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植入性胎盤:讓婦產科醫師畏懼的梅杜莎

活躍星系核_96
・2016/10/21 ・3515字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 481 ・五年級

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文/康巧鈺|台大婦產科醫師

梅杜莎,是希臘神話的蛇髮女妖,傳說凡人只要和她雙眼對視就會被石化。最近網路上火紅的新聞,莫過於臉書上瘋傳關於植入性胎盤產婦的故事。而植入性胎盤那些鼓脹的粗大血管就像是梅杜莎的蛇髮一樣,狂妄的佈滿子宮表面,驚嚇程度總讓產科醫師們非預期遇到時會「X!」的罵了一聲後,就彷彿被石化一般的腦筋一片空白。

希臘蛇髮女妖梅杜莎。圖/Public Domain
希臘蛇髮女妖梅杜莎。圖/Public Domain

如果問一個有在接生的婦產科醫師在生產時最怕遇到的狀況是甚麼?百分之九十九的人應該都會回答:產後大出血、子癲前症、羊水栓塞,還有植入性胎盤。俗諺「生得過麻油香,生不過四塊板」,早期的產婦遇到以上的情形,只能祈求上天保佑,剩下的就看命運造化。然而隨著醫療的進步,超音波、磁振造影、血管攝影栓塞等影像技術的發展,醫生們可以用來對付這些難搞疾病的武器變多了,因此打敗死神的機會相對的也增加許多。

什麼是植入性胎盤?

胎盤(placenta),是哺乳類動物特有連接母體和胎兒的重要器官,由羊膜、絨毛膜和基底蛻膜所組成,專門負責把媽媽的養分輸送給寶寶,再把寶寶代謝的廢棄物帶回母體排泄掉。當它功能不佳時,養分無法運輸,胎兒無法順利長大;如果它的血管生長又受到影響,會變成可怕的妊娠毒血症,導致孕婦高血壓、影響肝腎功能,嚴重者還會癲癇大發作。

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一般來說,胎盤在生長的時候,是附著在子宮內壁上,當寶寶順利產下之後,子宮便會收縮把胎盤自動排出。但是植入性胎盤不一樣,它是因為子宮底層蛻膜有缺損,造成胎盤異常的植入,緊緊地黏在子宮內壁不打緊,還伸出它的魔爪還有一堆大血管到子宮肌肉層裡,好像是樹根或是滲入紅磚牆裡的水泥一樣,讓胎盤牢牢地抓住子宮,兩者變得密不可分。

胎盤分不開,有甚麼好緊張的?大家或許會有這般疑惑。如此這般黏人的胎盤無法完整剝離,留在子宮內會造成產後大出血,幾千或幾萬 c.c. 的出血量,造成休克甚至有生命危險;再來它有可能侵犯到子宮附近的器官,如膀胱和直腸等,要將它們分開就好比要分開兩張用強力膠黏起來的紙張,不但很難分開,還有很大的可能會把紙撕破。

古早時期不管胎位或幾胞胎都是自然生的年代,應該很難想像生個小孩會遇到這麼棘手的情形,不過植入性胎盤發生率確實隨著近幾十年來剖腹產率的上升而增加許多,從 1930 年代的三萬分之一,到 1970 年代的 1/4027、1980 年代的 1/2510,一直到最近十幾年的 1/533,上升曲線呈倍數成長,可說是越來越多人會遭遇到這般考驗。

植入性胎盤有哪些種類?

植入性胎盤大致上根據子宮肌肉層被侵犯的深度分成三類:

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正常胎盤(Normal,左上)、沾連性胎盤(Accreta,左下)、植入性胎盤(Increta,右上)和穿透性胎盤(Percreta,右下)。圖/By TheNewMessiah, Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=6367136
正常胎盤(Normal,左上)、沾連性胎盤(Accreta,左下)、植入性胎盤(Increta,右上)和穿透性胎盤(Percreta,右下)。圖/By TheNewMessiah, Public Domain, wikimedia commons.

1.粘連性或沾黏性胎盤(placenta accreta):胎盤絨毛黏附在子宮內壁或是淺肌肉層(內三分之一),是最輕微的一種,佔全部植入性胎盤的 75~80%。

2.植入性或嵌入性胎盤(placenta increta):胎盤絨毛侵入子宮肌肉深層,還沒有吃穿子宮表面,佔 10~15%。

3.穿透性胎盤(placenta percreta):胎盤絨毛侵入穿過子宮肌肉到外面的漿膜層,甚至侵入旁邊骨盆腔內的器官,如膀胱、直腸等等,是最嚴重的植入性胎盤,佔 5%。

什麼樣的孕婦容易出現植入性胎盤?

