百憂解退出台灣藥物供應市場

百憂解退出台灣藥物供應市場

百憂解是一個具指標性的精神科用藥，而這次百憂解退出台灣藥物市場的事件，只是顯露出健保制度問題的冰山一角。

http://www.smctw.tw/portfolio-item/百憂解退出台灣市場，引發後續效應之專家回應/

雖然在藥品法規上有明確規範，學名藥與原廠藥都必須符合國際PIC/S GMP製藥標準[1]，但學名藥廠常常沒有完整嚴謹的臨床試驗，有一些學名藥品上市後，患者和醫療人員確實發現明顯差異，也偶有因為換藥而導致病情惡化的案例。然而，學名藥的療效效價若僅能依靠藥廠及醫療體系之藥師和醫護人員主動通報，而沒有嚴謹的「隨機對照組的臨床試驗」，僅有回溯性觀察的資料來評估，是非常不足、也是不科學的。

健保長年不增加保費的狀況之下，就陷入「不同醫療專科和層級」彼此強奪分食「給付大餅」的困境。因此，每當病患因為健保給付某種特定疾病的新治療（通常是更昂貴的治療）而歡呼時，代表的就是另一群弱勢的患者的權利要被默默的犧牲。在台灣，這一群弱勢的患者常常就是「精神疾病」的患者。

在社會上，精神疾病患者與其他疾病患者相比，在用藥權利的立場上通常相對弱勢，社會大眾對精神疾病汙名化的情況尤其明顯，所以在百憂解退出台灣市場的事件中，根本沒有任何患者或病患團體者站出來發出有力量的聲音。倘若今天被退出的代表性藥物的是心臟病、癌病、或肝病用藥，而病患或其家屬又願意利用其影響力，尋求政治人物、公眾人物、或者社會有力人士的正義之聲，願意站出來為被影響的病患權益發聲，政府或許就會更加重視該群病患在健保制度上的需求。

站在藥廠的角度，特別是行銷到全世界的大藥廠，常常為了維護企業社會形象，常常會選擇低調行事；為了避免社會大眾對產生藥廠「只顧自身利益，而忽視病患健康福祉」的負面觀感，所以藥物因不成本而退出市場時，在權衡利弊得失之後多半不會有太大的動作，加上精神疾病患者相對弱勢，缺乏有組織的病人團體。因此，如果健保局有考慮到照顧弱勢的族群，政府在政策上就應該要有彈性的規劃，例如讓沒有利潤的藥物改以自費的方式，持續保留在供應市場，避免原廠藥退出台灣市場，也就不會影響到用藥患者的選擇權益。

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[1]我國現行所採用PIC/S GMP標準就是目前全球最嚴謹的製藥標準，且為大多數醫藥先進國家所採用。PIC/S GMP核心價值在於透過品質管理與品質保證系統，確保藥品持續、穩定地生產及管制，並達到上市許可或產品規格所要求的品質標準，以發揮其預期的治療效果。PIC/S是The Pharmaceutical Inspection Convention and Co-operation Scheme的簡稱，該組織是由各國藥品GMP官方稽查機構組成。
https://www.mohw.gov.tw/dl-40497-3a061fe0-33f7-454b-bb48-4b075e044d9e.html

https://www.mohw.gov.tw/cp-2642-20865-1.html

[2] 學名藥真的跟原廠藥一樣好？美國質疑 FDA 把關學名藥能力 (藍弋丰)
https://technews.tw/2019/05/21/allegations-of-widespread-fraud-raise-questions-about-the-safety-of-generic-drugs-made-overseas/

[3]「百憂解」、「泰寧」為何選擇退出台灣市場？

https://www.thenewslens.com/article/115842

[4] 「百憂解」退出台灣！4000種藥比糖果還便宜 健保黑洞有錢也買不到藥

https://tw.youcard.yahoo.com/cardstack/d27c2ac0-4a2c-11e9-bafe-63ec961eba78/

[5] 原廠藥退出台灣是健保害的？ 台大醫：關鍵問題在食藥署

https://www.businesstoday.com.tw/article/category/80392/post/201903220031/

Patient Engagement：增進病患對治療的積極參與

Patient Engagement：增進病患對治療的積極參與

整理：黃之睿醫師、蘇冠賓醫師

中國醫藥大學 精神醫學及神經科學教授

身心介面研究中心主持人

病人的Engagement計劃之原則性策略包含：（一）排出可量化的臨床成果的優先順序、（二）定義出evidence-based且經過coding的治療計劃、（三）、促進病人維持對治療計劃的順從性（adherence）。理論上這是「改善預後、減少花費並且協助病人遵照出院計劃」之合乎邏輯的方法。但事實上只根據「僵化原則性策略（cold system of care）」而做出一體適用（one-size-fits-all）的做法，常常難以有效的engage患者。

