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後青春密碼：更年期的中西醫複合診療(附贈精美明信片)









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底下是 後青春密碼：更年期的中西醫複合診療(附贈精美明信片) 的內容簡介



更年期是一種病嗎？答案當然是否定的。更年期只是人生必經的一個階段，是再次展現風華的一個特殊的歷程。多見於月經完全停止前數月至絕經後若干年的一段期間，在此期間，會有卵巢功能衰退、月經周期延長、經量逐漸減少直至完全停止等變化，因而帶來一些短暫不適應的症狀。 對於這些更年期的不適症狀，許多婦女認為不是症狀，所以不需治療，然而積極來說，更年期應是充滿活力和創造力的時期，更是充分散發出女人香的時期，如何使婦女能活出自信、建立自我，有效以中西醫聯合診治來儘快解除更年的不適，是本書的目的與特色。 在婦女預防醫學中，更年期與青春期是同等重要的階段。本書主要在幫助讀者瞭解更年期的身心改變，希望在知悉後，能以安然的態度渡過此一時期，讓您歡喜接納留住風華，活力再現讓”更年”更年輕，做個永不雕謝的玫瑰！作者簡介張之申 醫師國立台灣大學醫學系醫學博士
紐約大學內兒科、賓州大學醫學院血液腫瘤科臨床副教授
舊金山青少年婦女醫療中心醫務主任
舊金山中西整合癌症研究中心主任
北加州女醫師協會會長
北加州癌症醫學會發言人
加州州政府亞裔乳癌防治委員會發起人
國防醫學院癌科顧問
台灣大學附設醫院家醫科主治醫師
亞東紀念醫院家庭醫學科、更年期整合門診主治醫師
中山醫院婦女醫學門診主治醫師
遠東聯合診所內科主治醫師
杏群診所婦女身心醫學門診主治醫師
著有《FOR TEENS ONLY》、《LITTLE BOOK OF SUNSINE彩繪人生》、《醫療漫畫?漫話醫療》等書劉亮吟 醫師中國醫藥學院中醫學系
長庚大學傳統中國醫學研究所
具有中醫師、西醫師、內科專科醫師、神經內科專科醫師執照
亞東紀念醫院內科部住院醫師、總醫師
亞東紀念醫院神經內科主治醫師
中國醫藥學院附設醫院中醫內科住院醫師
亞東紀念醫院傳統醫學科主治醫師



  • 出版社：台視文化

    新功能介紹

  • 出版日期：2005/10/25
  • 語言：繁體中文


商品網址: 後青春密碼：更年期的中西醫複合診療(附贈精美明信片)



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在日前於山景城總部舉辦的Google I/O 2017期間說明如何藉由機器學習投入醫療應用之後，Google研究團隊產品經理彭浩怡 (Lily Peng)在此次台灣分享活動中也進一步說明如何過全新技術讓醫療應用具體提昇。

Google研究團隊產品經理彭浩怡 (Lily Peng)

就機器學習應用來看，其實早在幾十年前便已提出藉由類神經網絡架構運算模式，透過讓電腦 (機器)持續透過原始資料進行學習，進而達成機器學習目的。但以過往運算能力相對不足情況，使得過去深度學習發展速度顯德較緩慢，因此在近年來基於異構運算產生更高運算效能，使得電腦能在更短時間處理更多資訊量，進而讓系統累積足夠學習「經驗」，並且能用於圖像識別、邏輯判斷、語言翻譯等運算領域。

就近期統計數據來看，藉由電腦深度學習運算的圖像識別能力已經超越人眼判斷準確率，甚至逐年提昇其精準度，因此可延伸應用在諸如數據分析、趨勢走向判斷，或是用於複雜影像比對等項目。



讓深度學習系統懂得自我修正

以Google目前建立類神經網絡模型，主要採取積層式類神經網絡交疊成1010組 (100億組)網絡交結組合，分別透過可進化式演算法及強化學習演算法讓系統能從學習過程中累積經驗，進而達成從學習經驗中學習的成效，如同一般人會從過往經驗法則產生不同想法，同時也透過開放學習框架TensorFlow讓更多學習模型資料可彼此互通，進而快速串接諸多學習內容。

在Google所提出深度學習模式，分別以主控類神經網絡推導子集學習模型架構，並且藉其進行特定模式的學習訓練，同時評估最終訓練結果，最後再將訓練結果傳回主控類神經網絡，過程中則會依照學習情況判斷是否修正資料，避免在學習過程產生錯誤情況，並且導致後續學習結果產生更大錯誤。



而就Google研究團隊產品經理彭浩怡分享深度學習應用內容，其中包含篩選判斷糖尿病視網膜、癌症等病變，取代傳統由醫師以人眼判斷是否罹患病症作法，藉此達成更有效預防因糖尿病造成失明情況，同時未來也能協助判斷病患是否需住院觀察，以及判斷未來病症影響身體健康情況，同時也能博客來藉由病例資料深入了解病患可能需求。

類似應用，Intel先前也將基於深度學習的影像識別技術應用在新一代手術系統「SCOT (Smart Cyber Operating Theater)」，藉此協助醫師判斷正確執刀位置、執刀力道與深度，同時也能輔助醫師降低手術過程失誤情況。

資料統一、建立信賴才是真正難處

針對未來發展部分，Google除計畫進一步讓深度學習識別結果具體提昇，同時也計畫銜接諸如醫療等級攝影器材、資料取用模式，並且與諸如美國食品藥品監督管理局 (FDA)等單位合作制定規範，同時建立醫師及病患對於分析數據結果的信賴，藉此讓深度學習技術能廣泛應用在醫療領域。

目前Google已經與加州大學舊金山分校醫學院、史丹佛大學醫學院、芝加哥大學醫學院等醫療研究人員合作，構思如何結合機器學習技術及臨床診斷專業知識，藉此改善醫療成效、降低不必要的額外醫療花費與醫療疏失情況，同時協助臨床醫師運用更準確的分析判斷做出更好的診斷結果。甚至針對醫療人力資源較為短缺的偏遠地區或發展中國家，結合雲端分析運算資源也能協助醫師做出更正確的醫療診斷，甚至對於長照體系也能帶來更具效率的輔助效果。



但目前面臨困難則包含如何建立醫師與病患對於數據分析結果的信賴，以及如何推廣至臨床應用，其中更包含如何推動醫療開放數據標準?FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)，藉此讓病例等記錄資料格式統一的作業進展，而Google目前也由專責團隊持續與美國食品藥品監督管理局推動此數據格式。

至於在數據判斷造成誤診情況，彭浩怡表示其實深度學習的資料判讀輔助模式，在許多年前就已經用在包含監控系統常見的圖像追蹤、分析，同時在現今運算能力持續攀升與運算模型持續優化情況下，其實造成資料誤判比例已經變得更小。同時，將深度學習輔助判斷應用臨床診斷，其實美國食品藥品監督管理局也有相關嚴格要求，因此最終判斷結果依然要由醫師藉其專業職能決定，而非完全僅以電腦識別結果作為最終診斷，因此在誤診責任釐清部分仍可清楚劃分，甚至能在結合電腦輔助、人腦判斷優勢達成最好醫療成效。
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