三年前，在一次的Tainan Stroke Club或是類似的會議，聽某大醫院中風中心主任演講，他強調腦中風的照顧，凡事都該evidence-based，照著guidelines制定照護的protocol，然後用綿密的中風登錄與品管指標去監控品質。
當時我聽了，覺得講得好像都對，沒有問題，但是說不出來的哪裡怪；感覺醫師好像變成生產線上的員工，就死板板的按照guidelines與protocol去開藥，達到所謂的指標改善。
這一兩年，開始炒AI在醫療的應用，似乎AI最容易取代的，是機械化的處置與工作。一個中風病人，中風的位置是很偏cortical，infarct位置靠近central
sulcus就一小片，看起來是emoblic，但是找不到Af的證據，可以定義為ESUS （embolic stroke of undetermined source)，這樣的stroke你只開aspirin夠嗎？
可是今年五月，一篇ESUS的double blind randomized trial發現，使用oral anticoagulant比起aspirin，預防recurrent
stroke的效果並沒有比較好，而出血風險卻比aspirin高。理智上，似乎只開aspirin仍是比較好的選擇。
今天，思考這個問題時，我想到了擺盪，科學的範式可能隨著時間演化，常在天平的兩端擺盪；幾年前，Af的病人不開oral anticoagulant好像就是醫師失職，幾年後，也許Af會真被發現，我們over-treat了。因為有更多新證據，有新研究出來。
我領悟到一些事情，寫出來分享，首先是中風登錄只單純拿來算每個月的指標數據，太浪費了。花那麼多人力投入，產生出來的數據，應該要好好拿來分析，研究一些臨床遇到的實際問題，產生新的證據或未來RCT的primer。原油可以拿來點火取暖，也可以精煉成輕油讓飛機上天，產生更大效益。
第二，是醫學的演進，會讓治療更加精緻；以前是腦中風不分大小，都打一樣劑量的靜脈血栓溶解劑；現在是區分中風的mechanism，大血管阻塞，有可救的腦組織，才會考慮動脈內取栓。其他領域，像是oncology，似乎也是如此，治療前根據biomarkers區分要用哪種regimen。
第三，我們應該讓自己活在一種active的姿態，practice當然要evidence-based，但並不是一昧地follow evidence without thinking，那種方式，真的AI就可以取代醫師了；反過來，我們甚至可以主動設計一些prospective
trial，PI initiated，去驗證自己的hypothesis，產生新的evidence。
