食用油加工就是不好，真的嗎？—「PanSci TALK：天然ㄟ尚好？II 」

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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• 作者：陳曼婷 | 澳洲註冊營養師，目前服務於 Aranth 安曼營養

現代社會中，吃不飽已經很難成為困擾，但是怎樣才能吃得好、吃得健康，就是個挑戰了。許多人的三餐是靠外食解決，特色包括各種速食、高糖飲料、加工零食和路邊攤的高脂小吃。就連便當時，也常見的都是多肉少菜的選擇，例如滷肉飯、排骨飯、雞腿飯和牛肉麵等等。

這些飲食習慣會造成怎樣的健康風險呢？近年來，許多被認為是老年人的疾病，患者年齡亦越趨年輕化。以下是幾個飲食習慣不佳長期下來，會帶來的健康風險：

不良飲食習慣可能會導致的疾病們

心血管疾病：已經不是中老年人的專利！

很多人會以為心血管疾病，像是中風及心臟病等等，主要患者是中老年人。但事實上，60 歲以下病例已經增加至過半，出現愈來愈多 30-40 歲的年輕病患，特別是男性 。

研究顯示，在 20 多歲時的生活方式會直接影響到 40 多歲時的心血管疾病風險。若能保持健康的生活方式便能降低心血管疾病的風險，例如：

• 身體質量指數（BMI）維持在健康範圍
• 沒有煙酒習慣
• 健康飲食
• 規律運動

相反地，沒有保持任何一種健康生活方式，到了中年時有 95％ 的人的會有高度的心血管疾病風險。因此，有心臟病家族史的人更加需要從小培養健康的生活方式。

除了以上提到籠統的健康因素生活，我們的飲食中最值得注意與心血管健康有關的隱藏殺手就是反式脂肪了。由於反式脂肪方便儲存、價錢廉價、而且能使食物口感分外酥脆，廣泛地被加工食品業應用。

每日反式脂肪攝入量如果達到少至每天總熱量的1%，就會對心血管健康構成重大威脅。舉例來說，如果每日攝取約 2000卡的熱量，則反式脂肪則不應多於 2.2克，約等於半茶匙的分量，非常容易超標。攝取反式脂肪會增加體內壞膽固醇的含量，導致冠狀動脈的動脈硬化阻塞，提高患上冠心病及中風的風險。

癌症：青壯年人的頭號死因

除了心血管疾病，癌症亦是趨年輕化的疾病之一。 根據衛生福利部的死因統計報告數據，從2014年起截止 2018年為止，25-44 歲的青壯年人的頭號死因皆為惡性腫瘤。 同時，這個群體罹患癌症的人數亦逐年有所增加。

目前有多種癌症被證實與飲食中缺乏蔬果有關。據數據估計，在全球範圍內每年因水果和蔬菜攝取不足而造成的癌症死亡人數超過 37 萬。以歐洲為例，蔬果攝取不足而引起的癌症佔高達全部個案的百分之三十。

與歐美地區不同，在東南亞地區食道癌和胃癌都更為普遍，這類癌症的致死率亦偏高。這與在我們的飲食文化中常被忽略的飲食陷阱——醃製蔬菜，大有關係。常見的醃製蔬菜包括拿來當開胃菜或小菜的醃小黃瓜和蘿蔔，以及糖醋薑、鹹菜、榨菜及梅干菜等等。

早在1991年，國際癌症研究機構（IARC）已將傳統的亞洲醃製蔬菜列為可能對人類致癌性的蔬菜食物，並進行相應的研究。醃製的蔬菜在製作過程中，如果處理不當，很容易讓真菌增生，從而產生致癌化合物例如N-亞硝基化合物和黴菌毒素。統合 34 個研究整合分析結果顯示，攝入醃製蔬菜會增加食道癌風險約兩倍。

因此建議飲食中儘量還是以新鮮蔬菜為主，醃製蔬菜越少吃越好。如果因為儲存原因，可以選擇經發酵蔬菜代替，例如泡菜等含益生菌的蔬菜製品。

痛風：不致命，痛起來很要命

痛風是由於尿酸含量過高，導致尿酸結晶於關節的疾病。痛風雖然不致命，但發作時引起的疼痛難耐會對日常生活造成莫大的不便。

痛風在過去被稱為「皇帝病」，因為高尿酸通常是發生在愛吃肉、愛喝酒和長期高油高糖飲食的人身上。近年來隨著生活富庶和飲食習慣的改變，高尿酸引起的痛風年輕化現象越來越嚴重。

