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便宜沒好藥?一段學名藥和當代醫療的糾葛

為了解決醫學分類的問題，作者傑瑞米・葛林 這樣論述：

療效重要，還是成本優先， 還是魚與熊掌可以兼得？ 　　收入繁體中文版 作者序 　　郭文華（陽明科技與社會所 副教授）專文推薦 　　醫藥支出不斷攀升是當今社會面臨的危機，專利過期之後的「學名藥」，能否減緩財政負擔呢？ 　　本身也是醫師的葛林，從歷史觀點出發，談及原廠藥與學名藥之間的爭議、醫藥專業的利益衝突、藥廠間的利害關係、專利的攻防戰，最後論及全球的藥品市場。在詳細的資料爬梳當中，呈現學名藥對當代醫療照護的意義。學名藥除了節省醫療成本，也讓我們正視「選擇的政治」背後的風險和報酬。 　　雖然學名藥與原廠藥具備相同的活性成分，但是兩者之間存在著「相同，卻又不相等」的差異，這樣的差異

往往引爆爭議。從病患權益的角度切入，學名藥和原廠藥之間的相似性是如何建立？攝入人體之後，同樣的成分會有相同的吸收率嗎？科學（例如：藥物動力學）在其中如何扮演監管角色？療效重要，還是成本優先，還是情況比這個更複雜？ 　　從醫藥分工來看，醫師、藥師和健康照護系統各方角逐決策權，「誰」有資格決定何時該用學名藥。從公衛角度切入，學名藥提醒我們另一種符合經濟、節制成本的用藥模式，以達到群體受惠的目的。從選擇自由的考量觀察，學名藥活絡了照護系統，創造繞過原廠藥把持的替代方案，提供用藥組合的另一種可能。 　　從消費者運動的觀點，病患如何學習藥物知識，從被動者變成主動的消費者，也間接挑戰醫師權威。從產業面

分析，我們不該貶抑學名藥廠，一個國家如果能夠擁有優良的學名藥廠就能確保該國人民的健康福祉，甚至學名藥廠變身為跨國巨人，成為出口主力。 　　這不是一本起底藥廠黑幕的書，葛林透過層層歷史進展，揭示醫療治理的深刻意涵。我們應該重新思考：創新VS.模仿，小公司VS.跨國企業，以及公共衛生VS.私營市場這些對立觀點。最後，我們會發現，學名藥是少數「便宜有好物」的例子。 得獎與推薦記錄 　　學名藥本身是個問題，還是解答？顯然兩者都是。為了完整理解過去半世紀圍繞著學名藥的爭議與它的前景，我們必須同時接受賽費面對的問題（為了虛假的相等性，抹去了藥物之間的重要差異）與董教授遭遇的狀況（為了市場，替等效藥物

營造出區別）。多數的學名藥故事只採信其中一方的論述。然而，我們知道雙方都充斥巨大的政治經濟利益，如果想超越意識形態來解讀原廠與學名藥之間的矛盾，我們還是必須願意和雙方的論點打交道。──傑瑞米・葛林（本書作者） 　　現代製藥的創新性某種程度上仰賴專利，而專利又需要龐大經費與人力才能轉化成可賺錢的商品。但本書不附會製藥產業的邪惡，也不過譽學名藥破解法規的機巧。作者回到藥物史的原點，指出學名現象之於醫藥體系的意義。──郭文華（陽明科技與社會所 副教授） 　　一部精采萬分、備受推薦，關於學名藥市場如何誕生的歷史。──《圖書館期刊》（Library Journal） 　　我們應該敬賀葛林，他為這個

主題帶來生命──他將軼事、學識和優雅散文融合為一。──《柳葉刀》（Lancet） 　　推薦給對戰後美國公共衛生感興趣的讀者，以及對當代藥物政治有興趣的讀者。──《醫學史公報》（Bulletin of the History of Medicine） 　　為讀者提供了一個有益的框架，幫助我們理解藥品市場如何抵達目前的位置，以及如何將我們從過去得到的教訓應用於當下面臨的挑戰。──《衛生事務》（Health Affairs）  

