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先天性血管畸形瘤 病人多方求治終獲成果 中醫大附醫「高位筋膜拉皮手術」 精密顏面再造成功 攜手陽光基金會 幫助「草莓女孩」重展笑顏
2024/3/14遇到陌生或是特殊人事物時,多看一眼其實是大多數人的正常反應,但對於顏面受損的人來說,卻是令人難以承受的目光。病人小陶(29)在小時候開始因血管畸形瘤,臉部部分腫脹變形並左右不均,讓青少年時期的她不愛拍照,也常引來同學間的好奇,生活上極為困擾。
預警!小心冬季流感席捲長者 中醫大附醫攜手台灣東洋藥品 守護中臺灣長輩健康
2023/12/13疾管署預估明年(113年)春節前後流感疫情將進入新高峰,為了幫助提升銀髮長輩免疫力,中國醫藥大學附設醫院與代理流感疫苗的台灣東洋藥品工業股份有限公司攜手合作,由台灣東洋捐贈65歲以上成人接種的四價流感疫苗,自12月26日起在中醫大附醫家醫科門診區施打,第一波以社區獨居老人、弱勢家庭長者、以及醫院志工為優先關懷對象施打,打造更安全的防護力。
六旬健康長者 尿道感染大腸桿菌 菌血入侵心臟 竟爆發類重度心梗 「智血檢」AI警示 及早投藥治療 健康出院 成功遠離敗血症
2023/11/2360歲屈女士無三高與慢性疾病,一向身體硬朗,於今年九月的午夜忽然發生嚴重嘔吐及畏寒,立即到中國醫藥大學附設醫院(以下簡稱中醫大附醫)急診室就醫,當時心跳高達每分鐘158下,經心電圖分析疑似急性心肌梗塞,心肌酶檢驗高達13.91(正常值小於0.0875),顯示可能為重度急性心梗,急診部施宏謀副主任立即啟動搶救性心導管治療,並同步將常規抽血送往「智血檢」AI平台分析血液血球
中醫大附醫共襄2023臺馬傳統醫學論壇 鏈結新南向學術產業合作
2023/10/27中國醫藥大學附設醫院中醫部於8月24日攜手國際醫療中心前往馬來西亞參加「2023年馬來西亞臺灣形象展」、「2023 馬來西亞-臺灣傳統醫學健康照護論壇」與「新南向中醫藥產業合作座談會」,旨在提升中醫醫療照護品質,推廣傳統醫學人員培訓教育,並促進馬來西亞與臺灣中醫傳統醫學人員之間的交流。
糖尿病又罹患巴金森氏症 六旬翁苦不堪言 「神波刀」治好抖不停 免麻醉免開刀 生活能自理 重回美麗人生
2023/10/1260歲的邱先生,六年前發現自己開始出現手抖症狀,到中國醫藥大學附設醫院神經部門診,確診罹患巴金森病,接受口服藥物治療緩解症狀;最近2年多,邱先生手部顫抖特別嚴重與僵硬,無法完成喝水等簡單動作,生活多難以靠雙手自理,也無法好好入睡,情緒大受打擊痛不欲生。
中醫藥的癌症治療面面觀
2023/8/25癌症為台灣十大死因之首,隨症醫療的進步,癌症治療日新月異,現在認為癌症治療應結合多面向的專業,才能讓病友在治療的過程中,提升生活品質。根據健保的統計,成人癌症約有3成會尋求中醫治療,兒童癌症則高達6成。面對癌症治療的過程中,中醫藥可以提供多面向的介入,協助病人提升整體治療效果。
女教師耳前出現異音、進食好痛 忍三年就醫 才知罹患「顳顎關節症候群」 張口度剩不到正常一半 「顳顎關節鏡手術」 精準治療復原快
2023/8/10羅文甫醫師說,曾有外傷、咬合不正、不適當之口腔習慣,以及心理壓力等等,都是「顳顎關節症候群」的高危險群。國內研究顯示,台灣約有超過10%的人口患有「顳顎關節症候群」,好發於上班族的年齡(20-40歲),通常女性多於男性,許多人可能不知道自己正在受其困擾。
中醫大附醫與台灣微軟強強聯手共創未來智慧醫院 引領創新「智海系統-生成式語音智慧醫療」 提高醫護效率、拯救更多病人生命
2023/7/24中國醫藥大學附設醫院與台灣微軟今(24)日宣布,生成式AI智慧醫療紀錄-「智海系統(gHi system;Generative Healthcare Intelligent System)」問世,這是全球醫療系統第一個以華文建構的生成式語音智慧醫療系統,透過醫護專家口述,AI引擎即能快速撰寫病歷,提高醫護紀錄的效率。
中醫大附醫聯手檢驗龍頭美商貝克曼庫爾特 全球領先首創「智血檢 」 AI提早預測敗血症 方法超簡單 只需一分鐘
2023/7/19中國醫藥大學附設醫院周德陽院長指出,國際知名醫學雜誌《Lancet》顯示,全球因敗血症總死亡人數高達 1,100 萬人,敗血症奪走的寶貴生命比癌症還多,敗血症亦耗費全球龐大的醫療資源,「智血檢」是以病人為中心設計的AI智能機制,期盼協助臨床醫療人員提前發現菌血症高風險病人,讓病人能早期被介入抗生素治療,有效改善與幫助病人的預後,避免惡化轉為敗血症。
近八旬長者急性腦中風 中醫大附醫「iStroke腦中風診斷平台」 CT檢查免顯影劑 AI只花90秒鎖定腦傷區與體積 精準即時搶救 術後長者康復能活動
2023/5/25為避免長者施打顯影劑可能突發的健康風險,以及加速醫師臨床評估的準確性,中醫大附醫專家團隊隨即啟動人工智慧中心開發的「iStroke腦中風診斷平台」,運用AI大數據建構的人工智慧模型,分析CT腦部影像,並模擬其施打顯影劑後的影像,來預測林女士損傷的腦部區域落點與體積,診斷出林女士為右側中大腦動脈阻塞導致缺血性腦中風,結合後續AI分析CTP得到的可救治區域與不可救治區域等資訊,輔助醫師判斷其治療成效。