成功engage患者到醫療照護系統，常需要的是適用於個別患者「病情、治療、功能復健」所需要的「個別化方案（warm care model）」。Peter Borden和Charlotte Vangsgaard所撰寫的「Patient Engagement: 9 Ways to Engage Patients on Their Own Terms」一文列出以下九點：

1. 依據個人的生命目標衡量復原進度：85%的受訪者認為臨床指標無法反映本身對復原的期待。因此我們應該設立對病人有意義的目標，像是能再次踢足球或能跟孫子一起坐在地板上。其實這類目標的背後仍然可以連結到一些臨床可以監測的項目。另外我們還能用數位工具去幫助病人設立階段目標和測量進步的幅度。

2. 改善生活品質：醫護方所制定的計畫對於病人來說，常常是很難配合而且不完全適合個人情境的。經由3C產品的使用，加上AI、機器學習和大數據去分析個人資料，病人比較容易獲得實際且可行的指引，幫助他們把治療結合到生活中。利用科技，病人遵循治療計畫的順從性可增加3.5倍。

3. 協助獲得其他病友的意見：少於1/3的受訪者表示曾閱讀過醫師給的藥物和病情追蹤的資訊。病人更常向其他病友請教相關的經驗和建議。醫護端應該協助病人取得並評估這些資訊。

4. 復原過程的個人化：雖然醫護端計畫了層層推進的治療過程，病人的動力卻不會是穩定、持續的，甚至可能停頓或倒退。重點是提供個人化的鼓勵，讓病人可以找回前進的方向。

5. 協助把疾病影響最小化：沒有把可治療的症狀改善、或利用複雜死板計畫和嚴格要求，會增加病人有無力感。把疾病症狀和影響減到最少，可以有效增加復健計畫的遵從性和成效。

6. 請聽聽我的故事：七成的受訪者表示，他們與主要照護者沒有病情之外的額外溝通。Engagement應該要能捕捉到生活中與醫療史相關的事件，補足病歷缺少的部分，提供雙向溝通的管道以及相關潛在的風險。

7. 協助我度過試驗期：當病人試著將治療結合到生活中時，會經過一連串的試誤，有47%的受訪者曾在處方藥的服用時間和劑量上做過試誤的調整。Engagement應該給予病人個人化的協助，例如用直白的言語說明藥物使用方法。

8. 協助評估原因和效果：當病人以主觀感受衡量復原程度時，工具可以幫助他們了解客觀的指標和治療反應的連結。

9. 協助連結到支持系統：病人的復原過程也會受到家庭和社群的人際關係影響。Engagement可以幫助他們連結和獲得其他系統的支持。

現今的數位科技能夠幫助醫療機構建立這些warm care的要素。像是AI和擴增實境天生就具有適應性和擴展性。他們可以從病人的實際活動學習到什麼是正常的流程，並且給予醫病雙方即時的回饋。產品和場所的連結可以幫助病人在家也能自我監測。這些工具進步很快，也獲得越來越多消費者(包括FDA)的接受。在實際應用這些科技之前，醫護人員必須了解到，Engagement的品質來自於病人定義的目標、個人化的指引和賦予自主性的選擇和工具。先有上述的前提，科技工具的投資和理想療效才有實現的可能。

參考文獻：Peter Borden and Charlotte Vangsgaard. Patient Engagement: 9 Ways to Engage Patients on Their Own Terms (https://hitconsultant.net/2018/09/17/patient-engagement-goals/)