先前提到剖腹產率的增加間接影響到植入性胎盤的發生率,子宮開過刀受過傷,疤痕處通常比較脆弱,除了容易造成子宮破裂以外,若是胎盤剛好落腳在此,也比較容易造成異常深度的侵犯,也就是植入性胎盤。先前做過人工流產搔刮手術、前胎剖腹、子宮腺肌症和子宮肌瘤、接受過子宮肌瘤切除術等的孕婦,便是好發族群。

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胎盤的位置也會影響。一般剖腹產疤痕都是在子宮下段靠近膀胱的地方,因此若下一胎的胎盤附著在子宮頂或是後壁,植入性胎盤的機率會比較小;但如果是合併前置胎盤(Placenta previa,胎盤位於子宮下段,並且蓋住子宮頸口),那麼植入性胎盤的機率則大大的增加。研究統計,第一胎就發生前置胎盤合併植入性胎盤的機率約 3~5%;至於經歷過一次剖腹產,下一胎如果是前置胎盤,孕婦發生植入性胎盤的機率是 11%;如果經歷過三次剖腹產,同樣在下胎是前置胎盤的前提下,植入性胎盤的機率高達 61%;由此可見剖腹產的次數也和植入性胎盤的發生率相關。

正常胎盤(左)與前置胎盤(右),前置胎盤生長的位置蓋住子宮頸,影響胎兒出生。圖/By OpenStax College, CC BY 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=30148588
正常胎盤(左)與前置胎盤(右),前置胎盤生長的位置蓋住子宮頸,影響胎兒出生。圖/By OpenStax College, CC BY 3.0, wikimedia commons

植入性胎盤要怎麼診斷?

正因為植入性胎盤之兇險,生產中如果是不預期的發現,所造成孕產婦的死亡率非常高。要先認得炸彈的長相,才有辦法避開或是拆除它。因此產前診斷非常重要。

第一個最重要的診斷依據,便是孕婦的病史。針對之前所敘述的一些高危險因子,像是前胎剖腹,或是做過子宮內膜搔刮手術等的病人,要特別仔細檢查胎盤的位置還有型態。因此,當妳的醫生在詢問妳手術史或懷孕史的時候,請盡可能詳細的告訴他,如果因為隱瞞而誤導了診斷,造成無法收拾的後果,相信都不是大家所樂見的。再來就是產前因前置胎盤異常大出血,或產後發現胎盤剝離不完全等造成出血的產婦,都要考慮是不是植入性胎盤。另外若在懷孕早期做唐氏症篩檢,發現抽血的甲型胎兒蛋白過高,也有可能是因為植入性胎盤所引起的。

超音波產檢。圖/By Leval, Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=3349818
超音波產檢。圖/By Leval, Public Domain, wikimedia commons

再者就是醫學影像方面的檢查。超音波機器的發明,讓產檢跨越了一個時代,從憑空想像到能看見子宮內胎兒大致上的狀況。近幾年儀器不斷的進步,讓婦產科醫師們能有更好的工具來診斷這些可怕駭人的疾病。

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超音波在植入性胎盤的診斷上有很重要的角色。不同於一般正常呈現均勻灰階的胎盤,植入性胎盤常有以下特點:(1) 具有不規則低迴音的大窟窿 (2) 膀胱和胎盤交界面的子宮肌肉層不明顯 (3)胎盤底部有豐富且高速的血流,胎盤通常會比較巨大且胎兒也都比原本的週數還要大隻。除此之外,核磁共振也是一個不錯的工具。針對侵犯超過子宮肌肉層,像是吃到膀胱、鑽到骨盆腔側邊的植入性胎盤,也可以有清楚的影像。因此在嚴重的植入性胎盤,除了超音波的檢查之外,有些醫師也會安排核磁共振。

但並不是照著上述這些就可以診斷出所有的植入性胎盤,影像的檢查還是有它的極限所在。比較容易引起大家注意和診斷的,通常都是位於子宮下段,在膀胱附近的前置胎盤併植入性胎盤;如果胎盤位於子宮較上方或是附著在肌瘤上的時候,胎盤和肌肉層的交界沒有辦法像在子宮下段看得那樣明顯,更不用說位在子宮後壁的胎盤了,要事先診斷出這些位置的植入性胎盤,可以說是難上加難。

處置方法有哪些?一定要拿掉子宮嗎?

