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臺北醫學大學 醫學科學研究所碩士班 李愛薇所指導 張毓琦的 探討simvastatin治療牛皮癬之可行性之研究 （2021），提出psa準確度關鍵因素是什麼，來自於牛皮癬、藥物多效性、抗發炎、simvastatin、藥物動力學。

而第二篇論文臺北醫學大學 醫學資訊研究所碩士班 李友專所指導 李宗儒的 運用深度學習技術分析時序性電子醫療紀錄以預測乾癬性關節炎風險 （2020），提出因為有 乾癬、乾癬性關節炎、時序表現型圖、機器學習、深度學習、卷積神經網絡、風險預測模型的重點而找出了 psa準確度的解答。

最後網站PSA值過高 - 衛生福利部【台灣e院】-泌尿科常見問題則補充：目前一般門診都是測的整體PSA，無法將與癌症有關的部分分離出來，在一些比較大的醫院，則可以做這方面的篩檢，同樣是抽血，可以將PSA再細分，準確度更高。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了psa準確度，大家也想知道這些：

探討simvastatin治療牛皮癬之可行性之研究

為了解決psa準確度的問題，作者張毓琦 這樣論述：

牛皮癬是一種由遺傳基因與環境因素兩者交互作用下導致的慢性皮膚發炎疾病，全球約有1.5億的人口深受影響，多數研究指出，與過度活化的免疫細胞和角質細胞之間形成複雜的交互作用，進而引發皮膚免疫發炎反應有相關性，此外，研究也發現，異常增生的角質細胞偏好醣解作用的葡萄糖代謝產能模式並同時降低氧化磷酸化。目前臨床上治療牛皮癬的用藥和方法縱然有其成效，但是導致不少副作用，例如：皮膚不適感和灼傷、肝腎毒性風險增加以及抑制正常的免疫發炎反應等，導致患者難以規律接受治療，故開發低副作用且有效的用藥或治療方法勢不可緩。臨床上證實，治療高血脂症的降血脂藥物---Simvastatin透過免疫調節的多效性減緩牛皮癬發

炎反應，並提出Simvastatin可能透過抑制前驅發炎因子TNF-α和IL-17的分泌以及免疫細胞TH1和TH17的活化和遷移等達到抗發炎之免疫調節功效的假說，此外，研究指出，Simvastatin藉由降低細胞進行醣解作用而提升氧化磷酸化的產能效率抑制細胞增生，雖然Simvastatin局部治療牛皮癬的應用成效，已有少部分研究證實，且皆未深入探討Simvastatin如何調節牛皮癬的分子致病機轉以及Simvastatin局部應用的藥物動力學特性。故本研究利用細胞和動物實驗以及分析化學的技術，探討Simvastain是否會影響牛皮癬的病理機制並評估其藥效性。實驗結果顯示，在細胞實驗中，利用TN

F-α誘導類牛皮癬發炎反應下，給予Simvastatin顯著減緩牛皮癬之細胞訊息轉錄因子路徑TYK2/JAK2-STAT3以及TYK2/JAK2-STAT1磷酸化程度，同時抑制p-STAT1和p-STAT3活化後入核的表現，此外，Simvastatin亦降低促炎細胞激素IL-23以及細胞增生指標ki-67的表現，以及調節TNF-⍺對細胞造成的不正常增生和分化減緩，使細胞週期恢復正常。在動物實驗中，以IMQ誘導的類牛皮癬皮膚炎症，給予Simvastatin局部治療後有效緩解牛皮癬嚴重程度指標、發炎病徵以及降低免疫細胞浸潤，並且減少病變皮膚中ki-67和IL-23的陽性細胞個數，與細胞實驗結果相符

，最後本實驗透過經皮傳輸吸收系統協同液相質譜層析儀，分析Simvastatin以經皮吸收系統釋放藥物成分的藥物動力學特性，實驗結果顯示，局部外用Simvastatin具有高效經皮穿透力，在使用Simvastatin 52.4mg/ml劑量進行經皮擴散測試3小時後達到最高滲透濃度為2.2mg/ml，同時測得3小時之時達到最大滲透率4.2%，以及於4小時累積穿透量達到飽和狀態14.3mg/cm2。綜合本研究結果得知，Simvastatin是極具有潛力發開為牛皮癬的局部外用新藥。

運用深度學習技術分析時序性電子醫療紀錄以預測乾癬性關節炎風險

為了解決psa準確度的問題，作者李宗儒 這樣論述：

研究背景: 乾癬是全身性的慢性發炎免疫疾病，常合併其他共病，像是代謝症候群與心血管疾病等，最常見的是乾癬性關節炎，約佔乾癬患者中的三成，其中15.5%未被正確診斷。若是能早期診斷乾癬性關節炎或預測高風險族群並積極介入治療將能減緩後續不可逆轉的關節變形與預防病患未來活動功能的喪失。目前臨床上尚未有良好的風險預測工具能協助醫師及早發現易罹患乾癬性關節炎的高風險族群。研究目的: 利用全國性的電子醫療紀錄與機器學習演算法建立乾癬性關節炎的風險預測模型。研究方法: 數據資料來源是臺灣全民健康保險研究資料庫隨機抽取的200萬患者(1999年1月1日至2013年12月31日)，其中1,443位為乾癬性關節

炎患者(ICD9 696.0)。本研究使用2.5年的門診與住院醫療資訊，建立包含診斷與藥物記錄的時序表現型圖。運用深度學習方法中的卷積神經網絡建立乾癬性關節炎風險預測模型，用以預測未來半年的罹病風險。模型建立後使用觀察遮蔽分析方法進行模型可解釋性研究，探討對於模型預測能力影響較大的臨床特徵以理解模型如何做出預測和決策。研究結果: 本研究建立二個風險預測模型，第一個模型以1,443位乾癬性關節炎病患和5,772位非乾癬與非乾癬性關節炎病患隨機配對訓練模型與驗證表現。第二個模型以443位發病於乾癬之後的乾癬性關節炎病患與1,772位無合併乾癬性關節炎的乾癬病患隨機配對。第一個模型經過測試資料驗證，

預測半年後乾癬性關節炎風險的準確度達到0.88、靈敏度0.77，特異性為0.92，ROC曲線下面積(AUROC)平均為0.80。第二個模型達到準確度0.64、靈敏度0.80，特異性為0.60，ROC曲線下面積(AUROC)平均為0.70。觀察遮蔽分析方法顯示自體免疫疾病、糖尿病、高血壓等已知乾癬相關共病與乾癬治療藥物會影響模型的預測能力。然而，與乾癬病理機轉不同的疾病，例如異位性皮膚炎，對於模型預測也有所貢獻。研究結論: 本研究以卷積神經網路根據時序性電子醫療紀錄建立的風險預測模型可以預測半年後潛在的乾癬性關節炎病患，尤其是已經罹患乾癬的患者。協助醫療人員和醫療政策制定者針對乾癬性關節炎的高風

險病患提供及早的檢查與治療，以避免未來更嚴重與不可逆的關節傷害產生。

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