Taiwan Society of Emergency Medicine
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台灣急診醫學通訊
創傷醫療正站在一個前所未有的轉折點上。高齡化、極端事件、科技革新、資料科學與輸血策略的重新洗牌,正同時改變我們對「創傷」的定義,也改變我們對「救得回來」的想像。本專刊的五篇文章,從不同角度切入同一個核心命題──在資訊破碎、時間緊迫、資源有限的現場,醫療體系如何更早一步看見風險、更快一步阻斷惡化、更準一步完成復甦。 第一篇從高齡外傷出發,揭示了銀髮海嘯下最棘手的挑戰:那些「看起來穩定、其實正在惡化」的病人。高齡者的跌倒不再是輕傷,而是可能引發顱內出血、隱匿性骨折、臥床後感染與失能的連鎖反應。真正的問題不是影像上有沒有出血,而是未來七十二小時到七天內會不會惡化。人工智慧在此扮演的角色,不只是判讀影像,而是整合生命徵象、衰弱程度、用藥史與功能狀態,協助急診在第一時間看見「隱形殺手」。 第二篇將視角拉向高威脅事件的日常化。主動攻擊、爆炸、工業災害與延遲救援,使戰術戰傷救護(TCCC)不再只是軍事語言,而是急診必須具備的平時能力。民間化與日常化的 TECC 原則提醒我們:院前若能在白金十分鐘內完成止血與初步復甦,到院時的生理狀態將決定存活機會。急診不只是接收端,更是整個救援鏈的關鍵節點,必須主動訓練、主動整合、主動制定跨領域協作模式。 第三篇則呈現創傷醫療的另一個革命──從「等待 definitive care」走向「在第一分鐘就開始 definitive physiology」。REBOA、partial REBOA 與 Hybrid ER 的出現,讓醫療團隊第一次能在開刀之前就介入血流動力學,延長阻斷黃金時間、降低缺血再灌流傷害,並在同一張治療床上完成診斷與止血。這不只是技術進步,而是系統邏輯的重寫:重大外傷的存活率,取決於整個醫療體系能否在最短時間內完成最多事。 第四篇回到創傷照護最混亂的起點──院前現場。資訊破碎、生命徵象不穩、病人無法表達、外觀傷勢與內在出血不一致,使過度檢傷與檢傷不足同時存在。AI 在此提供新的可能:整合派遣語料、受傷機轉、生命徵象與 EMS 紀錄,預測重大創傷、出血風險與資源需求,讓急診能在病人抵達前就啟動團隊、備血或安排影像。然而,模型外部驗證不足、資料品質不一與警示疲乏提醒我們:AI 要真正落地,必須建立本土資料、前瞻性研究與明確的警示後流程。 第五篇則回到創傷復甦最古老、也最具爭議的問題──全血與成分輸血的華山論劍。百年來的爭論從戰場延伸到平民,從直覺到科學,從大量晶體液到 DCR,再到近年全血的再度崛起。文章提醒我們:真正的問題不是誰「天下第一」,而是不同策略如何在不同病理生理、不同族群與不同系統條件下發揮最佳效果。全血並非單一產品,成分輸血也非完美解方;創傷復甦的未來,是在個別化醫療與實證基礎之間,追求更精準、更彈性、更貼近真實世界的平衡。 五篇文章共同指向一個新的創傷醫療觀: 創傷照護不再是「處理傷勢」,而是「預測風險」;不再是「等待惡化」,而是「阻斷惡化」;不再是「單點技術」,而是「系統整合」。 在高齡化、極端事件與科技革新的交會點上,創傷醫療的下一個十年,將由那些能更早看見風險、更快完成止血、更準做出復甦的團隊所定義。願本專刊成為所有站在創傷前線的醫療人員的一盞燈──照亮危險,也照亮希望。 中國醫藥大學北港附設醫院 賴慶元 醫師 中山醫學大學附設醫院 林晏任 醫師 ![]() |