0

0
0

文字

分享

0
0
0

為什麼鴿子走路會搖頭晃腦?──《茶杯裡的風暴》

三采文化集團_96
・2017/08/18 ・2946字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 502 ・六年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

圖/Pixabay

當我們形容一件事情發生得很快,常常會說「一瞬間」,意思是眼睛一開一闔的時間。人類眨眼的時間平均是 1/3  秒,但最快可以達到 1/4 秒,這似乎是相當快的時間,而這個時間內,我們的身體到底做了些什麼事情呢?

當外界的光線進入我們的眼睛之後,首先會撞擊到我們視網膜上的細胞。這些細胞上有特殊的感光分子,會藉由一連串化學反應、產生微小的電流訊號;接著訊號透過神經傳達到腦部,刺激腦部的神經與細胞。當腦部的判斷結果,認為這是需要反應的事情時,就會將指令傳達到身體的其他組織。

來自腦部的訊號,藉由神經內的電流和神經之間的化學分子傳遞;神經之間的傳遞速度會慢於神經內的速度,最終傳遞到肌肉之中時,肌纖維(muscle fibre)的分子棘輪(ratchet)系統會讓肌纖維縮短,接著你的身體就會有所動作。你做事情的速度再快,體內都需要走完這麼多流程,才能在接收到訊息之後做出反應及動作。

眼球神經的簡易示意圖。圖/WikimediaCommons

人類其實是反應遲緩的動物

這些超乎想像的複雜過程,犧牲了我們反應的速度。我一直認為人類是一種相當遲緩的動物,在已知的物理學世界當中顯得笨拙,畢竟我們對於一件事情的反應,需要經歷許多不同的生理過程。當我們好不容易快速地完成了一件事,但是同時許多過程簡單的物理現象,已經完成許多次了,因為它們發生得太快了。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

如果你從相當高的位置,讓一滴牛奶滴到杯子裡,你就會知道我所言不假。當我們盯著液體表面,將無法看見從高空滴落而經過我們面前的那滴牛奶,只能看到牛奶滴落後撞擊水面的波、以及回彈升起的液柱,接著液柱又立即降落,而這些已經是人類肉眼追蹤高速物體的極限。

當我在攻讀博士的時候,指導教授曾經對我說過,如果我可以看到更快速的東西,將會重新思考眼睛所看到的牛奶的現象,並且獲得更多的知識。他同時也告訴我,如果要看到這些物體在高速移動下的樣貌,我們就需要借助一個比人眼看得更快又更小的設備。

當我們盯著液體表面,將無法看見從高空滴落而經過我們面前的那滴牛奶,只能看到牛奶滴落後撞擊水面的波、以及回彈升起的液柱。圖/Pixabay

鴿子走路前後擺頭的秘密

我之所以攻讀博士的原因,就是想要知道緩慢的我們,身旁究竟有多少快速發生而我們卻渾然不知的事物。對於這個世界上所有發生在眼前的事,我都十分著迷,特別是那些太小、太快而肉眼無法察覺的現象。因此進入博士班,我便有很多機會可以接觸高速攝影,讓我看見常人看不到的世界。這世界有很多變化極快的事情,不過人類可以使用這種特殊攝影機:如果你今天變成了鴿子,要如何解決相同的問題呢?

在 1977 年的時候, 有一位大膽的科學家巴立. 佛斯特(Barrie Frost)將一隻鴿子擺在跑步機上。這是一件現在看起來會讓你愣一下、然後大笑,似乎有機會角逐搞笑諾貝爾獎(IgNobel prizes)的事情。隨著跑步機的輸送帶(跑帶)開始運作,鴿子不得不往前跨步以維持在相同位置,但是很快的,鴿子就在跑帶上駕輕就熟地走著,但是巴立發現事情不對勁了。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
如果你曾經在某個城市內的廣場,看著鴿子在地上覓食,應該會發現鴿子在行走的時候,頭部會前後搖擺。圖/Pixabay

如果你曾經在某個城市內的廣場,看著鴿子在地上覓食,應該會發現鴿子在行走的時候,頭部會前後搖擺。我一直認為這種動作很不舒服,而且似乎是把力氣浪費在奇怪的地方。但是跑步機上的鴿子卻沒有搖頭晃腦,這讓巴立了解,擺動頭部一定有其重要原因,而且似乎與運動時的身體無關。這樣的動作實際上是在輔助視覺。

在跑步機上的鴿子即使雙腳在走動,身體還是停留在原地,因此周圍環境不會產生變化,於是牠的頭只要維持在原位就可以看清楚周圍的環境。然而當鴿子在陸地上行走時,身處的位置不斷變化,鴿子的視覺跟不上自己移動的速度,所以牠並非單純地前後搖擺,而是在身體行走時讓頭部維持原來的位置,眼睛有更多時間看清並分析這個場景,接著快速換到下一個位置。

