文章介紹
阿茲海默症是個複雜且嚴重的神經退化疾病，不過目前在診斷上，並沒有快速、簡單、有效的方法。
目前的診斷標準，是根據認知測驗、腦部影像、CSF 分析綜合而成，這些檢查合起來，價格不低，且具侵入性。於是，最近幾年，有許多的研究，嘗試使用新的生物指標，或者機器學習，來提高診斷的速度，並降低門檻。
張俊鴻醫師與其團隊，預計針對這個主題回顧既有文獻，看看目前的現況，並指出比較具有潛力的領域。
經過完整的評估，把各種新的生物指標和正在嘗試的機器學習研究分析過後，作者團隊認為，使用多參數的機器學習，配合新的生物指標，的確有可能會增加診斷阿茲海默症的準確度，未來，隨著快速且平價的生物指標 HPLC 普及，加上機器學習後，應該能讓門診醫師快速的診斷患者是否罹患阿茲海默症。
對一個正在快速發展的領域，做現況的整理與歸納，並指出可能的研究方向以及未來，是很不錯的研究主題。這類的回顧，如果又剛好遇到相關的數值能夠合併分析，甚至可以變成一篇統合分析，即使不行，也是篇值得刊登的系統性回顧。
這類文章，很吃搜尋能力，以及在既有文獻中看出脈絡的能力。需要很好的臨床感、洞見、以及對業內文獻的熟悉。
恭喜張醫師！
