維霖診所發現：棲身情況：體內的細菌也遭到環境的影響。－a20180519045的部落格

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曹為霖發現：進一步增加抗體生成出生在臺北後來移民到紐約的人與土生土長的紐約人體內的細菌是不同的。以下8個簡單的飲食策略源自德國醫學科技，瑞士製造，在歐洲早已盛行。我們的腸道細菌可以幫助人體消化食物和獲取最需要的營養。纖維：全麥、豆類和新鮮水果可作為“益生元”。而微循環障礙是其中大部分疾病的根源。每天吃1碗五榖雜糧飯新北市維霖診所發現：一旦發現菌群失調

藥物：抗生素通常太擅長它們的工作。可迅速進行調節使有益菌增加重者被這樣或那樣的疾病困擾，醫院的治療也很難奏效。維生素C會刺激身體製造干擾素（一種與免疫功能有關的物質）來破壞病毒當微循環出現障礙時有益菌的減少會降低消化吸收功能年齡：研究發現成分被研究證實具調節、提升免疫功能的作用維霖診所曹院長發現：別的，也幫忙膠原卵白生成

BEMER微循環健康理療儀會轉換成對提升免疫力很重要的維生素A。攝取優質的蛋白質，蛋白質是構成身體細胞的主要成分可以有效刺激和調節受限或受損的微循環。此外，嬰兒出生後頭幾個月母乳餵養和奶粉餵養也會引入不同的菌屬。每天1種高維生素C水果基本上每個人都存在著不同程度的微循環障礙條件致病菌、致病菌及真菌減少曹為霖院長：BEMER手藝的焦點是一個多維的信號系統

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醫師用顯微鏡找病兆如大海撈針輕易發生漏看、誤差環境

病理科是一般民眾在病院內不會接觸到的科別！葉肇元在「數位健康產業成長要害趨向論壇」上描寫，病理科醫師的任務是透過顯微鏡觀察病人的腫瘤，並做出診斷，鑒定腫瘤是惡性照舊良性，提供給各科醫師謎底。

而為了可以清晰看見組織結構，組織需要進行染色，並放在顯微鏡下觀察。

葉肇元透露，自己看到這些年份也很驚訝，病理科醫師的手法到今朝為止都沒有變過，150年來都是用非常鄰近的手法進行診斷。為了方便醫師觀察，病理科會將組織脫水放進白臘內，這項「白臘包含切片」手藝在1869年研發。

近代病理根本是在19世紀，由細胞病理學之父、1名德國醫師魯道夫·菲爾紹設立建設。

針對醫界為何改失常度，起頭看中數位轉型，葉肇元指出，2015年AI才沖破適用性的門坎，它有了「深度進修」的演算法，可以去降服語音、影象辨識的問題，讓辨識率跨越普羅大眾。加上「深度神經網路」需要仰賴大量的計較，因此GPU在近10年的成長可謂突飛大進，致使連不沉迷新科技的醫界也起頭成立AI中間。

但病理科對數位轉型仍是持守舊立場，葉肇元認為，問題首要是用數位去看病兆仍是比力慢，且病理科自己不會賺錢，是以廠商在軟體上做很多絢麗、多利害，無法增加醫師功課效能，讓病理科實在開不了口跟院內爭取。

2015年AI沖破門坎卻仍幫不了病理科醫師

【NOW健康陳郁茹／台北報道】現代聰明醫療正積極成長中，但其實醫院要進行數位轉型的進程是很艱辛的，醫師醫治病患的方式需要經由許多的臨床驗證，對於1個新開發的科技，其實多半醫師是不敢利用的，是以院內還是有些科別是秉承傳統的體例幹事情，雲象科技配合開辦人暨履行長葉肇元指出，以病理科為例，使用顯微鏡判定腫瘤是惡性還良性已長達150年歷史，很多科別都逐步轉型，但AI應用在病理科因沒法達到輔助結果，數位轉型上有很大的挫折。

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葉肇元說，當練習出AI可以協助病理科醫師找出鼻咽癌後，起頭挑戰從淋趨承中找大腸、直腸癌，乃至還有胃癌。

平居醫師在無AI協助下，診斷淋巴結的轉移敏感度約81％，有AI協助下，敏感度高達95％，同時醫師工作時候縮短了33％，他們成功證實了AI可以輔助病理科醫師完成工作，今朝台大醫院、長庚病院、台北榮總等病院皆都使用雲象科技的數位病理系統。（圖片濫觞／ingimage）

▲病理科醫師哄騙顯微鏡找病兆，葉肇元坦言，底子是大海撈針！對人的眼睛長短常大的挑戰。

為了沖破病理科在數位轉型的困難，葉肇元表示，他們與林口長庚病院合作，利用AI幫助醫師在鼻黏膜查驗裡找出鼻咽癌，在試驗同時，他們也一直在做論文研究發表，因為病院在看AI時若有審查證實，醫師才願意去相信它，也能接濟醫師更投身了解科學產品的開辟。

葉肇元坦言，病院之前不在乎尖端手藝，不太關心院內的電腦裝備，但自病理科數位轉型成功後，因AI會帶來超大量資料，入手下手斟酌建置超等電腦，也是以要開拓智慧醫療的國界必然要透過尖端研究，接續實證臨床效益，才能真正說服病院進行數位轉型。

成功訓練AI找病兆促使病理科數位轉型

他們一天內要完成很是多報告，在有時候壓力下，凡是沒法子一個個數，大多是靠感受給出大約值，是以在決策上若幹會有漏看或誤差的狀態。

對於病理科的工作內容，葉肇元坦言，底子是大海撈針！醫師在看組織剝片，經常在找一些很小的病兆，即便組織染過色，但對人的眼睛也長短常大的挑戰。

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乃至後來又進一步，教導AI認出病兆，其準確率高達0.9967（準確率趨近於１代表演算法越好）。

對於檢修模式，葉肇元指出，他們練習AI的動作就是搭配神經網路，讓AI可以把鼻咽癌的組織認出來，輔助醫師診斷，但病理AI最多見的瓶頸是標註問題，需要先請醫師標註才能檢測，可過程真的太費時，需要花上醫師好上百小時的時候，致使病理轉型成長遲遲沒法突破。因此，他們又與北醫大合作，練習深度神經網路，即便不需要切割玻片標註，也能完成作業。