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林醫師的研究團隊開發了一種智慧監測系統，可即時檢測針灸時的針具狀況，大幅提高病患安全，團隊利用最新的深度學習技術（YOLOv8 模型）訓練電腦識別皮膚下的針灸針，以防止針斷裂殘留在體內，造成感染、器官損傷或慢性疼痛等併發症。
研究使用了兩種圖像資料集進行訓練，包括 192 張來自公開資料庫的針灸照片，以及 73 張真實臨床針灸治療的現場照片。團隊先對這些圖像進行處理和標記，然後運用資料增強技術，產生更多樣化的訓練素材，最後透過五折交叉驗證來確保模型的表現穩定。
這套智慧系統在針灸針檢測上表現相當出色，平均精確度達 88%，召回率則是 82.9%。結果顯示，系統能可靠地識別出各種情境下的針灸針，無論醫療人員經驗或病患背景如何，都能提供一致的安全監測。
研究也特別指出，針灸雖是廣泛使用的傳統療法，但仍存在安全隱憂。台灣研究顯示，針灸相關感染的發生率為 每 10 萬次治療 64.4 例，以及神經損傷的發生率為每 1 萬次治療 5.76 例，尤其是糖尿病、慢性腎病等慢性病患者，風險更高。
團隊表示目前研究仍有侷限，包括樣本量較小（265 張圖像）及測試環境較為受控。未來研究仍需擴大資料庫，涵蓋更多樣化的病患族群、針具類型和插針技術，並開發能適應各種臨床環境的技術，才能進一步提升此系統在真實醫療現場的實用性。現階段而言，這套人工智慧系統能追蹤針具位置，尤其適用於醫療資源不足或缺乏豐富經驗醫師的地區，協助減輕醫療人員的認知負擔，讓他們能更專注於病患照護，而非不斷進行目視檢查。
恭喜林醫師！
有同學在上完課後，回家開始找資料寫題目，問到自己正在寫一篇關於某疾病的論文，資料收集完畢了，但不知道該用哪一種統計方法呈現。其實這個問題需要探究更核心的本質：你想回答的問題，一起來看看蔡校長的建議。
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