一名新生兒出生第3天確診罕見的嚴重「主動脈弓縮窄」（箭頭處縮窄），經醫師手術成功將狹窄處修復，擺脫休克致命的風險。（記者陳金龍翻攝） 記者陳金龍∕台中報導 一名新生兒出生2週就必須做心臟手術，由於出生第3天確診罕見的嚴重「主動脈弓縮窄」，上下肢的血壓有明顯落差，剛開始無明顯症狀表現，經心臟超音波檢查發現狹窄，手術後順利成功將狹窄處修復，擺脫休克致命的風險。 這名寶寶在嬰兒室沒有明顯症狀表現時，進行新生兒自費超音波檢查，包括心臟、腦部與腎臟的超音波，原先只希望做全面健檢，結果驚見主動脈弓有一明顯縮窄處，澄清醫院中港分院小兒心臟科主任何季麟擔心有心衰竭風險，安排入住新生兒加護病房，後續果然如預測般，開始出現消化變差、嘔吐、呼吸急促等相關症狀，靜脈滴注前列腺素給予暫時性治療，於生命徵象穩定後安排電腦斷層掃描，確定狹窄範圍，多科會診會議後建議停藥測試，不幸上下肢血壓差漸漸上升至40，生命徵象無法穩定，不緊急處置，返家的話可能會休克，因此再次會診心臟外科安排手術治療。 心臟外科主任吳慧中表示，此項手術通常適合2至4歲幼童，但這位寶寶僅出生14天就出現心臟衰竭症狀，不能等滿2歲才動手術，併發症風險包括周邊組織損傷、導致乳糜胸或是心包膜填塞，因此需要醫師謹慎有技巧地分離主動脈附近神經與淋巴管路，雖狹窄範圍大，致使手術難度甚高，所幸掌握得宜，這是他第3台「新生兒主動脈弓縮窄」手術，再次順利成功切除病灶並吻合血管。 吳慧中提醒，手術完仍須持續定期追蹤，慎防復發狹窄情形，因為隨著寶寶長大，其動脈仍有再次縮窄的可能性，如於目前縫線處再度復發，會引發早發性成人高血壓，因此血壓數值監控將是重點項目，倘若確定又一次狹窄，則可以採用心導管手術進行治療。 何季麟說明「主動脈弓縮窄」發生率為萬分之4，是新生兒先天性疾病的第4名，一般難以在產檢時發現，因為在母親肚子裡狹窄不明顯，會於出生後發病，當超音波看見主動脈狹窄且伴隨上下肢血壓差，即為「嬰兒型主動脈弓縮窄」，如長大後才出現高血壓與頭痛之症狀，則為「成人型主動脈弓縮窄」，因此也有部分患者會等到長大再做治療。 何季麟強調，許多疾病難以在產檢時發現，有些先天性異常無明顯症狀，出生後建議透過超音波檢視體內結構，項目包含「腦部彩色超音波篩檢、心臟超音波篩檢、腎臟超音波篩檢」，具安全、無放射線、非侵入且無痛等優勢，能及早發現盡早治療。

  醫師吳家豪指出，次世代基因定序為肺癌治療帶來嶄新突破，透過精準醫療，許多晚期肺癌病人得以找到適合的治療方式，提高治療成效。（記者彭新茹攝） 記者彭新茹∕新竹報導 「連走路都會喘，原本以為只是年紀大了，沒想到竟是肺癌！」64歲的李先生長年吸菸，近期體力明顯下滑，簡單的日常活動都感到吃力，就醫檢查後發現他單側肋膜積水，隨即安排住院檢查。透過胸部電腦斷層掃描、腫瘤切片及胸水化驗，確認罹患「晚期非小細胞肺癌」，醫師建議進行「次世代基因定序檢測」（ＮＧＳ），成功找出少見的驅動基因變異，並找到對應的標靶治療方案，為他開啟全新的治療契機。 