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國立清華大學 社會學研究所 林宗德所指導 江偉豪的 為什麼該這麼蹲？ 深蹲爭議中的科學知識變遷 （2021），提出pump set醫學中文關鍵因素是什麼，來自於深蹲、科技爭議、科學知識社會學、相對主義的經驗綱領。

而第二篇論文臺北醫學大學 藥學系碩士班 陳香吟所指導 呂亞庭的 機器學習預測胺碘酮誘發的甲狀腺功能障礙風險 （2021），提出因為有 胺碘酮、胺碘酮引起的甲狀腺功能障礙、機器學習、極限梯度提升、不平衡資料、羅吉斯迴歸、自適應增強、K-近鄰演算法的重點而找出了 pump set醫學中文的解答。

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為什麼該這麼蹲？ 深蹲爭議中的科學知識變遷

為了解決pump set醫學中文的問題，作者江偉豪 這樣論述：

深蹲時膝蓋到底能不能超出腳尖？這項從事深蹲運動時常碰到的困惑，不僅是運動醫學的問題，同時也牽涉到深蹲動作的演化史，以及圍繞「深蹲對膝蓋有害嗎？」所發生的科技爭議。本研究從科學與知識社會學的角度出發，從健身者常見的困惑開始，深入深蹲標準動作的演化史，並從體育史研究、運動醫學論文、健身雜誌等文獻、探討19世紀末美國體育文化（physical culture）的歷史、20世紀後半在深蹲爭議當中發生的詮釋彈性，以及不同版本的標準深蹲動作定案的過程。在20世紀初，早期健身社群逐漸發展以全蹲動作為核心的深蹲訓練法，但到了1960年代，美國運動醫學家Karl Klein首先指出深蹲運動中的全蹲動作有害膝關

節健康，引發健美、舉重選手等早期健身社群的不滿，掀起了第一次深蹲爭議的序幕。爭議最終由Klein取得完全勝利，早期健身社群支持的全蹲為半蹲、平行蹲所取代。然而，隨著新證據的出爐，質疑與支持Klein研究的運動醫學論文陸續在1970年代以後出現，並在運動醫學社群內部開啟了第二次深蹲爭議。複製Klein實驗的研究者認為並無證據顯示全蹲會造成膝蓋傷害，但使用生物力學方法的研究者卻指出全蹲與膝蓋前推的動作對膝關節造成的剪力，明顯高過其他深蹲方式，造成更高的傷害風險。到了爭議最後，運動醫學社群選擇協商雙方陣營的論點，以深蹲時膝蓋的位置作為妥協的空間，並隨新證據調整，最終形成今日教科書中常見的深蹲動作：「

平行蹲時膝蓋能略為超出腳尖」。本研究主張，在兩次深蹲爭議的發展下，早期健身社群與運動醫學社群，因為知識傳統的差異與科學研究不確定性造成的限制，使得深蹲運動的標準動作不斷產生演化。而在20世紀中後期發生的體育研究科學化、體能教練專業化，則加速了爭議發展的過程，並使運動醫學社群取得了結爭議的歷史機遇。從科技史的角度看來，實際上深蹲究竟是否會造成膝蓋傷害，在漫長的歷史中並未有一方給出肯定的答案。唯一確定的，是運動醫學社群在一連串的發展以後，取代早期健身社群的位置，成為今日深蹲動作最重要的知識權威。

機器學習預測胺碘酮誘發的甲狀腺功能障礙風險

為了解決pump set醫學中文的問題，作者呂亞庭 這樣論述：

研究背景胺碘酮引起的甲狀腺功能障礙是一種危及生命、不可預測且常見的藥物不良反應。只收集單次病人資訊進行統計分析無法得到良好的預測結果，同時大資料庫分析常會遇到資料不平衡的挑戰，準確的機器學習能夠能良好預測此多重因子相關且複雜的藥物不良反應。研究目的以再採樣方法調整不平衡數據，以預測胺碘酮引起甲狀腺異常的風險，並藉由重新調整臨床決策閾值來優化機器學習模型。研究方法使用北醫臨床數據庫於2013年至2017年使用胺碘酮的病人進行研究，以來自臺北醫學大學附設醫院、萬芳醫院資料為訓練組，及雙和醫院為外部驗證組。本研究由4種機器學習演算法XGBoost、AdaBoost、KNN和LR模型，除原始數據外，

並進行三種重新取樣方法，共建立16個機器學習模型。使用準確率、精確度、召回率、F1 分數、幾何平均數（G-mean）、ROC曲線及其面積和PRC曲線下面積來比較16種模型的表現，決定最佳模型後，再探討重新調整臨床決策閾值比較模型表現差異，決定於臨床使用的最佳閾值。研究結果本研究使用4075位病人進行訓練和2422位病人外部驗證，其中583(14.3%)為甲狀腺功能障礙組。外部測試集是來自雙和醫院2,422中有275(11.4%)發生甲狀腺異常。XGBoost-SMOTE在所有16個模型中展示了最好的預測結果。準確率0.909、精確率0.574、召回率0.764、F1分數0.660、ROC曲線下

的面積0.926及PRC曲線下面積0.73，而最佳臨床決策閾值為0.673，在此最佳切點之下，F1分數可達最大值0.684。結論機器學習模型搭配重新取樣可以作為胺碘酮引起的甲狀腺功能障礙的個體化風險分層臨床決策的支持工具。

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