胸腔內科 何建輝醫師

1.「黃色黏稠狀」,2.「綠色黏稠狀」， 3.「灰黑痰」，4.「白色泡沫狀」， 5.「鐵鏽色狀」，6.「血絲痰」排除其他粘膜出血的可能性，常見於肺結核、肺癌者中出現

#肺纖維化 【久咳不癒恐肺纖維化、臨床難逆轉，及時介入還有救?】 85歲資深港星余慕蓮，在周星馳電影中經常扮演丑角，2020年10月罹患耳石症，後因狂咳住院檢查，發現肺纖維化，住進加護病房，靠鼻胃管及呼吸器維生，最後病情好轉出院。然而近來她再度健康亮紅燈，咳嗽咳到眼淚、鼻水都流出來。由於肺纖維化不能根治，相同的病症目前在台灣僅有少數疾病造成的肺纖維化有健保給付，，如硬皮症(SSc-ILD)、特發性肺纖維化(IPF)（一個月藥費約4-6萬元新台幣），其他狀況如新冠肺炎後造成的肺纖維化並不在給付條件內。醫師告知余慕蓮可能生命只剩數月或兩年不到。[1] 胸腔暨重症專科何建輝醫師表示，肺就像一座森林，發炎就像一場大火導致森林失火，失火後肺部要修復，如沒修復好導致留下疤痕，就是「肺纖維化」。疤痕癒合時，如果肺泡和微血管中間產生隔閡（纖維化），就會導致氣體交換能力變差，這是不可逆的。[1] 何建輝醫師進一步說明，肺纖維化在電腦斷層圖上呈現蜂巢狀（正常是黑色，蜂巢狀呈現出白色格子狀），表示這些地方沒有氧氣交換的功能。如果蜂巢狀的地方變多，肺的氣體交

我是何建輝/胸腔內科暨重症醫學專科醫師。這篇NEJM的醫療業看AI，不是寫給民眾的。而Lukac PJ研究是寫給每天要判讀影像、寫病歷、在臨床病房下決策的醫療同業。 另外，感謝白袍人生學院創辦人張益豪醫師發起這個企劃，號召多科別、多領域的醫師，各自從自己的臨床現場談醫療與 AI。 這題本來就不該由一個科別回答。 更多面向的觀點在這裡：《我所看見的 2027 醫療 AI 藍圖》 先講結論：Lukac PJ研究團隊對醫療 AI 樂觀，但對現在的落地方式保留。 我們正在把一個本質上是「風險分層工具」的東西，當成「診斷工具」在推廣，這件事會出問題。 一、關於 2027，Lukac PJ研究團隊的三個判斷 1. 單點影像 AI 的紅利差不多見底了，接下來是縱貫式病程模型 現在多數通過查驗登記的 AI 醫材，處理的是單一時間點的單一模態：一張 CXR、一次 LDCT、一段 ECG。 但我們的臨床推理從來不是這樣運作的。一顆 6mm 的肺結節，本身沒有意義；它跟兩年前那張片子比起來變大了沒有，才有意義。 2027 值得看的，是能吃「多時間點＋多模態」的模型——