熱門Ptt文章

[爆卦]高醫體檢報告時間是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇高醫體檢報告時間鄉民發文沒有被收入到精華區：在高醫體檢報告時間這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 高醫體檢報告時間產品中有3篇Facebook貼文，粉絲數超過40萬的網紅報導者 The Reporter，也在其Facebook貼文中提到， #今日疫情重點：彰化血清篩檢爭議，指揮中心和研究單位「大和解」 【研究5大發現，證明台灣防疫效果佳：陽性率僅萬分之8.3、感染者百分百有抗體、中和抗體長達5個月未消失、境外移入者抗體出現較本土病例高、醫護接觸者全部陰性】 彰化縣衛生局與台大公衛學院合作進行萬人血清抗體檢驗，引發防疫單位和研究單位在...

「高醫體檢報告時間」的推薦目錄
  • 報導者 The Reporter

    高醫體檢報告時間 在 報導者 The Reporter Facebook 的最佳貼文

    2020-08-27 14:14:31
    有 1,893 人按讚

    #今日疫情重點：彰化血清篩檢爭議，指揮中心和研究單位「大和解」
    【研究5大發現，證明台灣防疫效果佳：陽性率僅萬分之8.3、感染者百分百有抗體、中和抗體長達5個月未消失、境外移入者抗體出現較本土病例高、醫護接觸者全部陰性】

    彰化縣衛生局與台大公衛學院合作進行萬人血清抗體檢驗，引發防疫單位和研究單位在各方輿論下針鋒相對，各種「防疫蓋牌」或「研究逆時中」的陰謀論流竄，連帶引發血清研究正當性、是否通過研究倫理審核、研究經費的出處、抗體試劑的品質等問題受質疑。
    　
    ■研究結果驗證防疫成果，雙方大和解，指揮中心表達「謝謝」
    　
    昨天台大公衛學院發出臨時記者會通知，今（27日）上午，此計畫負責人，台大公衛學院教授詹長權、陳秀熙、彰化縣衛生局局長葉彥伯，共同說明血清抗體篩檢初步結果。今早記者會上，疫情指揮中心發言人莊人祥、台大公衛學院院長鄭守夏皆出席，呈現「大和解」氣氛。

    彰化萬人血清篩檢，實質執行人數4,859人，目前為止，陽性率非先前搶先報導的媒體所稱的1%～2%或千分之1，而是僅有萬分之8.3，研究等於為台灣防疫政策提供科學驗證。

    莊人祥也改口表示，自己對這項血清抗體研究有相當大的期待，不僅可以了解台灣社區在2、3月期間高危險群的感染狀況，也可以知道台灣精準防疫系統漏洞多大。「這次的血清報告一波三折，謝謝研究團隊排除萬難報告研究結果，滿足大家好奇心，也解決指揮中心蓋牌疑慮。」
    　
    ■抗體陽性率萬分之8.3，社區很安全
    　
    葉彥伯和陳秀熙聯手公布此次血清篩檢的執行過程、人數與結果，澄清外界質疑。

    ＃研究對象和方法：
    1.篩檢對象為高風險族群：這次計畫非「廣篩」或「普篩」，是針對彰化確診者以及相關接觸的「高風險族群」進行篩檢，包括：1～4月間確診者18人，以及2～3月疫情高峰期高風險族群：居家檢疫者1,584人、確診者之接觸者362人、醫療院所員工2,238人、健康照護人員693人，共計4,859 名高風險族群，不到萬人。6月開始執行檢測分析，8月12日完成所有檢測。

    2.檢測三種抗體：N抗體，S抗體及中和抗體。其中，中和抗體是具有把病毒中和掉的抗體，意義最強，沒有偽陽或偽陰性問題，更具有未來疫苗研發、檢測與對照的意義。
    　
    ＃研究發現和意義：
    1.高風險者陽性率低：沒確診的高風險族群4,841人中，有4人測出中和抗體，陽性率僅萬分之8.3。