科學家追蹤了超過 46,000 名測試者共 12 年的時間，發現即使每天只喝少至一罐的含糖汽水，患上痛風的可能性就會高出 74%。同時，我們也要注意果汁、手搖飲、運動飲料和能量飲料等高糖飲料的攝取量。因為因為身體在代謝果糖時會產生尿酸，所以為了預防痛風，含糖飲料攝取建議不超過每月一杯，或可以選擇以代糖替代的產品。

除了前述的含糖飲料以及大家熟知的暴飲暴食以外，過度節食亦同樣是引起痛風發作的因素之一。短時間內快速的減重會導致體內累積的乳酸過多，間接阻礙腎臟過濾體內的尿酸。同時，節食時身體會代謝體內的組織、產生能量，大量增加體內的嘌呤含量，導致尿酸累積。

缺鐵性貧血

台灣約有 1/5 處於生育年齡（15-49 歲）的女性患有貧血，但由於輕微的貧血症狀並不明顯，主要症狀多為疲倦、手腳冰冷及面色蒼白等，很容易被忽視。

在飲食中，比較容易吸收的鐵質來源為動物性血紅素，日常飲食在牛肉和羊肉等紅肉中較為豐富外；其他鐵質較豐富的食物，都是較少每天吃到的類別，例如海鮮類的生蠔、淡菜以及血和肝臟等。

因此除了生理期出血量過多外， 肉類攝取不足及偏食習慣亦是造成貧血的主因之一。數據顯示台灣女性每天平均鐵質攝取只有 11 毫克，遠低於建議 15 毫克的攝取量 。而進食的同時攝取茶或咖啡這些飲料，更會進一步阻礙鐵質的吸收。

缺鐵性貧血會造成疲勞和專注力下降，影響學習和工作表現。美國的一項研究發現，體內鐵質水平過低的大學生， GPA 成績會足足低 0.34 分，相當於台灣百分制的 5 分。

怎樣可以越吃越健康？改善飲食習慣由這幾點做起

由於印象中各種慢性疾病多半困擾的是老年人，對年輕人來講感覺上是很遙遠的事情。多數人雖然都知道均衡的飲食對健康好，很多時候還是想吃就怎麼吃。但其實人體機能在 25 歲以後就會開始衰退，想要延緩衰老並預防壯年時就遭受疾病影響，培養維持良好的飲食習慣非常重要。這件事情並不困難，哪怕是外食族，只要多注意就可以吃得健康。

做法一：減少糖分攝取，選擇低糖／無糖飲料

根據美國心臟協會（AHA）建議，每天添加糖攝取量對男性來說是 37.5 克（9茶匙），女性則是 25 克（6茶匙）。然而，一杯全糖的手搖飲含糖量可能達到 10 茶匙以上，已經達到一天建議攝取量的上限。 

在購買飲料時，我們可以把甜度調整為微糖或無糖。由於我們的舌頭需要時間去適應甜度，如果覺得一下子轉為無糖選擇很難習慣，可以慢慢的從 7 分糖開始、漸漸過渡到半糖，最後轉到無糖。同時，選擇使用鮮奶調味的飲料，例如鮮奶茶，會比使用奶精的奶茶更為健康。

做法二：保護心血管，不選擇反式脂肪製品

所有口感酥脆的糕點類、麵包、油炸食品及奶精類，都可能含反式脂肪。例如早餐時常見的油條、蔥油餅、燒餅、可頌和鬆餅等都是含高反式脂肪的選擇。較為健康的早餐選擇包括歐式的全麥吐司或麵包夾新鮮蔬菜和肉類、日式飯糰、中式包點（例如菜肉包和香菇包）等等。

選擇零食時則可以留意成份表，避免選擇含有「氫化植物油」、「氫化脂肪」、「起酥油」、「部分氫化油」或「植物乳化油」等字眼的加工食品。

• 以下為常見的反式脂肪含量較高的食物：

做法三：新鮮蔬果入餐，補充維他命和抗氧化物

蔬果含有豐富的維生素和抗氧化物，也是膳食纖維很重要的來源。若是主餐少了蔬果的搭配，則會減少膳食纖維提供的飽足感，容易讓人過量食用高油、高糖的食物。而且，長期蔬果攝取不足是很多慢性疾病的風險因素之一。

世界衛生組織建議每天應進食 400 克以上的蔬果。想要確保攝取足夠的蔬果，建議每餐都至少有一份新鮮的蔬果（並非只是為了好看的擺盤）。例如早餐可以配搭一個蘋果或香蕉、午餐和晚餐可以額外點一份沙拉、清炒蔬菜、涼拌蔬菜或菇類。