新竹台大分院內科部胸腔內科醫師吳家豪表示，肺癌是目前國內外發病率及死亡率居高不下的疾病，特別是非小細胞肺癌，許多病人確診時病情已屬晚期，過去只能依賴化療，但隨著醫療科技的進步，「精準醫療」已成為癌症治療的重要方向。 吳家豪指出，ＮＧＳ是一種更全面度的多基因檢測技術，能同步分析多種基因變異，幫助醫師針對病人的腫瘤特性，選擇最合適的標靶藥物，提高治療效果。這項技術能讓治療更加個人化，提升病人對抗癌症機會。在接受ＮＧＳ後，李先生確定適合的標靶藥物，隨即展開治療。3個月後的追蹤顯示，腫瘤明顯縮小，肋膜積水顯著減少，走路不再喘，精神狀態明顯改善，讓他逐步恢復日常作息。 吳家豪提醒，次世代基因定序能提供更多治療選擇，與傳統循序式單一基因檢測相比具有檢體需求較少，檢測時間可能較短等優勢，但仍有自費負擔較高等挑戰，因此病人應與醫師充分討論，根據病情與實際情況，選擇最適合的治療策略。 ＮＧＳ為肺癌治療帶來嶄新突破，吳家豪呼籲，肺癌患者應與醫師共同討論，掌握新的醫療科技，為自己爭取更多治療機會。

  陽明交大醫學系主任楊智傑團隊與台北榮總合作，用AI協助腦影像分析。圖為團隊開發的智慧腦影像評估平台BrainProbe。 （本圖有採用AI後製，陽明交大提供／中央社） 記者陳柏翰∕台北報導 精神疾病診斷長期依賴問診與病史，缺乏客觀量化判斷標準。陽明交大與台北榮總投入腦影像與AI研究，成功開發出領先全球的腦影像分析技術，可成功定位精神疾病患者在不同年齡與病程階段的腦部退化情形，讓疾病診斷進入全新時代。 陽明交大醫學系系主任、北榮醫療人工智慧發展中心副主任楊智傑期能透過AI辨識肉眼無法識別的腦影像，提升診斷的客觀性與準確性，於2019年起投入相關技術研發，如今該技術已在北榮臨床服務中實際應用；該技術也是國際精神醫學領域的重大突破，獲得今年美國愛迪生獎金獎。 陽明交大醫學系主任楊智傑（圖）團隊與台北榮總合作，用AI協助腦影像分析，可成功定位不同年齡與病程階段的腦部退化情形，獲得美國愛迪生獎金獎。（陽明交大提供／中央社） 陽明交大說明，研發團隊針對大腦老化與疾病進展過程的長期觀察，建立起涵蓋138個大腦灰白質區域的退化軌跡模型。該模型可依據患者的年齡與病程，預測特定腦區的退化趨勢，進而鎖定最關鍵的異常腦區，讓診斷更有依據、治療更精準。 楊智傑表示，大腦在精神疾病的病程中會持續退化，但不同大腦區域的退化軌跡各異。過去的AI技術對於判讀腦影像沒有辦法確定因果關係，也無法呈現病程進展中的關聯性；但新的技術完全克服這些限制，能夠預測患者在已知年齡和病程下的腦部退化狀況。 該技術已應用於思覺失調症、躁鬱症與重度憂鬱症的研究與臨床評估。 研究結果顯示，思覺失調症患者在發病後22年間，大腦體積顯著萎縮，皮質厚度異常則多出現在疾病早期，尤以額葉、顳葉與島葉的灰質退化最為明顯。 躁鬱症與憂鬱症患者也分別在前額葉下側與前扣帶迴出現特異性異常，這些發現有助於後續施行經顱磁刺激或深層腦刺激治療時，更加精準鎖定治療標的。 這項技術不僅突破了現有深度學習系統在腦影像分析上的限制，更提供精神疾病臨床診斷一套科學且可量化的工具。未來可望擴展至阿茲海默症、帕金森氏症等神經退化性疾病的早期診斷與評估。