    2.確診者抗體保護時間長：確診18名個案，抗體檢測全呈現陽性，在染病100天後，3種抗體全部都有測到，包括最重要的中和抗體，還有的個案甚至長達5個月，顯示患者痊癒後仍受到抗體保護，至於可以持續多久，仍需追蹤。

    3.境外移入確診個案抗體出現較早：研究也針對境外移入和本土接觸者確診個案進行對照，發現境外移入的個案，抗體出現較本土病例早，顯示境外移入個案病毒濃度較高。本土病例可能因隔離、口罩等防疫效果，讓病毒濃度較低。

    4.醫護接觸者零陽性：證明醫內感染管控有效。

    相關研究等於證實台灣防疫效果佳，本土社區病例少，14天隔離防疫和全民戴口罩有加持；確診者都有中和抗體，而且在染病5個月後都能測到，代表仍具有保護力，對未來疫苗測試與比對都很重要。
    　
    ■確診者抗體保護力可持續至少5個月，有助疫苗研發和測試
    　
    陳秀熙表示，血清抗體的調查目的：
    1.了解過去該地感染COVID-19的盛行率。
    2.在疫情較和緩的地方，有境外移入的個案時，可以協助疫情追蹤調查、阻斷感染源。
    3.了解感染後的免疫反應，提供疫苗研究的重要參考。

    陳秀熙說，疫苗在第一階段研發劑量時，通常都要做確診個案的研究，這次發現18個確診個案，全部都有中和抗體，且評估都有3～5個月的持續力。陳秀熙說，這個結果可以給疫苗研發很大的信心。

    「如果今天不做這個研究，以後做疫苗時就不可能會有這個數據，疫苗研發的信心就不夠。因此我們才要趕快做！」

    正進行COVID-19疫苗第一期臨床試驗的國光生技也關注此研究，該公司研發處長冷治湘表示，之前國外曾報導感染者抗體保護力只維持3個月，台灣這次調查發現保護力達5個月是好消息，不過自然感染產生的抗體，和疫苗打進去所產生的抗體，不一定能產生一樣長時間的效果，所以還是得透過臨床試驗得到數據。

    冷治湘希望進一步了解台大這次的研究案，感染者感染的是哪一個病毒演化株、產生什麼現象，「資訊愈多當然愈好」，將來研發疫苗才能知道哪裡可以再改善。
    　
    ■研究倫理IRB爭議，計畫6月啟動、台大校方8月11日才通過審核
    　
    此項血清抗體研究，是否有通過研究倫理審查委員會（IRB）的審核，成為重大的爭議。今日記者會上詹長權公布，此項研究前端部分，針對高風險群進行收集、抽血、送檢體等，全部都是由彰化縣衛生局負責；台大公衛學院針對結果進行統計分析。「因為不涉及抽血、不是臨床，因此台大規定這一類IRB就在校總區審查。」

    不過公布的資料上顯示，該計畫是送交台大校總區的台大行為與社會科學倫理委員會的研究倫委會（IRB），8月11日才通過，但計畫6月即已啟動，仍有事後補件的瑕疪。

    受試者保護協會理事長林綠紅則質疑，研究此次被分成兩段，彰化縣衛生局採檢體、台大公衛學院分析，屬性不同；台大公衛學院說明有通過IRB，但彰化縣衛生局都沒有提及倫理審查，也沒有明確說明檢體如何取得、是否在受試者同意書中向受試者說明風險、檢體使用等內容。此前網路上流傳一份彰化此項篩檢的受試者同意書，林綠紅說，若同意書真是如此，「這部分就是違法《人體研究法》，瑕疵很大！」

