關於社區健康篩查，你需要知道的6件事
健保署、藥師公會與診所跨機構合作，把功能健康篩查從診間帶進社區藥局。從亞健康概念、分工模式到篩查怎麼做、哪些族群該留意，一次看懂這套預防醫學新模式。
#醫病關係
16 篇文章
醫療AI黑箱和可解釋AI差在哪？怎麼選才安全
企業導入AI常遇到黑箱決策的信任問題，醫療場域因牽動診斷與病患安全而風險倍增。從AI藥物老藥新用案例看可解釋性工具如何讓臨床決策路徑可追溯。
北愛爾蘭泌尿科調查報告出爐：逾千名病患遭召回、系統性治理失靈 主席稱「病患被嚴重辜負」
北愛爾蘭「泌尿科服務調查」6月24日公布報告，認定南方健康信託治理長期失靈，致病患在診斷與治療上受嚴重傷害。退休顧問醫師歐布萊恩被認定為「陷入困境的醫師」，逾千名病患病歷遭召回檢視。
瘦瘦針完整指南：事前評估、用藥監測與飲食管理
想嘗試 GLP-1 瘦瘦針？抽血評估肝腎功能、監測副作用、補足蛋白質，這三個環節缺一不可。帶你了解使用前中後完整的健康管理配套。
心臟監測商 iRhythm 病患資料遭竊勒索：醫療數據外洩的破口又在第三方應用
iRhythm 的臨床與醫材系統都沒事，被攻破的是第三方代管的商業應用、入口是社交工程。醫療資料外洩越來越少發生在資料所在的地方，而在資料流動的地方。
躁鬱症完整指南：從辨識誤診警訊到長期穩定管理
躁鬱症（雙向情緒障礙）因情緒起伏劇烈常被誤認為個性問題，平均延誤診斷多年。本文帶你認識三種類型、常見誤診成因、中醫情志觀點，以及整合藥物、心理與生活調整的實用管理策略。
我與急診室醫生的一次閒談 - 他告訴我平常要注意什麼
急診室第一線觀察：台灣每年逾 750 萬次急診就診，多數原因有跡可循。了解急診常見成因、日常必備準備清單，以及判斷什麼情況才真正需要掛急診。
問題不在 AI 能不能取代醫生，而在我們是不是搞錯了醫療的本質
AI 取代醫生的討論設定了錯誤的問題框架。真正的關鍵是讓 AI 承擔低價值的重複性工作，把醫生時間還給需要人判斷、溝通與承擔責任的場合。
AI 能讓精準判斷真正被支付嗎？解析醫療支付制度的核心矛盾
對單一患者最好的醫療，往往是少做不必要的檢查、避免無效治療。但現有支付制度按程序計費，讓精準判斷的價值難以被看見。AI 是否能改變這個結構性問題？
當病人先問 AI，醫療現場改變的不只是知識取得，而是信任與責任的分配
病人在就診前用 AI 查過症狀、拿到初步建議，這改變的不只是資訊取得方式，而是醫病關係的信任結構與責任分配。從 Reuters 調查到 DTC 模式崛起，分析數位健康平台面對的服務定位根本問題。
中藥用藥安全：長者常見誤區與五不四要原則
長者使用中藥有哪些常見誤區？本文解析自行加量、中西藥併用、過量進補等問題，並說明用藥五不四要原則，幫助長者安全補充、正確諮詢中醫師。
比誤診更難的是：AI 先說出了病人想相信的答案
生成式 AI 不只是把資料丟給使用者，而是把答案組裝成符合心理期待的敘事。這讓診間要面對的，已不只是錯誤資訊，而是一個被迎合過的判斷。本文從問題定義、根因分析到流程應對，系統性拆解這個比誤診更棘手的挑戰。
吃藥配白開水：真的只能這樣嗎？3 個安全原則一次搞懂
你可能也遇過：早上趕著出門，手上是一顆藥，旁邊剛好只有咖啡、牛奶或果汁——「配一下應該沒差吧？」 答案是：不一定只能配白開水，但白開水是最不容易出事的預設選項；而「能不能配別的」要看那一顆藥到底怕什麼、靠什麼吸收。
台灣醫療品質國際排名奪冠健保數位化與預防照護成雙引擎
Numbeo 2026全球醫療保健指數以87.1分將台灣列為全球第一，連續多年蟬聯榜首。健保數位升級的我的健康存摺與分級轉診體系，正是支撐這項排名的兩根支柱，也指向預防醫學的下一步布局。
經痛到底正不正常？原發性與續發性經痛的判斷與就醫時機
經痛分為原發性與續發性兩大類，並非所有經痛都正常。本文說明兩者差異、子宮內膜異位症警訊、止痛藥正確使用時機，以及需要婦科檢查的判斷依據。
保健食品怎麼選才不踩雷？5個關鍵原則一次看懂
多數保健食品對健康成人的效益有限，部分甚至有潛在風險。根據最新實證醫學研究，整理5個選購關鍵原則，幫你分辨哪些值得補、哪些可以省，以及哪些族群才真正需要補充。