學會會訊
2007年10月間在國內舉辦的一場國際研討會裡，有個訊息引起我很大的興趣：American Cancer Society (ACS)負責癌症篩檢的主任Dr Robert A. Smith在演講中提到，ACS，American Diabetes Association (ADA)以及American Heart Association (AHA) 三個團體正在合作研究，邀請「阿基米德」一起來分析多重疾病之理想防治對策。我關注這個訊息的理由有二，一是專業學會之間的合作似乎不常見，但或許應該被大力提倡。此次ADA/AHA/ACS攜手合作，無論是否為空前創舉，總是令人期待。其次，阿基米德是實證醫學祖師爺Dr David Eddy的「小孩」（年紀約25歲），再次粉墨登場，我好奇將上演什麼新戲。
先來介紹Dr Eddy的傳聞。出身四代行醫的家庭，Dr Eddy在Stanford Medical Center接受住院醫師訓練，選擇當時最有前景的心臟外科為專科。然而，每天面對許多醫療處置，他開始感到困惑：究竟這些醫療照護措施有沒有意義？醫療證據在哪？（我猜想在1970年代，有這種疑惑的醫師極可能被視為「怪咖」。）一心想探究醫學證據的Dr Eddy，這個時候（才）開始接觸數學。傳聞他在幾天裡，自學啃完一本大學微積分教科書。顯然地，數學不僅令他著迷，更是日後用來探索醫學證據的利器。
後來Dr Eddy取得Stanford大學Department of Engineering-Economic Systems（相當國內的應用數學系）的博士學位。他在1980年發表《癌症篩檢》（Screening for cancer: theory, analysis, and design）一書，透過數學分析指出每年胸部X光篩檢以及每年對低風險群婦女進行子宮頸抹片檢查是浪費醫療資源。這本書不僅對臨床醫學有貢獻（ACS據此修訂相關臨床指引），也讓管理學界驚豔。Dr Eddy因此被美國管理科學學會（INFORMS）選為1980年Lanchaster Prize得主。
Dr Eddy在Stanford大學擔任教授一陣子後，轉赴Duke大學掌理Center for the Study of Health and Clinical Policy。他彷彿「國王的新衣」童話故事裡的小孩，一再透過嚴謹的研究指出哪些醫療措施其實對病人沒有幫助，甚至有害。當前醫界的流行用語EBM (evidence-based medicine)一詞，就是由他在1980年代初期率先使用。值得一提的是，約在稍早幾年（1972年），英國Dr Archie Cochrane發表《效益與效率》（Effectiveness & Efficiency）一書，指出評估醫療處置之必要性。二人英雄所見略同，同是實證醫學的重要推手。
Dr Eddy生活多采多姿，不僅發表醫學期刊論文，開發軟體程式，還寫散文。我讀了他在JAMA上的30餘篇「軟性」文章結集的書之後(1)，心生感觸：他若選擇文學這條路，必然也能走出一片天地來。有趣的是，喜愛登山的他的確走出一條自己的路：美國Grand Teton國家公園裡有一條路徑是他與登山友人共同「開闢」，因此以他們的名字命名留念。
依照《阿基米德寶典：失落的羊皮書》（天下出版）的說法，Archimedes這個名字本身由兩部分組成（希臘人的名字經常如此），「archi」意為原理、規矩，「medes」意為心智、智慧。愛上數學的Dr Eddy，將他的研究結晶取名為阿基米德，似乎不足為奇。簡單地講，阿基米德是應用微分方程（differential equations），結合物件導向程式設計（object-oriented programming）發展而成的數學軟體。該程式除了幫ACS搞定多項癌症的篩檢策略外，ADA網站上的Diabetes PHD是其應用之一（www.diabetes.org/diabetesphd/default.jsp）。由於其數學抽象程度甚高，對模擬情境的刻劃極為細微，令一般數學底子不夠深厚的讀者（譬如，我）心嚮往之，但徒呼負負。個人以為Dr Eddy「一身轉戰三千里，一劍曾當百萬師」，醫療模型建構（modelling）上，恐怕少有人能出其右。
Dr Eddy在1985年離開學術界，創辦公司（Archimedes, Inc.）。除專業學會（如ADA、AHA、ACS等）持續挹注資源協助發展阿基米德外，美國富有盛名的Robert Wood Johnson Foundation (RWJF) 在2007年宣布捐助五年總計$15.6百萬美元的經費給該公司。Business Week雜誌也曾以阿基米德為封面故事（2006/05/29），深入報導。去年夏天，Diabetes Care與Circulation 期刊同時刊登前文所提的ADA/AHA/ACS合作研究成果(2,3)。
吾人由於無法充分理解複雜的數學運算，往往視透明度不夠的模型為黑箱作業，萌生質疑，也有一些人全然否定模型建構這個研究方法。針對這些疑慮， Dr Eddy很有耐心地提醒我們(4)：CT scans與MRI這些儀器都是靠（高深的）物理與數學產生影像，儘管臨床醫師普遍「不知其所以然」，可是醫界都認同它們的「大用」，不是嗎？讓我們期待阿基米德繼續在醫界茁壯！
