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下面附上一則新聞讓大家了解時事
（軍聞社記者莊家宏臺北11日電）三軍總醫院今日召開醫療成果記者會，由心臟內科主治醫師蔡維哲發表「年輕冠心症」回溯病歷研究，認為抽菸是冠狀動脈心臟病年輕化的主因。 蔡維哲表示，隨著國人飲食西化及工作型態改變，冠心症的年齡層有逐漸年輕化的趨勢，過往研究分析結論不盡相同，但都認為抽菸是造成年輕冠心症的主要因子。 蔡維哲指出，三總研究自2002年至2015年曾接受過心導管治療的年輕病患，其中特別針對小於40歲病患進行研究發現，不管以臨床是否表現出急性冠心症狀，或以是否有血管阻塞分析，影響最嚴重的是抽菸，與國外研究相符。 蔡維哲說，在求診的個案中，有一半以上患者第一次胸悶胸痛，就是急性冠心症，而在發病之前幾乎沒有任何症狀，因此會讓年輕人認為自己不會發生冠心症，也因此失去就醫先機，希望透過回溯研究發表，提供國人控制危險因子與改變生活型態。
研究：診斷皮膚癌 人工智慧比醫師精準 : 研究人員28日表示，他們在一項研究中讓人類與機器較量，尋找更有效且快速的皮膚癌診斷法，發現電腦比人類皮膚科醫師厲害。 德國、美國與法國團隊教導人工智慧系統如何分別皮膚病灶與良性腫瘤，提供10萬多張影像。 法新社報導，研究人員提供惡性黑素瘤與良性痣照片，測試深度學習卷積神經網絡（deep learning convolutional neural network，簡稱CNN）的診斷能力，與17國的58名皮膚科醫師比較。 這些皮膚科醫師只有略過半數達到「專家」程度，累積5年以上經驗；19%有兩到5年經驗；29%為新手醫師，只有不到兩年經驗。 研究團隊在刊登於「腫瘤學年報」（Annals of Oncology）的研究報告中寫道：「CNN診斷能力勝過大多數的皮膚科醫師。」 平均而言，人類皮膚科醫師從影像中診斷出皮膚癌的準確率為86.6%，CNN達95%。 德國海德堡大學（University of Heidelberg）的研究報告第一作者赫恩斯勒（Holger Haenssle）在聲明中說：「CNN沒有診斷出黑色素瘤的案例較少，代表敏感度比皮膚科醫師高。」 他說， CNN「將良性痣誤診為惡性黑色素癌的案例也較少…可減少不必要的手術」。 向皮膚科醫師提供更多患者與皮膚病變的資料時，診斷準確率就會提高。 研究團隊說，人工智慧有望成為更有用的工具，更快速、輕鬆地診斷皮膚癌，在癌症擴散前動手術移除。 研究團隊又說，全球每年新增約23萬2000起黑色素瘤病例且有5萬5500起死亡病例。不過，機器還是無法完全取代人類醫師，只能作為輔助。
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