子宮對於女人來說,算是一個代表的器官,因此對於摘除子宮這檔事,並不是每個人都可以泰然接受的。對於非常輕微的部分粘連性胎盤,是有機會把子宮留下。而目前針對想要保留子宮的手術和治療方法,像是子宮動脈栓塞或是保守地希望經由時間讓胎盤慢慢吸收這類做法,陸陸續續也是有一些文獻的報導,但是成功和失敗率眾說紛紜,且胎盤留在媽媽體內,仍然像個不定時炸彈一樣,除了感染的風險之外,隨時都還是有可能會大出血。因此,針對不想再生小孩或是嚴重植入性胎盤的媽媽,通常都會建議剖腹產同時接受子宮切除手術,如此可以較為降低媽媽因為大出血而休克,甚至死亡的風險。

要執行這樣的手術並不簡單。由於無法事先很明確的知道侵犯的程度,醫生們通常都只能先盡量做好準備,然後在手術台上邊開刀邊祈禱事情沒有想像中複雜。然而許多手術的併發症,如膀胱及輸尿管受傷、腸道受傷或是因大量出血所造成的後遺症,仍然是無法完全避免的。

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植入性胎盤造成的大出血和併發症,仍然是讓婦產科醫師們最頭痛的議題之一。產前診斷和適當的轉診,是降低生產風險很重要的關鍵!希望藉由上述的分享,讓大家可以進一步認識植入性胎盤,這個婦產科醫師們仍日以繼夜在奮力苦戰的敵人。

 

參考資料:

  • Placenta accreta. Committee Opinion No. 529. American College of Obstetricians and Gynecologists. Obstet Gynecol 2012;120:207–11
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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破解迷思!孕婦安心接種流感、百日咳疫苗,保護媽媽與寶寶
careonline_96
・2023/01/05 ・2207字 ・閱讀時間約 4 分鐘

「醫師,孕婦能不能打流感疫苗?」

「打疫苗會不會影響胎兒發育?」

接種疫苗能夠有效預防傳染性疾病,但是孕婦對於施打疫苗常有一些迷思,高雄醫學大學附設中和紀念醫院婦產部詹德富教授說,孕婦可能會擔心疫苗影響胎兒的健康,或影響胎兒的發育。不過,目前會建議孕婦施打的疫苗,都經過安全性檢驗,且有助於預防疾病,對胎兒有好處。

在懷孕期間,媽媽的免疫力會下降,較容易遭到病毒、細菌的感染。詹德富醫師說,另外,在懷孕的過程中,媽媽的心臟負擔增加,而且在胸腔受到壓迫的狀況下,呼吸會比較淺,如果出現上呼吸道感染,病情較容易惡化,可能需要住院治療。

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孕婦施打疫苗後,可以讓身體產生抗體,預先準備。詹德富醫師解釋,當有病毒或細菌入侵的時候,身體才能夠及早做出反應,像是流感的傳染力很強,其實沒有辦法完全不受感染,但是在感染以後,能使疾病的過程比較輕微,恢復得比較快。

「有健康的媽媽,才會有健康的寶寶!」詹德富醫師說,肚子裡的胎兒完全仰賴母體供應,施打疫苗可保護媽媽,讓症狀比較輕微,對寶寶也有好處。此外,媽媽產生的抗體會經過胎盤,傳遞給胎兒,所以寶寶在出生之後,也能受到這些抗體的保護。

孕婦接種流感疫苗,呵護媽咪與寶寶!