    此外，林綠紅說，台大也應該要去釐清，進行分析的資料有沒有符合規定，「不然萬一檢體來源有問題，IRB再審時就會說不能做研究，這才是合理的。」

    但問及彰化收集血清檢測的試劑規範為何，葉彥伯只表示，由台大來回答；詹長權則回應，彰化也有公務的做法，規範都有做到。
    　
    ■回應經費來源爭議，詹長權和科技部說法有異
    　
    針對此項萬人血清抗體的計畫經費來源，詹長權曾提及部分來自於科技部，但遭科技部打臉。今詹長權更詳細說明，台大公衛學院由「群體健康研究中心」負責此計畫，並由教育部、科技部共同支持。他表示在2月5日，科技部人文司司長在會議中提及，希望團隊可以幫忙研究COVID-19，「政府要求，我們也很想做，」因此才有了這次的萬人血清抗體篩檢。

    對此，科技部接受《報導者》採訪時表示，此計畫名稱是「台灣大學群體健康研究中心」，按規定需要設「研究中心指導委員會」對研究進行督導、建議。原先台大公衛學院申請的計畫內容，是分析彰化萬人健檢資料，包括含糖飲料、飲食型態與代謝症候群風險研究，同時也涵蓋C肝、肺結核傳染病防治等議題。

    科技部表示，這些都是使用現有資料；而在指導委員會會議中，確實是科技部人文司長林明仁為主席。但科技部說明，是委員提出建議研究中心可以朝「COVID-19」研究，但詳細內容為「利用公開數據研析」；且按照規定，就算是指導委員會建議後，仍要由台大將調整後的計畫內容送科技部核備，目前此計畫到明年2月到期，並未收到台大來函申請變更計畫內容。（文／陳潔、嚴文廷、林慧貞；攝影／吳逸驊）
    　
    #延伸閱讀
    【疫苗新布局：爭取牛津授權、台廠代工有望，國家隊產能為何恐受影響？】https://bit.ly/2XMJKXY
    【PCR、快篩、血清抗體，究竟有什麼不同？】https://bit.ly/3jfRr12
    【真的假的？COVID-19陽性與否，PCR的篩檢其實存在「灰色地帶」？】https://bit.ly/2Qvq6f6
    　
    #彰化 #血清 #篩檢 #COVID19 #陽性率 #新冠病毒 #武漢肺炎 #研究倫理 #報導者

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    高醫體檢報告時間 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文

    2020-06-23 21:32:19
    有 0 人按讚

    AI醫師問診超準 日本新醫病時代

    李宜蓉

    全球疫情紛紛緩和，但傳染病專家仍擔憂秋冬流行再起，而日本醫界為了降低院內感染風險，並加強看病品質，與軟體工程師共同開發了AI問診系統。輸入兩萬多筆病名供電腦自我學習後，在病患進入診間前，AI會先做初步診斷，並提供結果給醫師為實際看診的判斷輔助。另外，東京的醫科大學也教會AI分析斷層掃瞄，成功判斷新冠確診，也提高醫師的診斷效率。

    後疫情時代，抗體檢測顯得重要。

    厚生勞動大臣 加藤勝信：「東京都0.1%，大阪府0.17%。」

    這個數字是日本政府公布的抗體結果。厚生勞動省6月針對東京、大阪以及宮城等三個地區，實施進萬人的新冠肺炎病毒抗體調查，結果顯示，(05 0143) 東京僅0.1%的人呈陽性反應，大阪為0.17%，宮城0.03%。這樣的數字乍看可能有點抽象，但反過來說，以東京為例，代表有高達99.9%的東京人不具抗體，也就是毫無防禦力地曝露在病毒中。

    昭和大學醫學部客座教授 二木芳人：「這代表幾乎所有人都沒有抵抗力，以這樣的狀態進入第二波疫情，就可能造成不小的傷害。」

    如果再把數字試算成感染人數，東京將會有1萬4千人，大阪1萬5千，宮城近7百人；再對照截至5月底的總確診數，當第二波疫情爆發，嚴重性可想而知。

    仙台醫療感染病中心長 西村秀一：「這表示對於這樣的傳染病，等於大家都有一樣的機會感染，所以下一次的流行再來時，就得要相當地小心才行。」

    相較歐美抗體陽性比率，紐約有12.3%，倫敦達到17%，莫斯科17.4%，而日本只有0.1%；擔心未來真不幸爆發二次流行，日本繃緊神經，就怕醫療真陷入不可逆的崩解，因此日本醫界開始借助科技。

