日前成功大學醫學院賴嘉鎮副教授研究團隊，與長庚醫學中心合作，利用大數據模擬臨床實驗，計算出躁鬱症病患治療時使用 …

日前成功大學醫學院賴嘉鎮副教授研究團隊，與長庚醫學中心合作，利用大數據模擬臨床實驗，計算出躁鬱症病患治療時使用的丙戊酸（Valproic Acid），在血中濃度控制在50-75μg/ml最為適當，此研究內容也被收錄在知名醫學期刊 「e臨床醫學」（eClinicalMedicine）中。

賴教授表示，丙戊酸是相對危險的藥物，具有一定的副作用，在治療時若能精確達到特定血中濃度，將能夠更有效達到治療效果，降低副作用；該研究最主要將病患3種不同濃度組別，比較其躁鬱症再發作的發生率。此次的台灣本土研究，亮點在於藉由醫療大數據模擬臨床實驗，再將過去的臨床實驗拉回來做統合分析，混合虛擬與實體兩種不同的臨床試驗，合成出更高品質的臨床證據，是一種很創新的作法。

亞洲藥物流行病學的未來發展

藥物流行病學係結合臨床藥學與流行病方法學的一種新興科學，著重在利用科學方法與因果推論，分析藥物在真實世界中的效果與安全性。今年亞洲藥物流行病學會(ACPE) 也正好於成大醫學院舉辦，10月底圓滿落幕。賴嘉鎮教授表示，本次ACPE主要是世界藥物流行病學會(ISPE) 發起，該組織有來自世界不同的頂尖流行病學、醫療人員與統計專家等，ISPE目前已舉辦38屆，在該領域有舉足輕重的地位。歷年來ISPE 會議主要在歐美國家舉辦，為提升亞洲藥物流行病學研究能量，自2006年起便開始舉辦ACPE，今年極力爭取來台灣成功大學醫學院舉辦第14屆ACPE，十分難得。

賴教授指出，此次ACPE的主題是「未來的亞洲藥物流行病學」，著重討論藥物流行病學的未來10年展望，例如環境因子、氣候變遷，或是疫後的改變，都將會影響台灣疾病(包括心理與身體疾病) 發生率以及用藥型態。賴教授也說明，除了研究方法學，培育更多亞洲年輕優秀研究者也是今年的ACPE的重點之一，為此，賴教授與幾名國際學者一起設計亞洲藥物流行病學網 (AsPEN) 工作坊，以遊戲競賽的方式，邀請來自亞洲各國、包括台灣、日本、韓國、香港以及澳洲的碩、博班學生，組成跨國籍、跨時區、跨研究領域的5至6人的小隊，利用兩個月的準備時間，構思一個跨國企劃案，並在會議上報告進行競賽；同時也邀請三名專家做評審，票選出最棒的團隊，提供他們資源去實行企劃，包括取得資料庫、統計分析師等等，藉此機會讓年輕學者學習團隊合作、溝通、克服時差、語言隔閡的能力，以研究方法與學術探討互相交流，並且完成任務。

賴教授表示，今年的ACPE還有一個亮點，是邀請了來自世界藥物流行病學會(ISPE) 、世界藥物經濟暨效果研究學會(ISPOR)以及世界藥物安全監視 (ISoP) 三方代表，共同研擬合作方案，希望未來能夠分享現有資源，交換彼此的觀點與技術，以提升亞洲醫療品質與健康。

利用大數據建立台灣國際影響力

賴教授認為在健保制度下，台灣能夠產出很多單純且追蹤完整的資料，如健保資料庫與多中心醫院電子病歷等，這是台灣很重要的先天優勢。這些資料庫裡有完整的藥物使用紀錄，可以產生「何種治療較有效」的模型，協助臨床用藥選擇，降低副作用的產生，這不僅對台灣的醫療有幫助、對國際的影響也非常大。

另外賴教授同時也提到，他冀望能夠透過不同國家的醫療大數據，提出能夠影響亞洲國家重要的議題。這幾年賴教授也有許多跨國醫療大數據研究的發表，探討藥物在不同種族、基因，或是各國不同醫療系統之下所造成的治療差異。「醫療不平等」也是近年國際最重視的議題之一，在賴教授相關的研究中，指出高貴藥物（抗癌藥物、生物標靶藥）在先進與落後國家就有明顯的差異。許多種藥物只有富庶國家才能取得的，而落後國家則因為買不起無法使用。賴教授特別表示，藉由這些研究數據能引發話題，也許能得到世界更多關注，他認為唯消除國家間醫療的不平等，才能真正落實全球健康與正義。

從臨床「資料」變成應用「資訊」

根據賴教授這幾年的醫藥大數據研究經驗，他認為台灣具有很好的優勢可以將臨床「資料」變成應用「資訊」，可以促進台灣人民健康與社會福利策略擬定之參酌。他指出，比起其他先進大國，台灣無法使用人海戰術，需轉往精緻醫療產業技術。透過精密的計算，能夠將大數據產生出有價值的資訊，搭配資訊工程與網路技術，可以產生很多優良的智慧工具。賴教授提到，他近期獲邀參與國家衛生研究院之整合計畫，擔任子計畫《結合大數據與智慧科技建立高齡族群用藥整合與療效評估系統》主持人，該計畫能夠大大地培植大數據應用之軟實力，創造出更多智慧藥事服務工具，來緩解未來台灣高齡社會之醫療壓力。

賴教授回憶起過去的求學過程中，只著重在書本上的知識，而當他進入成大研究所後才開始實際照顧病人，意識到臨床和書本上有很大的差距。許多臨床問題缺口，需要再進一步探索才能找出解答，為此他決定捨去臨床工作，轉往學術研究，後續也至美國杜克大學進行深造，希望能從研究中學到研究方法、數學模型與因果推論，希望能夠對臨床醫療能有一些改變。賴教授指出，幾年前已有其他國家採用他們的臨床大數據成果，進行新藥申請並核准通過，這代表大家開始認可台灣醫療大數據的研究，對他來說是很重要的鼓勵。

對於確立志向，賴教授分享到，他希望能在台灣建立一個在地化的醫療大數據聯合網路，奠定台灣真實世界證據的基礎。透過適當的研究設計，可以將本土研究數據打磨成重要的資訊，協助政策擬定，甚至影響全世界的醫療健康。另外，賴教授也特別提到大數據對於台灣藥物發展的重要性，以他目前所執行的國科會計畫為例，係利用跨國資料與台灣本土資料相互搭配，建立預測新藥真實世界效果的評估工具，若能在藥物上市以前，精準預測出藥品的真實世界效果，不僅能加速藥品在台灣上市，也能讓國外藥廠有足夠的信心來台投資臨床試驗，促進我國醫療產業與國民健康。

最後，賴教授特別強調 「鼓勵年輕研究者跳出自己的舒適圈，學習團隊合作」。特別是接受過高強度臨床訓練的醫療人員，他們能夠正確地找出臨床問題的關鍵，配合大數據的分析驗證，能創造出高品質應用資訊。他很感謝成大提供豐沛的研究人力資源與場域，可以讓不同專業的人才組成跨院或跨領域的團隊合作，在多方學習、嘗試，不自我設限的努力之下，非常有可能突破現有的框架，將醫療大數據分析變成一種改變的力量。

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