AI人工智慧的創新與防弊

AI 人工智慧的創新與防弊

蘇冠賓

中國醫藥大學  精神醫學及神經科學教授

身心介面研究中心主持人

無論是日常的購物習慣，還是在社群媒體發表過的言論，凡走過必留下痕跡。中國將全面推行「社會信用系統」，這套AI科技為基礎的演算法決策（Algorithmic-decision）監控系統，可以將老百姓的一言一行全都將轉換成分數，在試用階段已經禁止多達兩千三百萬人次購買旅行票券，不被允許自由旅行。

記得中學科學實驗組裝收音機、電動馬達、甚至Apple II電腦，我們很清楚這些設備的原理和運作，有興趣的學生也都能寫上幾則程式語言，來執行特定的功能；然而現在電腦和應用程式的複雜性，已經遠遠超過常人可以理解的範圍了，在演算法的黑盒子裡面，隨著程式更新一代代演化下去，最後「社會偏見、人權違害、甚至人類健康」的運算過程會變成「隱形」、沒有人可以理解、等到令人擔憂的結果出現了，甚至沒有人需要負責任。

世界最頂尖的科學期刊「自然（Nature）」在最新出刊（2019年5月）的一篇文章中，哈佛大學的法學教授Yochai Benkler 就提出目前人工智慧（Artificial Intelligence，縮寫為AI）發展的相關隱憂。他提到，科技公司（例如Google、Apple、YouTube…等）在AI的研發和創新上，佔有舉足輕重、甚至有淩駕所有政府和非營利企業的趨勢。企業在主導未來AI的發展方向時，不可避免地會用自己已經掌握的數據和影響（權）力，以對自己有利的方式，來評估或制定「自己企業的系統如何對社會和道德衝擊」，然後寫成程式演算的原則。在可見的未來，演算法決策系統（Algorithmic-decision systems）將觸及我們生活的每個角落：醫療和保險；金融和運輸；國防、治安、新聞、政治和廣告…等等。這一切的演算，如果一開始都是以某企業或特定團體的利益而設計時，演算法必然偏離公共利益 。由於演算法是針對現有數據所進行的機器訓練，因此除非人們有意識地設計防弊措施，否則未來系統有可能會讓「不公正永久化」。

然而，每當政府涉及管理或防弊，絕大部分都是站在「阻擋科技發展和社會進步」的一方。例如，政客為了計程車司機或弱勢勞工的選票，就會阻止Uber或機器化的推動，最可悲的是，政客有能力了解並阻擋的科技，都是已經很成熟、穩定、對未來沒有危害的科技。針對AI發展可能對未來人權或公平的危害，政客根本沒有能力理解，更不要說擬定高瞻遠矚的防弊措施。

台灣的科技和教育有很好的基礎，未來在AI的發展上有很好的機會，政府如果要避免總是站在對立阻擋科技進步的角色，並引領企業保持在「利己和利他的平衡點」，一定要戒除「凡事用法律和管理」慣性，改為「借重人文、理性、數據和科學」的精神。例如，政府部門應該有意識性地去補助大學和研究機構，進行未來AI科技在各個領域影響的獨立研究，而且這不應該只是科技部、經濟部、衛服部、教育部的工作，更應該是文化部、內政部、外交部、國防部、法務部…等全面部門的工作；此外，未來政府應該要跨企業和部門研議，如何合理堅持企業分享足夠的數據，來防止企業發展AI走火入魔，進而造成不可預測的影響。

https://talk.ltn.com.tw/article/paper/1288431

參考資料：
1. Yochai Benkler. Don’t let industry write the rules for AI. Nature 2019; 569: 161. (https://www.nature.com/articles/d41586-019-01413-1)
2. Yuval Noah Harari. Chapter 3: LIBERTY; 21 Lessons for the 21st Century; Spiegel & Grau (2018) ISBN 9780525512172.
3. 中國計畫明年將全面推行，以大數據科技為基礎的「社會信用系統」 (https://www.facebook.com/ptsworldnews/videos/317783272252179/)
4. One Month, 500,000 Face Scans: How China Is Using A.I. to Profile a Minority
NYTimes April 4, 2019 (https://www.nytimes.com/2019/04/14/technology/china-surveillance-artificial-intelligence-racial-profiling.html?)
5. San Francisco Bans Facial Recognition Technology (https://www.nytimes.com/2019/05/14/us/facial-recognition-ban-san-francisco.html
May 14, 2019)

