Oral - B 高效活氧沖牙機 X Andy老爹
對我比較熟悉的網友們,應該有時會看到我的一些微笑照片裡,帶有金牙的反光,這是因為我國中調皮搗蛋不刷牙的結果,年紀輕輕就裝了好幾顆的牙套,中間也因此受了很多在處理牙齒時的痛苦過程,包含根管治療,植牙等等,連續好幾年都讓我有點抗拒看牙醫,但也因此開始懂得珍惜自己也注重口腔清潔,後來發現原來除了要保養口腔外,還必須要好好照顧牙齦跟牙齒,有了這些概念後,漸漸學會了使用牙線清潔,牙間刷,刷牙後,再加上漱口水可以消毒,然後就安心的上床睡覺,隔天的口腔異味也沒以前那麼重!
後來我發現還有沖牙機這種產品,它可以更容易清潔牙齒中間的各部位,我發現Oral-B 推出一種叫高效活氧沖牙機,標榜有獨家技術,可以抑制細菌,改善口腔環境外,還可以將活氧帶進齒縫及難刷部位,因為這兩個點,我有被打到,所以就買了一組回家使用。
一使用的瞬間我發現,Oral -B 沖牙機在沖牙時的感受很不一樣,原本以為沖牙機是屬於比較尖細的水柱在出水,因為出水方式較尖,充到牙齦的部位,就會感覺容易疼痛,甚至造成牙齦流血。但使用Oral -B活氧沖牙機後發現,它有兩種出水方式,一種是柱狀定點清潔,一種是旋轉式噴射,但兩種使用起來都讓我覺得蠻舒服的。但我個人還是比比較喜歡旋轉式噴射的出水方式,因為它有點像是傘狀在出水,接觸面積較屬於“面”,所以使用起來真的很舒適。柱狀定點也不錯,連續出水的設計,感覺會有點像是在按摩牙齦,不會像一般沖牙機感覺水柱很細,使用起來要小心翼翼。
而五段的段速調整,也可以依照我的需求來調整出水力道!
時至今日,沖牙機已經是我每晚睡前清潔牙齒時必用的產品之一,而且我的電動牙刷一直以來也都是使用Oral-B的產品,兩者搭配著使用,真的讓我很滿意。
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植牙過程圖 在 Dr. 林葳牙科診療室 Facebook 的最佳貼文
【植牙過程大解密🔎】
「植牙過程需要多久?」
「聽說植牙要花好幾個月?」
「隔壁鄰居說植牙還要補骨,弄了一年多?」
簡單來說,植牙的過程為 1️⃣人工牙根植入牙床骨,等待3~4 個月人工牙根與周遭骨質癒合(骨整合, osseointegration) 2️⃣取模製做假牙,將假牙與人工牙根相接。上術過程是最理想的劇本,實際流程存在許多不確定性,主要的變數在於原先壞牙狀態、與拔牙後牙床的「質」與「量」。這當中有許多醫學專業,我會試著用淺白且大致正確的方式向大家解釋。
完整圖文版
https://drlw.blogspot.com/2021/09/blog-post.html
📍關鍵一:原先壞牙的狀態
⚠️⚠️⚠️牙齒一定是壞到不能治療,才需要拔牙並植牙。問題是拔牙後多久可以植牙?這問題沒有標準答案,有可能拔牙立即植牙(即拔即植),也有可能需要等拔牙後數周到數月傷口癒合後再植牙。這取決於原先牙齒與牙床的狀態,以及不同醫師的專業判斷。
📍關鍵二:牙床的「質」
植牙手術時,醫師會判斷牙床的骨質密度。若骨質較密,醫師就會把一個小螺絲🔩(癒合帽,healing abutment)接在植體上、凸出於牙齦外,牙肉癒合後就會形成一個洞,之後假牙就是透過這個洞與植體相接。相反的,如果骨質較鬆,醫師就不會在植牙當次接癒合帽,而是把牙肉完整地縫在植體之上,等骨整合完成後,再進行二階手術💉-牙肉開洞、接癒合帽。
📍關鍵三:牙床的「量」
牙床由牙肉與牙床骨構成🧬。牙肉如果不夠,就需要補肉手術(牙齦移植,FGG)(結締組織移植,CTG);牙床骨如果不夠,就需要補骨手術(GBR) 或鼻竇增高術(sinus lift)。補肉大概需要兩個月左右癒合,補骨則需半年以上才會長好。也因此補骨會大幅拉長植牙完工所需的時間。什麼情況牙床的量會不足?壞牙拖太久才拔、導致細菌🦠嚴重掏空牙床,或是牙齒缺太久、牙床因而退化萎縮....等
✅以上只是約略解釋植牙過程,實際狀況可能複雜得多。患者如果有任何疑問,建議可以與醫師充分討論。
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醫療健康是現階段AI绝佳的應用場景
今年開始我分享比較多醫療相關的文章,特別最近台灣疫情仍在緊繃狀態,分享這篇我談 AI 在醫療健康領域能創造哪些價值,提供大家參考。
最近,我出席了第五屆醫療健康產業投資50人的「H50年度峰會」,就「人工智能醫療醫藥領域的應用機遇與挑戰」進行一場主題演講。我認為,傳統產業「+AI」的時代已經到來,AI將像電一樣穿透各行各業為其降本提效,創造巨大的經濟價值。醫療健康是現階段AI絕佳的應用場景。創新工場將結合自身TECH VC基因,以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,一起探索發掘醫療產業重塑的機會。
以下是來自峰會的現場報導,文章經21世紀經濟報導授權轉載。
