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  • 【醫病平台】對名醫、大醫院、多開藥、多做檢查的迷思

    我在兩年前接受心導管支架後,仍然無法完全改善胸悶的問題,不知該如何治療才能根本解決,實在讓我困擾不已。

    長期門診追踪用藥,我固定每天早晚測量血壓脈博,我發現我的脈博始終偏低,我很擔心心臟一直如此緩慢的跳動,會不會突然就停了。我對多年看診的這位大學醫院心臟科名醫多次反應,但他始終認為這樣很正常,不願意幫我換藥。有一次剛好碰到這位醫生請假出國,我便換了同一個大學醫院年輕、病人較少的心臟科醫生看診。這位新的醫生把我原先吃的藥檢視了一遍,建議我,「停吃其中的二種藥,脈博太低的狀況應該即可改善,觀察一週再回診」。這一週中,果然如這位醫生所預測,之前平均每分鐘45的脈博,回到了65,而這種胸悶的不舒服感覺都豁然而癒,一切就有如這位醫生所預言地,我順利康復。

    我很感個人信貸額度恩可以遇到這位醫生,雖然他較年輕,可能經驗與知名度不如我本來的醫生,但是他用心傾聽病人的提問,提供專業的醫療建議,這是非常難能可貴的。

    經過此事,我把兩位醫生的看診方式做了比較,也慢慢能體會是台灣的醫療制度出了問題。有時候,一個醫生,尤其是這種大醫院的「名醫」,一個上午或下午的門診,要看100多個病人;醫生是人不是神,在這麼短的時間裡怎有可能去關注每一個病人的情形? 面對病患過多的問題,怎有可能不會感到不耐煩?怎有可能會有時間去查看病人之前的病歷或檢查結果等,這種人滿為患的情形下,會發生疏失的確在所難免。但是,是誰造成了「一個醫生需要看那麼多病人,醫師不勝負荷而造成醫療品質的低落?」

    我們必須承認, 我們社會許多人都對「大醫院」或「名醫」有種迷思,而造成我們樣樣問題都想找「先進醫療設備最多的醫學中心」、「家喻戶曉的明星醫生」,而事實上有些時候,我們的問題並不需要找「大醫院」或特別專長的「名醫」就可以解決,而因為我們的「濫用」這種台灣健保的「方便」、「便宜」,以致於這種大醫院的好醫生需要看的病人越來越多,而超過他們的負荷量。坦白說,我們一般人看病有時候都會想利用關係加號,這也無形中帶給醫生無法預期的負擔,而在單位時間內要看的人數增加,造成莫大的宜蘭現金借貸壓力。但我這次的經驗才使我警覺到,當這些名醫不得不看病越來越快時,我們有多少人會因為他們硬擠出時間的「好意」,卻實際上無法好好看病時,我們可能因為他們的「疏忽」,而造成對我們的傷害。

    在此我也想分享一位也是八十幾歲的老朋友告訴我最近的就醫經驗。

    他因為解尿有困難,看了一位泌尿科名醫。醫生只聽了他幾句話,就開了兩種藥。下次回診時他告訴醫師,他最近早上起床發現褲子濕濕的,想不到這位醫師二話不說,又給他加了一種藥。結果口乾舌燥,心神不寧。最後實在受不了,找了附近的診所,這位醫生告訴他那三種藥都停用,而給他新開了六種藥,而吃了兩天以來,白天覺得嗜睡、疲累,而當他請朋友幫他上網查看時,發現這些都是止痛、安眠、抗焦慮等他並沒有的問題。 後來他與看他多年的神經內科醫師討論這問題時,他才瞭解他之前的口乾舌燥,心神不寧的問題在停了最先泌尿科醫師所開的那三種藥之後,已經大有改善,也證明了那可能是這幾種藥的副作用。 而後來他也在這位神經內科醫師的解釋下,放心地把這才吃了兩天的藥停掉,而這幾天情況也有改善。

    最後,我想分享我們幾位老人討論就醫看病的心得。最重要的是醫師有沒有好好看我,聽我訴說我的困難,並檢查我的身體,讓我了解我到底有甚麼毛病,而絕對不是一定要開藥或安排高科技的檢查。因為藥物常常都會有副作用,多吃藥不見得就比較好,尤其是我們年紀大的人,更需要小心吃藥; 而不必要的檢查也有風險,並且也增加健保的資源消耗或我們自費的財物損失。只要看得出這醫生關心我們,能讓我們與他溝通,值得我們信任,我們也不會因為他不認為我們的情形需要再多吃藥、多做高科技的檢查,而感到不安。

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    Google。聯合報系資料照片 分享 facebook Google台灣董事總經理簡立峰說,Google翻譯比以前好用太多了!就算有人惡作劇,刻意在「提出修改建議」欄位寫下錯的翻譯,也不會影響系統的運作。簡立峰解釋,Google翻譯有學習及資料庫的功能,不斷累積經驗,錯誤也是一種經驗,除非幾乎所的人都在「修改建議」欄寫下一模一樣的錯誤,才會積非成是,但事實上這種情況並不可能發生。他認為,雖然簡體中文、繁體中文有些相同的字詞有著不同的意義,或相同的字已衍債務協商信用破產生出新的意義,但因簡體、繁體中文語法相同,在機器翻譯上仍採用一套系統,可視為專有名詞,透過學習建立資料庫來校正。其實不只簡體中文、繁體中文的語法相同,他透露,日文、韓文在機器翻譯上也可算是語法相同,用同一套系統。他指出,機器學習是很重要的議題,大家在討論Google翻譯的學習功能之際,也會聯想到人工電腦AlphaGo打敗真人世界棋王。現在也有人提出讓AlphaGo打AlphaGo,學習能力可以更快的說法,就像是金庸小說「華山論劍」裡全真派的周伯通,用自己的左手和右手對打,使出的「左右互搏」。Google翻譯的發展進程快速,10年前,Google推出翻譯服務,並以片語式機器翻譯(Phrase-BasedMachine Translation)作為主要運算方式。從過去僅支援幾種語言,到現在可支援103種語言,且每天翻譯超過1400億個單詞,Google翻譯的品質有了很大的進桃園機車免留車展。數年前,Google採用遞歸神經網絡(RecurrentNeural Networks)將句子視為一個單位進行翻譯,之後的片語式機器翻譯方式(PBMT),則是將句子切割成單獨的字和詞組做獨立翻譯。過去,為翻譯任意兩種語言,Google需要建構多個不同的翻譯系統,運算成本相當可觀。相較於過去的片語機器學習(PBMT),神經機器翻譯(NMT)僅需要較少的系統架構設計。剛開始推出神經機器翻譯時,這兩種翻譯方式的精準度不相上下。為改善NMT翻譯品質,研究人員提出許多技術來解決,這當中包括透過模擬調校模型(externalalignment model) 處理罕見字詞、使用「注意」(attention)來對準輸入詞和輸出詞,以及將詞拆解成更小的單元以應對罕見字詞等。Google神經機器翻譯(GNMT)將中文句子翻譯成英文句子的過程,透過編碼器 (Encoder),首先,GNMT將中文句子的每一個單詞進行向量(vector)編碼,而每個向量將顯示出目前為止單詞被讀取到的所有意義。在讀取完整句子後,解碼器(Decoder)就會開始運作,一次產生一個英語句子中的一個詞。注意 (Attention)功能是為了每一步都產出正確的詞,解碼器將針對編碼中文向量裡最相關的英文單詞權重分布(weighted distribution)進行解碼?

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