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本文由衛生福利部食品藥物管理署委託，泛科學企劃執行

文／鄭皓元｜疾病管制署疫情中心防疫醫師、台大兒童醫院小兒感染科兼任主治醫師

以下是強者我朋友的真實故事：

「上次我吃壞肚子在家一直拉肚子，我本來以為拉個幾天就好了，沒想到最後拉到都沒力氣站起來了，還好我朋友來探望我，馬上帶我到醫院急診室，一量血壓才發現血壓只有 70 mmHg（正常人約 100-120 mmHg 之間），原來我已經呈現半休克狀態了……。」

兇手就是「諾羅病毒」

到底是什麼病毒這麼兇狠呢？其實就是近年來常上新聞的諾羅病毒。諾羅病毒（Norovirus）是一群無套模（Envelope）的 RNA 病毒，過去又叫做類諾瓦克病毒（Norwalk-like virus, NLVs），感染人類後主要引起腸胃道發炎。此病全年均有可能發生，但以冬季最為常見，可以侵犯所有的年齡層，根據國外研究的估計，一個人一輩子可能得到諾羅病毒感染的次數甚至可能達 5 次之多。

諾羅病毒的傳染途徑主要是透過「糞口傳染」，病毒能長時間存活於患者的糞便、甚至嘔吐物中，只要吃進被病毒污染的食物及飲水、摸到受感染之病人的排泄物或嘔吐物污染的物體表面，再接觸自己的口、鼻或眼睛黏膜等等，都有機會被病毒感染。再加上諾羅病毒感染人類造成疾病，只需極少的病毒量（少至十幾顆）便可能致病，所以若病患的嘔吐物形成飛沫，在附近的密切接觸者吸入也可能遭受感染。因為病毒存活時間長、致病病毒量少等特性，在一些照護機構、學校、醫院，甚至是遊輪或軍營……等人口密集的場所，只要有病例出現，常常都可能會發生大規模群聚感染。

不是最近才出現，可能是我們沒發覺

事實上，諾羅病毒並非近年的新興病因物質，也不是最近才開始大規模的引起人類的腹瀉群聚事件。根據國外的統計，諾羅病毒引起的腹瀉疾病在世界各國幾乎都是排名第一，尤其是在環境衛生相對良好的已開發國家，因為飲食衛生問題引起的各種細菌性食物中毒相對來說較少，諾羅病毒更是常年高踞食品中毒事件病因物質的第一位。

雖然諾羅病毒的主要傳染途徑為糞口傳染，但其實病毒也可能存在於周遭的環境當中，許多國家曾做過地下水的抽樣調查，便發現不少水源其實都驗得出諾羅病毒。像去年國內幾處觀光勝地爆發的諾羅病毒腹瀉群聚事件，許多起事件都懷疑是平日所使用的山泉水遭諾羅病毒污染所致。

除此之外，由於養殖的帶殼貝類，如生蠔牡蠣，這些多為濾食性的生物，會濃縮水中的物質，若是生活的水域受到諾羅病毒的污染，這些貝類便可能累積許多諾羅病毒在體內。若是人類食用時沒有澈底的煮熟把病毒破壞，便很容易被病毒感染而生病。近幾年隨著檢驗技術逐漸進步，相關的食品中毒案例調查也引入了諾羅病毒的檢驗調查，也才發現其實諾羅病毒引起的食品中毒案例比想像的多。

尤其是全球化貿易的時代，各國間的食品交流遠比我們想像中密切，有時風險不僅只是出現在台灣，也可能藉由進口食品帶入國內。例如幾年前的某知名連鎖餐廳爆發因生蠔遭病毒污染導致的多起食品中毒事件，或是去年台東綠島數起旅行團爆發食品中毒事件，其實肇禍的食品都是從韓國進口的生蠔。為防止類似案件發生，食品藥物管理署已要求韓國輸台貝類需檢附該國衛生主管機關之證明文件，始得受理報驗，以保障民眾飲食安全。

自己把關放進嘴裡的食物

除了政府相關單位持續監測並發現存在於食物中的風險外，身為一個消費者，也必須為自己放入口中的食物做好把關，例如要確定食材來源安全無虞才能生食，而預防食品中毒最好的方式還是澈底的煮熟再食用，並注意諾羅病毒防治五要訣，才能吃得安心又安全。

要防止病從口入，以下幾點是可以注意的：

 1. 勤洗手，備餐前、進食前、如廁後及照顧病人後（包括為嬰幼兒或老年人更換尿布或處理排泄物或嘔吐物之後），皆應以肥皂或洗手乳正確洗淨雙手。

2. 外食要選擇乾淨衛生，食材來源可以信賴的餐飲場所。

3. 避免生食生飲，尤其是貝類水產品應澈底煮熟再食用。

4. 出入公共場所，應戴口罩以避免飛沫傳染。

5. 如果懷疑諾羅病毒感染，需等症狀消失後至少 48 小時才接觸食物製作。