流行性感冒是由流感病毒造成的傳染病,常見症狀有咳嗽、流鼻水、頭痛、發高燒、肌肉痠痛等,會比一般感冒嚴重許多。詹德富醫師說,慢性病患者、抵抗力較差的患者,可能出現嚴重併發症,例如肺炎、腦炎、心肌炎等,可能危及性命,也會對胎兒造成威脅。

新生兒的免疫力較弱,若感染流感病毒,較容易併發重症。詹德富醫師說,目前沒有可供 6 個月以下嬰兒接種的流感疫苗,而且嬰兒也不適合使用抗病毒藥物,僅能給予支持性療法。想要保護 6 個月以下的嬰兒,最好的方式是讓媽媽在懷孕期間接種流感疫苗,媽媽產生的抗體會經由胎盤傳給胎兒,讓出生後的寶寶獲得保護力。

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懷孕婦女施打流感疫苗,自身罹患呼吸道疾病的情形至少降低 36%,寶寶出生後六個月內感染流感病毒的狀況也減少 63% 。

已有很多研究證實流感疫苗對於孕婦與胎兒的安全性,詹德富醫師說,任何週數都可以施打,只要進入流行季節,就應該盡快接種流感疫苗。

孕婦接種百日咳疫苗,呵護媽咪與寶寶!

百日咳是透過飛沫傳染,由百日咳桿菌引起的疾病,屬於第三類法定傳染病。詹德富醫師說,百日咳的症狀類似感冒,但是咳嗽會很厲害,且持續 1 至 2 個月以上。

百日咳沒有季節性,任何時候都有可能感染。嬰幼兒會被傳染百日咳,通常是因為父母或兄弟姊妹將病菌帶回家,詹德富醫師說,嬰幼兒得到百日咳時,病情會比成年人嚴重許多,較容易併發肺炎、中耳炎、抽搐、呼吸暫停等,嚴重可能導致死亡;發病的年紀越小,預後越差。

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目前疾管署建議,在懷孕 28 週至 36 週之間接種百日咳疫苗。詹德富醫師說,孕婦施打疫苗,除了可以提升母體對於百日咳的保護力之外,我們也希望孕婦產生的抗體能夠經過胎盤,傳給小朋友。若在懷孕 32 週前接種百日咳疫苗,母體能有較充裕的時間產生抗體傳給胎兒,讓寶寶在出生後也能獲得保護力。

由於家庭成員都有可能將百日咳桿菌帶回家,再傳染給小朋友,所以可以使用「包覆策略」來保護嬰幼兒。詹德富醫師說,所謂的「包覆策略」就是替所有會接觸新生兒的家庭成員接種百日咳疫苗,給嬰幼兒更安全的環境。

雖然多數人小時候都接種過百日咳疫苗,但是經過 10 年後,百日咳疫苗的保護力會漸漸消失,所以替家庭成員接種百日咳疫苗,有助提升保護力。

「如果懷第一胎時已經接種過百日咳疫苗,當懷第二胎時需要再次接種百日咳疫苗嗎?」詹德富醫師解答,「懷第二胎時,建議再次接種百日咳疫苗,這樣母親才能產生較高濃度的抗體,保護嬰幼兒。」

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貼心小提醒

流感、百日咳都會經由飛沫傳染,並對孕婦、嬰幼兒造成威脅。詹德富醫師提醒,請盡量戴口罩、勤洗手、避開人群,減少遭到感染的機會,並且藉由疫苗的協助,提高保護力。

孕婦接種疫苗能夠保護自己、保護胎兒,還能保護家人,詹德富醫師說,懷孕 28 週至 36 週間,可接種百日咳疫苗,至於流感疫苗,無論懷孕週數,都可以接種。家庭成員也可以接種疫苗,利用包覆策略來保護嬰幼兒!

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孕婦能使用猴痘疫苗或藥物嗎?
胡中行_96
・2022/08/08 ・3717字 ・閱讀時間約 7 分鐘

及至 2022 年 7 月,全球已有約 1 萬 4 千個猴痘(monkeypox)病例。[1] 疫情爆發以來,各國政府與學者積極討論防疫政策。孕婦若染疫,不僅病情可能比一般人嚴重,[2] 還有垂直傳染給胎兒的風險。[3]《刺胳針全球健康》(The Lancet Global Health)期刊上,英國皇家婦產科學院主席、副主席等人聯名發表的評論,聚焦於保護母嬰安全;[3] 而美國疾病管制與預防中心(簡稱 CDC),也有介紹此主題的專文。[4]

