國立陽明交通大學公共衛生研究所

【校友分享】從生物統計到CRO：資深統計程式設計師的職涯分享

5/19(二) 本所邀請到蔡傑瑞校友，現任百瑞精鼎國際股份有限公司 (PAREXEL Taipei) 資深統計程式設計師 (Senior Statistical Programmer)，詳細講述他的職涯發展與心得分享。蔡學長具備清大生科與分生碩士的跨領域科學背景，隨後自陽明公衛所生物統計組畢業，並進入外商臨床試驗委託機構 (CRO) 發展，累積了豐富的實戰經驗。他指出，統計程式設計師 (Statistical Programmer, SP)在臨床研究中扮演後端關鍵角色，主要與資料監管 (DM) 和生物統計 (BS) 部門密切合作，負責處理涉及人命、需要高度驗證與法規遵循的臨床數據。

學長詳細拆解職能內容，指出 SP 的四大核心工作包含資料清理 (Data cleaning)、將資料轉換為 CDISC 國際標準格式 (SDTM 與 ADAM)、透過寫程式產生統計分析產出 (Table, Figure, Listing)，以及最後彙整送審 Package。針對想進入 CRO 產業或外商工作的同學，他強調專業能力可在實作中慢慢累積，但流利的英文溝通能力至關重要（即便與本地同事溝通也多需使用英文書信）；此外，除了傳統的 SAS 語言，R 語言與 AI 輔助工具（如 GitHub Copilot）在符合資料安全與客戶授權規範下的應用也越發受到重視。同時他特別提醒，臨床產業極度重視病人隱私與「雙重程式設計 (Double Programming)」等職業倫理，這是維持數據品質絕不能觸碰的天條。感謝傑瑞校友帶來的充實內容，讓學弟妹對公衛人在數據科學與臨床試驗領域的發展有更具體的了解。

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【學術演講】Understanding cancer screening disparities using international data

5/12(二)本所劉家軒老師分享其如何運用國際大數據，說明癌症篩檢不平等現象。劉老師在演講中指出，癌症篩檢的成效與普及程度，在全球不同地區與族群間存在顯著差異。透過分析多國的公共衛生數據，老師展示了癌症篩檢的參與率不僅受到該國醫療資源多寡的影響，更深層地與社會經濟地位、地理可近性及文化背景息息相關。

老師首先分享其運用美國 NHIS 執行的研究，指出低教育程度、無醫療保險或貧困族群在乳癌、子宮頸癌及大腸癌篩檢的參與率顯著較低，且研究發現非侵入性的大腸癌篩檢工具在各族群間的落差較小。接著，老師將視角轉向 HIV 盛行率極高的史瓦帝尼，發現 HIV 陽性女性在子宮頸癌篩檢規範的遵循率顯著低於陰性女性。

老師說明未來公共衛生政策的制定，必須針對不同族群的特定障礙對症下藥，才能真正實現健康平權。而除了癌症篩檢外，初級預防更是對於防範癌症的最佳解。感謝劉老師今日帶來的充實演講內容以及參與者的熱烈討論。老師深入淺出的數據解析，讓我們更加了解全球目前的公衛政策與健康現況。

#公共衛生 #陽明交大公衛所 #癌症流行病學 #癌症篩檢 #健康不平等 #國際公衛研究

［公聽會資訊］

「如何善用公共衛生師建構韌性臺灣」公聽會
—公共衛生師立法了，然後呢？

一、會議時間：2026年5月20日（三）10:00~12:00
二、會議地點：立法院群賢樓802會議室
三、主辦單位：立法院厚生會、立法委員劉建國、王正旭國會辦公室、台北市公共衛生師公會、台灣公共衛生學會。
四、邀請單位：衛生福利部（醫事司、國民健康署、疾病管制署）、銓敘部、人事行政總處、地方政府衛生局…等。

會議簡章
自 2003 年 SARS 疫情後開始倡議的《公共衛生師法》，終於在 2020 年新冠肺炎期間三讀通過，展現了政府對公共衛生領域的高度重視。然而，時至 2026 年，雖已有約 400 名公共衛生師通過專技考試取得資格，但在實際聘任與職涯發展上卻遭遇重重困境，例如：「官等職等職稱屬性區分表」中尚未納入公共衛生師、行政機關編制缺乏公共衛生師職稱等，均使公共衛生師之聘任或執業登記受阻。在歷經 SARS、新冠肺炎等不可預期的新興傳染病衝擊後，我們更應在平穩時期積極建構具備韌性且永續的公共衛生體系。其中，「專業人員的佈建」正是最關鍵的一環。專業人才的教考訓用並非一蹴可及，面對全球化下新興傳染病的不可預期性，完善公共衛生體系及其配套措施實屬刻不容緩。爰此，召開此次公聽會，盼邀集中央與地方政府、學界及公會等代表與專家，共同研議《公共衛生師法》立法後的人員佈建及相關配套機制，為守護健康永續、韌性台灣的目標共同努力。