    護理師 vs. 求診患者：「今天喉嚨覺得痛嗎？ 會。」

    到醫院看病，得先做病況調查，而出題的正是AI人工智慧。AI會提出約20道問題，再依照患者答案篩選出可能病況，所有問答會同步到醫師電腦，幫助醫生在接觸患者前，就能先掌握病情。

    內科診所院長 太田啟介：「你有喉嚨痛、無力感還有點燒對嗎？請張開嘴巴。有點膿喔，是扁桃腺發炎。」

    醫師實際診斷為扁桃腺炎，與AI給出的判斷相同，AI問診擁有一定準確度，加快看診速度，也縮短醫病接觸時間，降低病毒傳染機會，大大提升了醫療品質。

    醫師：「像是血檢之類的報告輸入，我真的覺得病歷建檔超煩的。」

    醫師：「原來如此，這倒是真的。」

    軟體工程師：「就技術而言(改良)是完全沒問題的。」

    催生出「問診AI」的就是這群醫師與工程師，他們讓電腦從兩萬多筆臨床病徵中學習，(01 0237) 病患的回答就是AI的分析線索，隨著患者給的答案越多，電腦也會更改病名。

    軟體工程師：「現在還有很多病名選擇，電腦會試著對『腎上腺機能不全』做發問。」

    當疑似病徵重覆率太高時，AI會提出關鍵問題，根據患者回答做出更精準的判斷。

    日本新聞記者 vs. 軟體工程師：「可能性較低的『腎上腺機能不全』一口氣往上衝了。是的。」

    當然，這名病患最終的醫師診斷與AI判定的結果吻合，就是「腎上腺機能不全」。而這套問診軟體也同時在手機上推出，讓民眾能隨時自我確認健康狀況。

    醫師 松本純一：「這是由AI判斷出的新冠肺炎案例。」

    AI不只會看病還懂得看電腦斷層，東京的醫科大學對系統輸入超過3千筆確診影像，讓人工智慧學習判讀能力，成為醫生看診時的輔助資訊。

    醫師 松本純一：「就算是資深醫師也需要15到20分鐘分析，但AI幾乎是以秒判的時間就有解答。」

    醫學界動起來，在疫情期間努力提升醫療效率；更令人振奮的是，大阪府宣布，大阪大學產學合作研發出的新冠疫苗，將在6月底開始日本首例人體臨床試驗，如過程順利，10月擴大試驗對象，目標最快明年春季能實際提供施打。

    資料來源：https://tw.mobi.yahoo.com/news/ai%E9%86%AB%E5%B8%AB%E5%95%8F%E8%A8%BA%E8%B6%85%E6%BA%96-%E6%97%A5%E6%9C%AC%E6%96%B0%E9%86%AB%E7%97%85%E6%99%82%E4%BB%A3-111418035.html

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    高醫體檢報告時間 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

    2020-06-23 04:30:00
    有 0 人按讚


    AI醫師問診超準 日本新醫病時代

    李宜蓉

    全球疫情紛紛緩和，但傳染病專家仍擔憂秋冬流行再起，而日本醫界為了降低院內感染風險，並加強看病品質，與軟體工程師共同開發了AI問診系統。輸入兩萬多筆病名供電腦自我學習後，在病患進入診間前，AI會先做初步診斷，並提供結果給醫師為實際看診的判斷輔助。另外，東京的醫科大學也教會AI分析斷層掃瞄，成功判斷新冠確診，也提高醫師的診斷效率。