從「Uber代替計程車」到「醫師被人工智慧替代」

從「Uber代替計程車」到「醫師被人工智慧替代」

蘇冠賓

中國醫藥大學  精神醫學及神經科學教授

身心介面研究中心主持人

隨著科技的進步，臨床醫師遲早必須因應

「病患對醫師有能力操控醫療AI（人工智慧）」的需求，

甚至在不久的將來，部分專科醫師不可避免地會被AI取代。

交通部預告《汽車運輸業管理規則》修法，阻斷Uber與租賃業合作，網路叫車平台自救會日前號召萬人至總統府前抗議，拉起「沒有人應該輸」的黃毛巾，要求撤回惡法。Uber運用大數據和導航科技的商業模式，推動傳統運輸租賃產業的進步，成為世界推崇「科技推動產業模式改革」的成功案例。

政府和既得利益者不可能永遠拖延科技和社會的進步

有坐過Uber的乘客都知道，「打開APP、輸入目的地、自動獲得旅程所需的時間和費用、事先知道司機的評價和車型、分享行程讓家人好友知道自己的即時位置、下車時不用付現或找零…」。其他還有「沿途共程減碳又減價、尖峰離峰的彈性車資、專為老人嬰兒搭乘的專車、沒有拒載短程或不跳表」的創新做法，以我個人來說，在國外一定坐Uber，在國內有Uber就坐Uber，沒有Uber就自己開車，能夠享受高品質的科技和服務，就是文明人的福氣。

然而，科技進步不免造成相關產業努力工作的勞工失業，是社會進步過程中最大的遺憾。雖然我不坐計程車，但我支持計程車司機捍衛自己的工作權和生存權。然而，政府如何在兼顧弱勢權益和社會科技進步之間的取得平衡，才是真正的政治智慧考驗。政府如果完全無能，「既得利益者」和「死守落伍法規的官員」（有時兩種身分就是同一個人），也不可能永遠拖延科技的進步！

被機器人淘汰的醫師？

回到醫學教育，隨著科技的進步，臨床醫師遲早必須因應病患對「醫師有能力操控醫療AI（人工智慧）」的需求，甚至在不久的將來，部分醫師不可避免地會被AI取代。不只IBM的「華生癌症治療建議系統 （Watson for Oncology）」，「AI醫生」已在放射診斷、病理診斷、糖尿病眼病變、骨折、腦中風、三維骨盆重建…等越來越多的領域大顯身手，就連公認最不容易被替代的精神醫學，也因為「穿載式科技」研發，促成「系統性連續性的行為資訊之收集」和「即時性動態性大數據的分析」，逐漸克服「預測發病」和「客觀評估精神病理」的困難，再加上「情緒辦識、虛擬實境、以及AI心理諮商」對「憂鬱、自殺、創傷症候群、自閉童社交功能」的新研究，使得AI在未來精神醫學的應用上產生無限可能，更會把精神疾病的預防、診斷、治療和研究，提高到完全不同的境界。

在可見的未來，AI時代剩下三種醫師，第一是被機器人淘汰的醫師（機器人做的比我好，但我有很好的醫學訓練，可以轉行到相關產業）；第二是勞工階級的專科醫師（我有能力監督機器人因為我比機器人做的好）；第三是有能力收集「精準臨床大數據（醫師科學家）」並能夠駕馭機器人的醫師（利用AI如虎添翼的醫師）。近年來台灣推動廉價式健保制度，醫師被「衝刺服務量」激勵，排擠「維持專業價值」的資源和「精進醫術」的動力，變成「只顧、只願、只會」大量地、機械性地提供健保給付的醫療項目，在AI來臨的時代，也就會成為第一批被替代的醫師。當醫師被機械人取代的那一天，醫師可能也會走上街頭去捍衛自己的工作權和生存權，只是社會大眾就不會像同情弱勢勞工一樣去同情醫師。

醫學及科技進步一日千里，醫學教育應該要思考「是否能跟上二十一世紀的腳步？」也應致力朝向培育利用科技解決重大醫學難題的一流的醫師科學家。

蘋果日報：從「Uber代替小黃」到「AI淘汰醫師」

https://tw.news.appledaily.com/forum/realtime/20190425/1556150/

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從基礎到臨床，褪黑激素致效劑與晝夜節律失調的臨床及分子效應