報名連結：
https://forms.gle/fe6GegDibSzLxWmT9

🎉 《公共衛生師法》通過六週年啦！

2020年5月15日，立法院三讀通過《公共衛生師法》，正式將「公共衛生師」納入專門職業及技術人員體系，為台灣公衛專業發展立下重要里程碑。

六年來，我們見證了制度從無到有、從立法到落地的每一步。感謝所有為這條路付出的前輩、同仁與夥伴，你們的努力讓公共衛生的價值被社會看見。

下一個六年，我們繼續同行。💪

#公共衛生師法 #公共衛生 #六週年

《公共衛生師法》六週年推動與發展里程碑
2020年5月15日立法院三讀通過

📢 護理師過勞、病人安全、健保財源⋯⋯

這些問題，其實都指向同一個核心。

三班護病比終於立法了，這是護理人員長期努力的成果，也是病人安全的基本保障。但立法之後，政府說「延後兩年實施」、「短期不調健保費」——

標準提高了，錢卻還沒到位。

這樣的改革，會不會只是一張空頭支票？

台灣這幾年經濟高速成長、人均所得大幅提升，但我們的醫療投入邏輯，是否還停留在低成本控制的舊時代？當科技業薪資節節攀升，醫護人員的待遇與工作條件卻追不上社會變遷，流失的不只是護理師，流失的是整個醫療體系的未來。

陽明交通大學公衛所周穎政教授與醫學院黃心苑副院長昨日在聯合報撰文，從健康經濟學的角度剖析這場爭議背後更深層的制度困境。

三班護病比的深層啟示 | 聯合新聞網 近期，關於三班護病比的爭議受到各界重視並引起討論。的確，三班護病比具有相當正當性與必要性。長期以來，護理人力負荷過重早已是公開事實；護理人員過勞、離職與回流困難，也早已不是單一醫院問題，而是整體醫療體...

【學術演講】AI 於醫療健康的應用：機遇、挑戰與未來展望

5/4(一) 本所邀請到現任國立台灣大學健康政策與管理研究所的李達宇副教授，分享其在人工智慧與醫療照護領域的前沿研究與實務觀察。李老師曾於英國倫敦大學學院、澳洲墨爾本大學及新加坡國立大學從事研究與教學，研究領域橫跨 AI 醫療應用、機器學習健康經濟學、醫療科技評估與國際衛生，並擔任多本國際期刊副主編。

李老師以人類科技演進史為開場，指出 AI 是第一個能夠增進人類智能的技術世代，其在醫療照護中的應用潛力——從皮膚科影像判讀、乳癌淋巴轉移偵測、兒童發育評估，乃至 COVID-19 疫情的早期預警——已展現出超越傳統工具的效能。然而，他也特別提醒聽眾正視 AI 的潛在風險：演算法偏誤（Algorithmic Bias）可能因訓練資料不完整而導致不公平的醫療判斷；AI 的廣泛應用亦引發病人安全、醫病關係改變、以及過度診斷等倫理議題。他強調，醫療照護領域真正缺乏的並非 AI 應用的數量，而是可靠、安全且具公平性的系統。

針對政策與治理層面，李老師分享了其研究團隊正與台大醫院 AI 中心、衛福部及三總等單位合作，推動負責任 AI（Responsible AI）的規範框架，並對應台灣人工智慧基本法、歐盟 AI 法規等國際標準。

他指出，AI 的創新與管理必須是動態平衡的過程，過鬆或過嚴都可能帶來風險。對公衛學生而言，衛生政策正是確保 AI 技術能真正造福所有人、而非少數族群的關鍵力量。感謝李老師帶來的豐富洞見，為同學們開拓了公衛視角下 AI 應用與治理的廣闊研究空間。

