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便宜沒好藥?一段學名藥和當代醫療的糾葛

為了解決個人健保資料網路服務作業系統異常的問題，作者傑瑞米・葛林 這樣論述：

療效重要，還是成本優先， 還是魚與熊掌可以兼得？ 　　收入繁體中文版 作者序 　　郭文華（陽明科技與社會所 副教授）專文推薦 　　醫藥支出不斷攀升是當今社會面臨的危機，專利過期之後的「學名藥」，能否減緩財政負擔呢？ 　　本身也是醫師的葛林，從歷史觀點出發，談及原廠藥與學名藥之間的爭議、醫藥專業的利益衝突、藥廠間的利害關係、專利的攻防戰，最後論及全球的藥品市場。在詳細的資料爬梳當中，呈現學名藥對當代醫療照護的意義。學名藥除了節省醫療成本，也讓我們正視「選擇的政治」背後的風險和報酬。 　　雖然學名藥與原廠藥具備相同的活性成分，但是兩者之間存在著「相同，卻又不相等」的差異，這樣的差異

往往引爆爭議。從病患權益的角度切入，學名藥和原廠藥之間的相似性是如何建立？攝入人體之後，同樣的成分會有相同的吸收率嗎？科學（例如：藥物動力學）在其中如何扮演監管角色？療效重要，還是成本優先，還是情況比這個更複雜？ 　　從醫藥分工來看，醫師、藥師和健康照護系統各方角逐決策權，「誰」有資格決定何時該用學名藥。從公衛角度切入，學名藥提醒我們另一種符合經濟、節制成本的用藥模式，以達到群體受惠的目的。從選擇自由的考量觀察，學名藥活絡了照護系統，創造繞過原廠藥把持的替代方案，提供用藥組合的另一種可能。 　　從消費者運動的觀點，病患如何學習藥物知識，從被動者變成主動的消費者，也間接挑戰醫師權威。從產業面

分析，我們不該貶抑學名藥廠，一個國家如果能夠擁有優良的學名藥廠就能確保該國人民的健康福祉，甚至學名藥廠變身為跨國巨人，成為出口主力。 　　這不是一本起底藥廠黑幕的書，葛林透過層層歷史進展，揭示醫療治理的深刻意涵。我們應該重新思考：創新VS.模仿，小公司VS.跨國企業，以及公共衛生VS.私營市場這些對立觀點。最後，我們會發現，學名藥是少數「便宜有好物」的例子。 得獎與推薦記錄 　　學名藥本身是個問題，還是解答？顯然兩者都是。為了完整理解過去半世紀圍繞著學名藥的爭議與它的前景，我們必須同時接受賽費面對的問題（為了虛假的相等性，抹去了藥物之間的重要差異）與董教授遭遇的狀況（為了市場，替等效藥物

營造出區別）。多數的學名藥故事只採信其中一方的論述。然而，我們知道雙方都充斥巨大的政治經濟利益，如果想超越意識形態來解讀原廠與學名藥之間的矛盾，我們還是必須願意和雙方的論點打交道。──傑瑞米・葛林（本書作者） 　　現代製藥的創新性某種程度上仰賴專利，而專利又需要龐大經費與人力才能轉化成可賺錢的商品。但本書不附會製藥產業的邪惡，也不過譽學名藥破解法規的機巧。作者回到藥物史的原點，指出學名現象之於醫藥體系的意義。──郭文華（陽明科技與社會所 副教授） 　　一部精采萬分、備受推薦，關於學名藥市場如何誕生的歷史。──《圖書館期刊》（Library Journal） 　　我們應該敬賀葛林，他為這個

主題帶來生命──他將軼事、學識和優雅散文融合為一。──《柳葉刀》（Lancet） 　　推薦給對戰後美國公共衛生感興趣的讀者，以及對當代藥物政治有興趣的讀者。──《醫學史公報》（Bulletin of the History of Medicine） 　　為讀者提供了一個有益的框架，幫助我們理解藥品市場如何抵達目前的位置，以及如何將我們從過去得到的教訓應用於當下面臨的挑戰。──《衛生事務》（Health Affairs）  

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決個人健保資料網路服務作業系統異常的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。  

健康自覺、健康生活型態與健康資訊涉入對癌症保險商品購買行為之影響研究

為了解決個人健保資料網路服務作業系統異常的問題，作者許文正 這樣論述：

本研究旨在探討健康自覺、健康生活型態與健康資訊涉入對癌症保險商品購買行為之影響並分析之間的關聯性。採用網路問卷調查方式，以網路使用者為對象，網路問卷平台為工具進行資料蒐集。問卷內容包含：健康自覺、健康生活型態、健康資訊涉入、購買行為及個人基本資料等五部分，並使用描述性統計、獨立樣本t檢定、皮爾遜積差相關係數、結構方程模型等方法加以分析。從分析結果發現，健康自覺認知程度越高及越注重自己身體健康者，對自己的健康生活型態及健康資訊的重視程度也會越高；對於健康資訊的涉入程度及對健康自覺的認知程度越高者，對於癌症保險商品之購買行為及意願也會越高；以上因素對於癌症保險商品的購買行為均是正向影響。本研究也

發現，重視健康生活型態的人反而會降低對癌症保險商品的購買意願，重視健康生活型態的人是否因對於自己健康狀況的自信較高而降低對於癌症保險商品的購買意願，或尚有其他外在因素所影響，值得後續研究者深入探討。本研究亦發現對健康責任或健康生活型態的重視程度在人口統計變數方面，會因不同的性別、年齡、職業、教育程度及婚姻狀況而有一定程度的影響。至於受訪者的過往經驗包括「曾經購買過癌症醫療保險商品」及「身邊有親朋好友罹癌」這兩項因素，是促使受訪者購買癌症保險商品的動機。