植入式靜脈導管無法直接被護理人員肉眼辨識，只能透過手動觸摸來識別。這種缺乏可視性的狀況，可能導致臨床流程操作不當。為了減少這些操作風險，吳青陽醫師團隊設計了一個互動視覺訓練課程和 3D 模擬器供參與者使用，並給予問卷評估課程的效果。
從 2020 年 8 月至 2021 年 12 月，團隊找來了 159 名接受互動視覺訓練課程，並在課程前後填寫問卷的護理人員。透過比較課前和課後問卷，評估課程的效果。
互動視覺訓練課程包括護理人員的維護講座和 3D 模擬器上的實際操作。問卷結果顯示訓練課程提升了護理人員對操作技術的共識，也增加了使用正確方式沖洗植入式靜脈導管的意願。
吳青陽醫師團隊，對於癌症照護的各種細節非常注重，尤其對於植入式導管的研究，從結構到臨床照護，持續對每個環節做深度優化，並以國際期刊發表作為記錄，值得學習。
恭喜吳醫師！
永續和安全的食品是全球重要的議題，在檢測方面需要有良好的敏感性和實用性，且符合成本效益的工具。
然而，傳統的食品安全檢測標準化學方法，如高效液相色譜（HPLC）、氣相色譜（GC）和串聯質譜（MS），有成本高和測試時間長的缺點，阻礙專家獲取足夠資訊，以確保食品的安全。
此外，食品安全檢測，例如生物檢測法，由於樣本的瑕疵，通常會導致偽陽性或偽陰性結果。
到目前為止，食品安全分析目前仍依賴於酶聯免疫吸附法（ELISA）、聚合酶鏈反應（PCR）、HPLC、GC、紫外可見光譜法和質譜法，所有這些方法都需要長時間培訓合格的食品安全檢測實驗室操作員，阻礙了發展快速食品安全檢測系統的機會，尤其是在偏遠地區或資源相對匱乏的地區。
林鼎彥助理教授團隊透過文獻回顧，發現近年來，表面增強拉曼光譜（SERS）已成為食品安全檢測的首選工具之一，可以克服過去幾十年來面臨的困境。SERS 相對於色譜質譜分析具有便利攜帶性、非破壞性和較低成本等優勢。然而，SERS 在食品安全檢測應用方面遇到許多挑戰，如定量準確性、複製性不佳和大分子檢測的不穩定性。因此，SERS 成為全球檢測食品安全的工具的仍不普及。
林鼎彥助理教授團隊回顧了 SERS 當前的設計，彙整所有未來可能面臨到的需求和挑戰，希望提高相關領域對 SERS 的興趣，並促進未來 SERS 在食品安全檢測中的應用。
恭喜林老師！
2023 年 10 月 15 日（日）9:00a – 4:40p
台北捷運忠孝復興站旁 集思北科大會議中心
年輕的臨床研究者剛起步，往往缺乏資源、沒有題材、不懂統計，即使好不容易東拼西湊寫出一篇論文，卻總是迎來一次又一次被 reject 的挫折。與其花時間一錯再錯，不如找老師從頭學過。最近有校友分享親身經歷，當手上資源突然中斷，唯有自己學會的技能，是真正無法帶走的，最終歷經波折成功發表！
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由具有國際頂尖期刊 editor 經驗，長期評估大量稿件的吳昭慶醫師，與實際從中小型醫院學術起步，並產出系列論文的黃志生醫師，搭配多次獲得研究獎項，並在國際學會擔任顧問的蔡依橙醫師，一同講授。
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中風後憂鬱症（PSD），是缺血性中風後的一種嚴重心理疾病，若能早期檢測和診斷，對於及時治療和改善患者預後相當重要。本研究是利用實際數據來開發機器學習模型，以預測中風後憂鬱症。
陳柏成與許智維醫師團隊，收集 2001 年至 2019 年期間台灣多家醫療機構，從 61460 名缺血性中風患者中建立數據模型。團隊使用這些數據訓練機器學習模型，並通過中風後不同時間點（30、90、180 和 365 天），測試其特異性和敏感性來評估其性能。
研究結果顯示，機器學習模型有潛力作為預測中風後憂鬱症的工具，並識別出幾個與 PSD 相關的重要特徵，包括年齡較大、身高較高、中風後體重較低、中風後舒張壓較高、中風前無高血壓但中風後有高血壓（新發高血壓）、出現中風後的睡眠 / 清醒障礙、中風後的焦慮症狀、中風後的偏癱，以及中風期間較低的血尿素氮。
作者認為，機器學習模型在預測 PSD 有極大的潛力，也能提供臨床醫師及早檢測出高風險中風患者的憂鬱症，最佳化後續照護。這項研究除了對精神病學領域做出了貢獻，還展示了人工智慧在心理健康預測和管理中的應用。
恭喜陳醫師與許醫師！