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【校友分享】從公衛到醫材：法規品保專員的職涯分享
5/5(二) 本所邀請到林慧雯校友，現任台灣泰利福醫療產品有限公司(Teleflex Medical Taiwan)資深法規品保專員，詳細講述她的職涯發展與心得分享。學姊從陽明公衛所畢業後，先是在 NGO 擔任執行秘書、食藥署TFDA審查與稽核員，後來跨足到外商醫療器材產業，累積了豐富且多元的實戰經驗。她指出，醫療器材產業範疇極廣，從簡單的口罩到高階的達文西手臂皆屬此類，在台灣醫材廠數量龐大的背景下，公衛背景學生在法規事務(RA)與品質保證(QA)領域擁有廣大發揮空間。
學姊詳細拆解職能內容，指出 RA 負責產品查驗登記與法規標準變更，而 QA 則需維護品質管理系統、處理客訴與不良事件通報，兩者都需要高度的細心與彙整能力。針對想進入 TFDA 或外商工作的同學，她強調專業能力可以在實作過程中慢慢學習，但主動學習、負責任的態度、敢於與外籍主管溝通的膽量，以及在撰寫論文時磨練出解決困難的人格特質，才是面試脫穎而出的關鍵。感謝慧雯學姊帶來的充實內容，讓學弟妹對公衛人在醫材法規領域的發展有更具體的了解。

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「看清自己的形狀，找到每天早上醒來想到要做就會覺得開心的事。」

這是陳娟瑜老師在接受醫學系學生訪問時說的一段話，讓小編覺得很有感觸。

老師從護理背景走進公共衛生與流行病學，深耕藥物濫用與兒少心理衛生研究多年。這篇訪談裡，她談的不只是研究，還有：面對成癮患者時該怎麼放下偏見、在進入診間前最需要建立的公衛觀念，以及在壓力極大的環境裡，如何真正地「看到自己」。

推薦給正在走醫療路、或對公共衛生有興趣的朋友 ❤️

https://www.instagram.com/p/DXybWE6GvSM/

1. 老師從臨床護理轉換到公共衛生與流行病學的契機 ​老師自護理系背景出身，轉換至公共衛生與流行病學領域並非出自單一的戲劇性轉折，而是源於對「標準答案」的深刻反思。在醫學院的學習中，老師常感受到許多事情被侷限於全有全無的二分法；直到修習陳建仁教授的流行病學課程後深受啟發，發現公衛領域不僅是一套嚴謹的研究方法，更是一種能針對單一問題探索多重脈絡與機率的思維訓練。透過廣泛旁聽不同系所課程的「排除法」，老師發現相較於癌症流行病學，精神衛生與物質濫用這類缺乏單一標準答案、擁有豐富探討空間的複雜議題，更能引發他極大的熱忱，進而促使他踏上前往約翰霍普金斯大學深造的公衛學術之路。 ​2. 選擇「藥物濫用」與「兒少心理衛生」作為研究主題的原因 ​這兩個核心研究主題，多少有受老師大學時期的社團經驗與早年下鄉收案的震撼教育所影響。大學時頻繁帶領國高中生營隊，奠定了老師對兒少族群議題的強烈偏好。在進行碩士論文的偏鄉收案期間，他曾面臨一起震撼的社會悲劇：一名學生因同儕衝突，遭兩名受酒精影響的同學持酒瓶攻擊發生不幸事件。這讓老師深刻體悟到「酒精與物質濫用」對兒少會造成立即且致命的傷害（相較於幾十年後才浮現的菸害）。此外，赴美求學的經驗讓他意識到，毒品與物質使用絕非單純的個人問題，其背後牽涉龐大的社會弱勢處境與文化脈絡。近期，老師更從藥癮家庭的長期研究中觀察到跨世代創傷的現象（如兒虐的高風險），為了落實早期預防，他進一步將研究觸角延伸至創傷知情與兒虐領域，期望從源頭接住身處高風險環境的兒少。 ​3. 未來醫師如何具備同理心並客觀看待「成癮」議題 ​面對成癮患者，老師務實地提醒未來的醫師們應先放下「完全客觀與同理」的過度理想化期待，因為每個人都會受自身成長經驗影響，社會污名與偏見往往以光譜的形式存在，難以完全根除。然而，實踐同理心的最基礎底線在於「確保醫療服務的平等性」，醫師應時刻自我反思：是否會因為患者有成癮問題，就認定他「不值得」「不能」接受與一般人同等品質的照護與醫療安排？要打破潛在的刻板印象，關鍵在於醫學教育與臨床過程中必須「增加真實接觸」的機會，當醫師能看見成癮者在剝除毒品影響後，同樣只是個脆弱、需要幫助的病人時，便能消弭未知的恐懼或厭惡。最後，老師也期許醫學生在面對社會案件與媒體報導時，能給自己「三秒鐘」的緩衝思考時間，以受過教育的公民素養去探究事件背後的真實脈絡，避免落入直覺性偏見的窠臼。 4. 在正式進入醫院實習、面對病人之前，老師覺得醫學生最需要建立哪一種公衛核心觀念？ 老師認為最重要的是要去思考：病人能出現在你面前，並不是隨機的結果。 當你看到病人時，不要只覺得他生病是個人的責任，而是要去理解他背後的社會脈絡。例如，一位老人家或小朋友能不能出現在診間看報告或穩定接受治療，往往取決於他的「社會支持系統」（Social network & support）——像是他的子女或父母能不能請假帶他來。理解這些醫療以外的社會因素，能讓你在診斷時更有同理心，而不是單純覺得病人不配合治療。 5. 老師怎麼看現在的公衛醫學教育？有沒有覺得哪裡可以再更進步？ 現在的教育應該要從理論轉向「實踐」。現在學生很聰明，會用AI工具找標準答案，但那些答案往往缺乏與現實的連結。 老師舉例今年他在課堂上出了一個題目，讓學生去校內的心理衛生中心門口打卡，這就是想讓大家知道這些資源在哪裡、怎麼運用；也希望藉此能減少校園求助歷程的可能污名與障礙。我認為公衛教育的進步方向，是培養學生的「觀察力」，讓你能在日常生活中辨識出實際存在的社會問題，而不是只會背誦考試的知識(fact)。 6. 醫學系壓力很大，從預防醫學的角度，老師會給學生什麼樣的「自我照顧」建議？ 老師的建議是：要學會看到自己，並且擁有暫停休息的勇氣。在競爭激烈的環境裡，我們很容易陷入跟別人的比較，而忘了聽聽內心的聲音。自我照顧的第一步是「覺察情緒」——當你覺得難過或想哭時，先不要急著否定，而是去分析背後的脈絡：是因為覺得被看輕了？身體太累了？還是因為自己沒達到預期的目標？看清情緒的來源，會比盲目追求外在表現來得更重要。 7. 最後，對於正在努力的高中生或未來的準醫師，老師希望他們具備什麼樣的能力或素養？ 與其追求那種很宏大、抽象的卓越，我更希望大家能「看清自己的形狀」。我們有時候跑得太快，只看到前面還有幾個人、後面有沒有人在追，卻忘了看自己。我希望你們在學習專業技術之外，能找到一件「每天早上醒來想到要做，就會覺得很開心」的事。未來的醫師應該要能接納自己的脆弱與情緒，這種對內在的穩定感與了解，才是讓你能在助人工作的醫療環境或是生涯發展走得長久且開心的關鍵。

