養自己的身體，還是為了閱讀的樂趣，都請大家看這本書。（有人和我一樣享受半夜捧讀這本書的樂趣的話，當然更好。^^）
　
如果你讀過《經絡解密》前五卷，或其中的任何一卷，千萬不要錯過這一本。
　
如果你完全沒有讀過《經絡解密》的任何一卷，就請從這一本讀起沒有錯。