    後疫情時代，抗體檢測顯得重要。

    厚生勞動大臣 加藤勝信：「東京都0.1%，大阪府0.17%。」

    這個數字是日本政府公布的抗體結果。厚生勞動省6月針對東京、大阪以及宮城等三個地區，實施進萬人的新冠肺炎病毒抗體調查，結果顯示，(05 0143) 東京僅0.1%的人呈陽性反應，大阪為0.17%，宮城0.03%。這樣的數字乍看可能有點抽象，但反過來說，以東京為例，代表有高達99.9%的東京人不具抗體，也就是毫無防禦力地曝露在病毒中。

    昭和大學醫學部客座教授 二木芳人：「這代表幾乎所有人都沒有抵抗力，以這樣的狀態進入第二波疫情，就可能造成不小的傷害。」

    如果再把數字試算成感染人數，東京將會有1萬4千人，大阪1萬5千，宮城近7百人；再對照截至5月底的總確診數，當第二波疫情爆發，嚴重性可想而知。

    仙台醫療感染病中心長 西村秀一：「這表示對於這樣的傳染病，等於大家都有一樣的機會感染，所以下一次的流行再來時，就得要相當地小心才行。」

    相較歐美抗體陽性比率，紐約有12.3%，倫敦達到17%，莫斯科17.4%，而日本只有0.1%；擔心未來真不幸爆發二次流行，日本繃緊神經，就怕醫療真陷入不可逆的崩解，因此日本醫界開始借助科技。

    護理師 vs. 求診患者：「今天喉嚨覺得痛嗎？ 會。」

    到醫院看病，得先做病況調查，而出題的正是AI人工智慧。AI會提出約20道問題，再依照患者答案篩選出可能病況，所有問答會同步到醫師電腦，幫助醫生在接觸患者前，就能先掌握病情。

    內科診所院長 太田啟介：「你有喉嚨痛、無力感還有點燒對嗎？請張開嘴巴。有點膿喔，是扁桃腺發炎。」

    醫師實際診斷為扁桃腺炎，與AI給出的判斷相同，AI問診擁有一定準確度，加快看診速度，也縮短醫病接觸時間，降低病毒傳染機會，大大提升了醫療品質。

    醫師：「像是血檢之類的報告輸入，我真的覺得病歷建檔超煩的。」

    醫師：「原來如此，這倒是真的。」

    軟體工程師：「就技術而言(改良)是完全沒問題的。」

    催生出「問診AI」的就是這群醫師與工程師，他們讓電腦從兩萬多筆臨床病徵中學習，(01 0237) 病患的回答就是AI的分析線索，隨著患者給的答案越多，電腦也會更改病名。

    軟體工程師：「現在還有很多病名選擇，電腦會試著對『腎上腺機能不全』做發問。」

    當疑似病徵重覆率太高時，AI會提出關鍵問題，根據患者回答做出更精準的判斷。

    日本新聞記者 vs. 軟體工程師：「可能性較低的『腎上腺機能不全』一口氣往上衝了。是的。」

    當然，這名病患最終的醫師診斷與AI判定的結果吻合，就是「腎上腺機能不全」。而這套問診軟體也同時在手機上推出，讓民眾能隨時自我確認健康狀況。

    醫師 松本純一：「這是由AI判斷出的新冠肺炎案例。」

    AI不只會看病還懂得看電腦斷層，東京的醫科大學對系統輸入超過3千筆確診影像，讓人工智慧學習判讀能力，成為醫生看診時的輔助資訊。

    醫師 松本純一：「就算是資深醫師也需要15到20分鐘分析，但AI幾乎是以秒判的時間就有解答。」

    醫學界動起來，在疫情期間努力提升醫療效率；更令人振奮的是，大阪府宣布，大阪大學產學合作研發出的新冠疫苗，將在6月底開始日本首例人體臨床試驗，如過程順利，10月擴大試驗對象，目標最快明年春季能實際提供施打。

    資料來源：https://tw.mobi.yahoo.com/…/ai%E9%86%AB%E5%B8%AB%E5%95%8F%E…

你可能也想看看

搜尋相關網站