從基礎到臨床，褪黑激素致效劑與晝夜節律失調的臨床及分子效應

蘇冠賓

中國醫藥大學 醫學院副院長

精神醫學及神經科學教授

身心介面實驗室主持人

精神障礙的臨床表現及發病機制與晝夜節律失調有關。由內生性褪黑激素所研發出之受體致效劑，在基礎研究中呈現有抗發炎、逆轉過度氧化作用、並減緩神經退化，在臨床的應用上，也有治療憂鬱焦慮及預防譫妄症的效果。實驗室最近在相關的主題上的試驗成果，利用兩篇原著論文和一篇回顧論文，從基礎到臨床，把晝夜節律失調在憂鬱及焦慮的疾患問題，做深入之探討。

Reference:
1.        Satyanarayanan SK, Shih YH, Chien YC, Huang SY, Gałecki P, Kasper S, Chang JPC, Su KP*. Anti-oxidative effects of melatonin receptor agonist and omega-3 polyunsaturated fatty acids in neuronal SH-SY5Y cells: Deciphering synergic effects on antidepressant mechanisms. Molecular Neurobiology 2018 Feb 3. doi: 10.1007/s12035-018-0899-x. [Epub ahead of print] (IF=6.19, R/C= 25/259, NEUROSCIENCE 9%)
2.        Satyanarayanan SK, Chien YC, Chang JPC, Huang SY, Guu TW, Su HX, Su KP*. Melatonergic agonist regulates circadian clock genes and peripheral inflammatory and neuroplasticity markers in patients with depression and anxiety. Brain Behavior and Immunity (In Press)  (IF=6.128, R/C= 27/252, NEUROSCIENCES)
3.        Satyanarayanan SK, , Su HX, Lin YW, Su KP*. Circadian Rhythm and Melatonin in the Treatment of Depression. Curr Pharm Des. 2018;24(22):2549-2555. 

精神障礙的臨床表現及發病機制與晝夜節律失調有關。由內生性褪黑激素所研發出之受體致效劑，在基礎研究中呈現有抗發炎、逆轉過度氧化作用、並減緩神經退化；而在臨床試驗上顯示可以透過調整晝夜節律的相位，成為治療焦慮、憂鬱及睡眠障礙的新療法。此外，愈來愈多的基礎及臨床研究也發現，抗鬱天然物omega-3多元不飽和脂肪酸（omega-3 PUFAs）有抗發炎、逆轉氧化作用、減緩神經退化及臨床的抗憂鬱效果。我們最近的使用神經細胞的毒性研究模式，發現褪黑激素致效劑與omega-3 PUFAs對神經保護、抗氧化及抗發炎具有協同加強的作用，這項研究最大的目的，是希望能做為未來合併兩種天然抗鬱物質，進行下一步的臨床試驗，以實驗來推廣營養醫學在憂鬱症之治療與預防的概念。

• The results demonstrated that RMT and EPA synergistically provide effective neuroprotective, anti-oxidative/inflammatory effect against oxidative stress. (意即在細胞層面，RMT/EPA combination對於神經細胞保護有加成的效果)
• Cell viability: Rescue (RMT+EPA; FLX+N3; EPA); Prevention (RMT, RMT+EPA; EPA). (意即RMT/EPA combination, 藥物/N3 combination & EPA有類似治療的效果；而對於RMT, RMT/EPA combination; EPA有類似預防的效果)
• ROS: Rescue (DHA-, RMT-0, FLX+); Prevention (EPA-, DHA-, RMT-)
• NFkB translocation: Rescue (RMT+, FLX-, EPA-, DHA-); Prevention (All +)

最近我們更進一步透過臨床研究，探討褪黑激素致效劑之改善睡眠及抗憂鬱的臨床療效，以及其在神經保護（BDNF & GDNF）、神經內分泌（melatonin & cortisol）、抗神經發炎（IL-1beta, TNF-alpha & IL-10）、和對生物週期基因（CLOCK, PER1, PER2, CRY1, CRY2, NR1D1, NR1D2, DEC1 & TIMELESS）的調節機制。