「多年前,如果你問我人工智能最好的應用會是什麼,我可能在不同的時期會說是語音識別或者計算機視覺、自動駕駛、金融領域。但今天如果你問我這個問題,我覺得人工智能最好的應用場景,毫無疑問是醫療的場景。」李開復說。
也正因如此,創新工場在兩年多前設立了醫療投資團隊。這個團隊從2019年起以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,目前已經投資了鎂信健康、艾登科技、英矽智能、沃比醫療、予果生物等20多個項目,涵蓋了數據AI、服務、器械、生物製藥等多個領域。
「隨著團隊的擴張,現在醫療投資團隊已經比人工智能團隊還要大了。創新工場將按照原有Tech VC 基因結合度,搭建醫療生物領域專業化團隊,接下來的1到2年,醫療技術領域的投資將是我們的重中之重,我們會把火力集中在IVD(In Vitro Diagnositcs)體外檢測和高值耗材兩個大賽道。」李開復說。
本次分享中,李開復談到人工智能發展的現狀、深度學習的要點及相關要求,同時,重點給大家分享了AI在病理分析、藥物研發、大數據、以及其他特定領域與場景的應用場景,並結合創新工場在醫療AI投資方面的實踐,給參會嘉賓提供了相關建議。
▎AI賦能傳統行業的時代已經到來
李開復認為,現階段能夠做AI的科學家和工程師數以百萬計,AI技術已經普及化。在過去的人工智能1.0時代,大家把AI當「黑科技」,可能最開始並不知道技術具體能創造什麼價值,就先投資進去公司,再幫牠找應用。
但現在情況已經發生改變,AI賦能傳統產業的時代到來,這裡所謂的「傳統行業」並不是說真的很傳統,而是指任何沒有AI的行業,其中也包括醫療產業。
人工智能發展到今天已有60多年歷史,李開復認為其中最重要的成果是深度學習技術的發明。對此,他總結出了深度學習最重要的四個特點。首先,深度學習能夠針對一個目標函數優化到最佳,如識別腫瘤的正確率;其次,數據量越多,結果越好;第三,千人千面,運營在醫療領域可以根據不同患者的家庭背景、基因等信息精準醫療;第四,文字、圖像、視頻等不同數據都可以作為深度學習的內容。這是此前人工智能算法做不到的,因而近年來深度學習取得了很多突破。
李開復也指出了深度學習需要滿足的五點要求:
第一,需要海量的數據;
第二,數據不能是網上爬來的,而是客觀、精準、自動地標註或打好標籤;
第三,只能在單一領域內工作;
第四,需要比較大的計算力;
第五,需要一些AI專家的參與。 AI擅長運用海量數據針對目標函數進行優化,但無法取代人抽象、分析、嘗試的能力和創造力。
至於AI是否適合用在醫療領域,李開復認為,當下醫療領域正在開始產生海量的數據。可穿戴設備、新的醫療方法、基因排序等都提供了多樣化的數據來源,他對AI+醫療的未來有非常大的信心。
但同時他也提到,AI+醫療在當前的發展過程中遇到了一些問題。首先,AI不擅長做「全科大夫」,只能解決某一特定領域的問題,不可過份神話這一技術。其次,傳統醫療需要的是小而精的數據,而AI對數據的要求是海量、結構化、精準化、閉環,因而現成的數據無法完全滿足AI的需求。
此外,李開復指出,醫療是非常神聖的,關乎人的生命與健康,與金融領域、互聯網領域不同。AI+醫療特別要尊重客戶和他們的服務或產品引進方式,而不是盲目教育市場。很多AI科學家創業會把醫療領域想得過於簡單,而李開復建議創業者需要用更嚴謹的方法適應醫院的採購流程,讓醫院現有的負責人意識到AI技術是在幫助他們,而非取代他們。
▎AI+醫療的細分落地場景
李開復認為,目前AI+醫療在一些細分領域有很多具體的落地場景。第一,病理方面有特別巨大的需求。每年會有成千上萬的病理樣本產生,而註冊的病理醫生缺口則很大。在這方面AI雖然不能做最終判斷,但可以幫助更好的篩選,提供更好的建議。
第二是藥物研發方面,最近國際上已經有了一些成果,如美國一家公司做的蛋白質折疊,以及創新工場所投資的 Insilico Medicine英矽智能,已經開始用AI技術幫助科學家發現新藥。 AI技術的加入可以幫助節約90%的新藥研發時間,對未來製藥行業會帶來很大的顛覆。
第三是大數據與AI的結合,近年來有各種新數據產生,如基因、轉錄、蛋白、代謝等等,都可以用來做新的分析,創作更多新的應用和價值,針對每個患者背景做出更精準的診斷。
此外,李開復還提到在骨科手術、神經介入、種植牙等領域,AI都可以創造價值。
AI+醫療是創新工作的醫療團隊所關注的方向之一。創新工場借助自身的AI工程院以及在AI、醫療領域的深入研究,擁有較為豐富的專業知識。李開復認為,做AI最重要的是有海量數據,創新工場會關注真正數據源頭的掌握者,獲得脫敏數據後再思考如何激活,如何做出新的產品,產生更大的價值。此外,團隊也願意接觸一些產業投資人和產業公司,因為這些人更懂醫療的具體流程,大家的合作將產生價值。
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