【學術演講】Longitudinal Survival Analysis Using First Hitting Time Threshold Regression: With Applications to Wiener Processes

4/13(一)演講邀請到中央大學統計研究所的鄭雅珊老師，分享其在生存分析領域的最新研究進展 。鄭老師指出，傳統的生存分析多半基於比例風險假設，但在實務應用中此假設未必成立，因此她介紹了閾值回歸（Threshold Regression, TR）模型，將個體的健康狀態或產品品質視為一種隨機過程，當該過程首度觸及特定閾值（First Hitting Time）時，即定義為事件發生 。

本次研究亮點在於將 TR 模型由橫斷面資料擴展至縱向資料（Longitudinal Data），鄭老師分享了其與丁美玲教授合作開發的 LTR 模型 。在可靠度分析應用中，研究團隊以雷射產品的劣化實驗為例，利用半參數模型處理具有定常獨立增量性質的資料，有效解決產品在觸及失效閾值後仍有觀測數據的建模難題 。在醫學健康應用方面，則利用心血管疾病研究數據，在維納過程假設下納入隨時間變化的協變數，如血壓、膽固醇與抽菸習慣等，藉此估計個體的起始健康狀態與退化速率 。

研究結果顯示，男性、年長者或患有糖尿病的受試者，其起始健康狀況較差且健康惡化速度較快 。若以受限平均生存時間估計，糖尿病患者發生心血管事件的時間平均較非患者提早約 2 至 3 年 。此外，鄭老師亦開發了易於使用的 R 語言函式並公開於 GitHub，幫助研究者更便利地應用此模型進行推論與預測 。

感謝當天參與交流的師生，讓我們看見統計模型如何將複雜的隨機過程轉化為具體的科學推論，為精準醫療與產品可靠度分析開拓新視角。

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