猴痘病毒。圖/NIAID on Flickr(public domain

猴痘簡介

1958 年猴痘病毒首見於猴子身上,因而得名,雖然囓齒動物才是主要宿主。猴痘的潛伏期約 6 到 13 天。[3] 人傳人的管道,包括接觸患者的呼吸道分泌物、損傷的皮膚或黏膜,或是被汙染的物品。若經飛沫傳播,需長時間面對面才有機會發生。[5] 現在流行的猴痘,屬於死亡率約 1% 的西非病株,所幸不是更嚴重的中非剛果分支。猴痘與天花同為正痘病毒(orthopoxvirus),因此對抗天花的疫苗和藥物,成為應付緊急疫情的希望。[3]

猴痘皮膚症狀。圖/UK Government on Wikimedia(Open Government Licence v3.0

孕期感染猴痘的數據

現在關於孕期猴痘感染的數據不多,[3, 4]《刺胳針全球健康》舉了一個未獲實驗室驗證的案例:一名懷孕 24 週的婦女在染疫 6 週後,誕下皮膚紅疹的早產兒。又過了 6 週,嬰兒便死於營養不良。另外,他們也提到剛果民主共和國的觀察性研究裡,4 名染疫孕婦中,僅 1 人順利產下足月的健康嬰兒;其他 3 個胎兒,有 2 個流產和 1 個胎死腹中。[3]

猴痘病毒。圖/NIAID on Flickr(public domain

治療猴痘的藥物

抗天花藥物 Tecovirimat、 BrincidofovirCidofovir,均被考慮用來治療猴痘感染。《刺胳針全球健康》評論的作者認為前兩個缺乏藥效證據,然後完全沒談最後一個;[3] 但美國 CDC 三個都介紹,還將 Tecovirimat 列為孕婦和哺乳中婦女的第一線選擇。[4] 美國 CDC 承認沒有 Tecovirimat 孕期人體試驗數據,而且連對動物生殖發展的影響也認識不多。唯一曉得的是,當施予比人類正常口服建議用量高出 23 倍的 Tecovirimat,對動物胎兒依然不會有負面影響。至於,孕婦服用是否能預防傳染給胎兒;此藥物對哺乳的影響;還有透過母乳間接釋出的藥物,夠不夠治療喝奶的染疫嬰兒,全部尚處未知。[4]

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至於 BrincidofovirCidofovir,動物實驗結果顯示它們會導致胎兒畸形,所以第一期妊娠的孕婦,千萬不能使用。而母親用藥期間,喝母乳的嬰兒會怎樣,目前還不清楚。[4]

除了這三種證據不夠充分的藥物,美國 CDC 和那篇英國評論,都另有提及牛痘免疫球蛋白靜脈注射(簡稱 VIGIV)。[3, 4] 雖然孕婦施打免疫球蛋白,早已行之有年;不巧 VIGIV 連對動物生殖的影響,都還有待研究。如果孕婦或哺乳中的婦女真的想施打 VIGIV ,美國 CDC 建議依個案情形評估利弊。[4]

猴痘病毒。圖/NIAID on Flickr(public domain))

猴痘疫苗

在英國和臺灣所謂的 MVA-BN 疫苗;[3, 6]於歐盟國家叫做 Imvanex[3, 7] 而美國與澳洲稱之為 JYNNEOS[3, 8, 9] 它是一種非複製性活疫苗,能預防天花和猴痘。[3, 4] 該疫苗對猴痘的防禦力高達 85% 。與猴痘確診者接觸的人,若於 14 天內注射疫苗,雖然來不及預防發病,但仍具有減輕症狀的效果。[3] 目前美、澳、列支敦斯登、冰島和挪威等國以及歐盟,皆已核准使用這款疫苗來預防猴痘。[8-10] 英國政府的態度比較模稜兩可,沒有正式許可這個用途,卻又公告仿單外使用的參考原則。[2, 11][註]

此疫苗製作過程中的減毒程序,使疫苗內的病毒不易複製繁衍。所以理論上沒有必要擔心它會傷到孕婦或胎兒;而且就算疫苗中的病毒流入母乳,大概也對嬰兒沒什麼危害。[3, 4] 不過,或許是礙於人體臨床試驗數據有限,《刺胳針全球健康》的評論建議孕婦,非必要應暫且避開這款疫苗,僅鼓勵暴露於高危險環境的哺乳婦女施打;[3] 而澳洲政府則建議孕婦注射前,應先評估風險及效益。[9] 相較之下,美國 CDC 倒是大膽得多,覺得孕婦與哺乳婦女,都可以和醫師一起決定是否接種。[4, 8]