醫學分類進入發燒排行的影片

有限臨床與醫療影像資料之配對預訓練

為了解決醫學分類的問題，作者張舒婷 這樣論述：

在過去許多研究醫學疾病技術當中，都是集中在分析單一資料平台為主，限制了疾病的預測效果，本研究希望能夠透過多模態(Multimodal) 深度學習的模型，在有限的醫療資料上，同時將臨床、CT 影像以及放射學等不同平台資料做結合分析，來預測乳癌病患是否有骨質疏鬆。其中臨床資料透過類神經網路(NN) 以及圖神經網路(Graph Neural Network, GNN) 架構做分析，為了提取變數之間有用的訊息；影像資料透過卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) ResNet50 做訓練；而放射學資料使用類神經網路架構分析。由於本研究的醫學資料樣本數有限，我

們提出配對預訓練與微調(Paired Pre-training & Fine-tuning, PairPF) 架構，透過配對的預訓練(Pre-training) 方式，使得模型能學到更好的權重後，再針對我們原始模型架構做權重的微調(Fine-tuning)，得到更好的預測效果。研究結果顯示，結合多模態深度學習模型，透過適當的資料合併(Concatenate)，有效在預測乳癌病患是否有骨質疏鬆，並且提出配對用來做預訓練的架構，有效使得神經網路模型能學習到重要的特徵。綜合上述研究結果，與牽涉到單一數據平台相比，多模態深度學習模型可以實現較優的分類效能在分析預測骨質疏鬆上。

道醫論

為了解決醫學分類的問題，作者王愛品 這樣論述：

以傳統道醫學和廣義道醫論上下兩部為結構。從“源於道，出於易，起于巫、祝，依于道士，立于教，興於傑出人物，流於醫家之貫通”的道醫學源流梳理，按照道醫思想與理論，形成了內證-身治-外養的道醫學術結構以及養生治療體系；同時，從中國本原哲學出發，結合《周易》象數理論，以河圖圖式與洛書圖式呈現的曲全運動模型，立足諸多量子化科學現象與數理動態的對應關聯，來探討生命哲學與科學的現代結合。 本書既有從大道本原發端的道-法-體-用-證程式下“道”的包納性，又有中國傳統文化易、釋、道、儒、醫的集合性：既有“醫”在治則、治法、治療手段上的專業性，又有“道教”和“道士”的特殊性：既有通過哲學原理

建立與科學聯繫的融合性，又有自然醫學和個性化醫療的現代性：既有內證思想指導下的內煉外養之實踐性，又有科學思想指導下的現代科學方法的多樣性；既有中國傳統醫學結構的主體性．又兼顧現代醫學（西方醫學）的結合以及補充性。

台灣微整形產業品牌忠誠度之研究

為了解決醫學分類的問題，作者向宏林 這樣論述：

台灣美容醫學產業成長之快速位於亞洲市場的前三名，在快速擴點的發展下，出現了一些醫療糾紛，業者莫不將問題指向市場的削價競爭，其影響層面也擴及至消費者身上。其中一些業者開始使用非合格的醫美產品，或是聘請經驗不足的非專業醫師，導致消費者效果不好，甚至面臨可怕的毀容，因此醫美糾紛層出不窮。本研究透過問卷調查，瞭解台北市消費者對醫美中心之品牌形象、顧客忠誠度與再購買意願之情況。研究結果顯示，首先，受訪者對於服務品質與品牌形象最為重視。其次，在不同受訪者的背景中：性別上，女性消費者較男性消費者忠誠度高；年齡上，以21歲到30歲與31歲到40歲之滿意度最高；教育程度上，以專科、大學院校與研究所以上之受訪者

較注重「品牌形象」與「服務品質」；職業上，以上班族、與家管之受訪者在各層面之忠誠度最高，而學生族群則在「品牌形象」、「顧客忠誠度」及「再購買意願」等忠誠度最低；月收入上，以2萬元到4萬元、4萬元到6萬元在「品牌形象」、「服務品質」、「顧客滿意度」、「顧客忠誠度」四個層面之忠誠度最高。美容醫學是一個非常競爭的產業，透過本研究了解，唯有提升品牌形象與服務品質，培養顧客的忠誠度，方能促使顧客回購，也只有如此，才能提升競爭力。