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ACAM2000 是另一個美國和澳洲許可的選項,[4, 9] 屬於複製型病毒疫苗,有導致流產、先天性缺陷以及胎兒感染等副作用的風險。[4] 因此,二國政府不僅警告孕婦與哺乳婦女不得施打,還呼籲具生育能力的女性,在接種後 28 天內,要避免受孕。[4, 9] 美國 CDC 甚至強調注射此疫苗的男性,這段期間內也要小心,別讓伴侶懷孕。[4]

猴痘病毒。圖/NIAID on Flickr(public domain

孕婦參與猴痘臨床試驗

臺灣目前猴痘疫情尚不嚴重,但也已經規劃採購 MVA-BN 疫苗,[6] 還從國外進口了 Tecovirimat 。[12] 衛福部在 COVID-19 疫情期間,有公告孕婦和哺乳婦女特定的注意事項,[13] 將來或許也會設計專門給她們的猴痘衛教文宣。然而,從歐美的情形可見,由於各國政府掌握的臨床證據不足,對這些婦女根本愛莫能助。根據伯明罕健康夥伴政策委員會的報告,當初因為 COVID-19 疫苗臨床試驗將孕婦排除在外,間接造成疫情期間孕婦和嬰兒無謂的死亡。[3] 有鑑於此,若非有特殊考量,《刺胳針全球健康》的評論主張孕婦應該被納入疫苗和治療的試驗。[3] 不過,他們也承認會接觸到猴痘,或是敢接種相關疫苗的孕婦,必是寥寥無幾。所以,只能期盼前瞻性國際註冊機制,登錄孕婦與高風險族群的數據,來加速藥物及疫苗的安全與效益評估。[3]

猴痘病毒。圖/NIAID on Flickr(public domain

(本文以報導國際醫療新聞為目的,考慮施打疫苗及使用藥物時,仍請以所在地之主管機關政策與醫師建議為準,謝謝。)

  

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備註

「仿單外使用」(off-label use 或 off-label prescription)是指將某藥物用於未經許可的對象、適應症或給藥途徑。[14, 15] 比方說,在英國 MVA-BN 疫苗只被正式允許用來預防天花,但某醫師覺得這個疫苗,也能保護他的高風險病人,免於感染猴痘。雖然主管機關尚未將猴痘列入該疫苗的適應症,這名醫師的想法卻有充足且可靠的科學根據。在這種情況下,他的決定對病人來說,並無可議之處。

  1. Emergency Committee meets again as Monkeypox cases pass 14,000: WHO (UN News, 21 JUL 2022)
  2. Protecting you from monkeypox: information on the smallpox vaccination (UK Government, 01 AUG 2022)
  3. Khalil A, Samara A, O’Brien P, et al. (2022) ‘Monkeypox vaccines in pregnancy: lessons must be learned from COVID-19.’ The Lancet Global Health.
  4. Clinical Considerations for Monkeypox in People Who are Pregnant or Breastfeeding (U.S. CDC, 18 JUL 2022)
  5. 猴痘-疾病介紹(衛福部疾管署,2022年5月30日)
  6. WHO宣布猴痘疫情為國際公共衛生緊急事件,我國將積極監測及整備應變量能,並提醒醫師加強通報及民眾留意(衛福部疾管署,2022年7月24日)
  7. MVA-BN® (Bavarian Nordic, accessed on 03 AUG 2022)
  8. Considerations for Monkeypox Vaccination (U.S. CDC, 28 JUL 2022)
  9. Monkeypox (MPX) vaccines (Australian Government, 4 AUG 2022)
  10. Bavarian Nordic Receives European Approval Of Extension Of Vaccine Label To Include Monkeypox (Bavarian Nordic, 25 JUL 2022)
  11. Connelly D. ‘Monkeypox: a visual guide’. (2022) The Pharmaceutical Journal, 309, 7964.
  12. 我國採購之猴痘口服抗病毒藥物已抵臺,將提供重症及免疫低下確診個案使用(衛福部疾管署,2022年7月28日)
  13. COVID-19疫苗Q&A-8.孕婦及哺乳婦女(衛福部疾管署,2021年11月22日)
  14. Richard Day. (2013) ‘Off-label prescribing’. Australian Prescriber, 36:5-7.
  15. Off-label use of medical devices: Frequently asked questions (Therapeutic Goods Administration, 01 SEP 2021)
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。