你可以想成鴿子的視覺是一臺照相機,但是拍攝一張照片的速度並不快,所以鴿子必須維持頭部不動去獲得明確的影像以及周圍的狀況,但這時,牠仍持續在走路,因此就會出現身體往前而頭部固定(或是看起來就像頭部往後)的樣子。接著,牠的頭部快速往前,讓眼睛拍攝下一張照片。如果你花一點時間仔細觀察,就會明白我說的現象(雖然牠的頭會停頓一下,但是也不會太久)。

鴿子並非單純地前後搖擺,而是在身體行走時讓頭部維持原來的位置,眼睛有更多時間看清並分析這個場景。圖/Giphy

自動幫你剪輯影片的大腦

目前科學家還不完全明白為什麼有些鳥類的視覺在收集周圍訊息時會如此緩慢,使得牠們必須要這樣擺動頭部,但是有些鳥類卻不用。而且這些鳥類如果不讓自己的視覺變得像是一張張的停格畫面,似乎就無法行動。我們的視覺可以跟上自己跑步或行走的速度,但如果你在行進時需要仔細檢視路邊的物體,通常會有一股「要停下來」的強烈念頭,這是因為我們的眼睛也無法在變動的環境中,快速地蒐集訊息。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

事實上,人類與鴿子的視覺有很多相似的地方(當然我們不會搖頭晃腦),但是因為大腦能夠將移動的圖像拼接在一起,所以我們很難察覺腦中形成的影像其實是眼睛在不同點之間迅速捕捉畫面,並透過腦部處理不斷累積的資訊,最後形成我們意識能理解的形象。

這裡有一個簡單的實驗,找一面照著自己的鏡子,先讓你的眼睛看鏡子中的左眼,接著看右眼(左右順序可以顛倒)。你會發現鏡子中的眼球沒有動過,但是如果旁邊有人在觀察你,他會很肯定地告訴你,你眼球看的方向忽左忽右。這時大腦已經將你的視覺拼接在一起,因此你永遠不會知道自己眼球在轉動。但是我們的眼睛,的確時時刻刻都在轉動。

這就是為什麼我們要依賴電腦

相較於鴿子,人類的視覺反應並沒有快上多少,這代表世界上仍然有很多超乎我們視覺感官的現象。我們生活中常見而習慣的時間尺度,大概是 1 秒鐘到數年這個範圍。如果沒有科學的幫助,我們無法看見千分之一秒內發生的現象,也無法理解需要數千年變化的事物。事實上,人類生活周遭面對的時間,對於整個自然而言不快也不慢,這就是為什麼電腦可以處理這麼多事情,而我們知道人類自己絕對做不來的原因。

電腦的運作其實來自一套簡單的規則,但是當每一項簡單的工作都要在極短時間內完成時,就必須藉由數以百萬計的運算過程來完成複雜的工作,即使我們感覺不到明顯的時間流動。在科技日新月異的時代,電腦的運算速度也與時俱進,但是完成一件簡單工作的時間,從百萬分之一秒變成十億分之一秒時,因為兩者都太快,完全超越我們的知覺而無法分別差異;不過對於複雜的工作而言,區分這兩種時間的差異,就變得非常重要。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

 


 

本文摘自《茶杯裡的風暴:丟掉公式,從一杯茶開始看見科學的巧妙與奧祕》,三采文化出版。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
三采文化集團_96
25 篇文章 ・ 8 位粉絲
閱讀在生活中不曾改變, 它讓我們看見一句話的力量,足以撼動你我的人生。而產生一本書的力量,更足以改變全世界

0

1
0

文字

分享

0
1
0
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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)」!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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!

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

0

1
1

文字

分享

0
1
1
眼睛痛、視線模糊、視力退化?小心!可能是多發性硬化症
careonline_96
・2024/07/05 ・2072字 ・閱讀時間約 4 分鐘

「那是一位 50 多歲的婦女,因為視力變差而就醫。檢查發現是視神經發炎,於是住院接受治療。」臺北榮民總醫院眼肌神經科主任鄭惠禎醫師指出,「腦部核磁共振檢查顯示,除了視神經發炎之外,腦部也有病灶,最終診斷為多發性硬化症。」

剛聽到罹患多發性硬化症時,患者非常難以接受。鄭惠禎醫師說,經過一段時間後,患者漸漸能夠理解這是一個需要好好控制的疾病,也願意聽從醫師的建議接受治療,目前狀況維持穩定,在門診持續追蹤。

多發性硬化症(Multiple Sclerosis,簡稱 MS)是種自體免疫疾病,患者的免疫系統會攻擊自己的中樞神經系統,引起發炎反應,漸漸造成神經退化、中樞神經系統功能受損。鄭惠禎醫師說,多發性硬化症可以在任何年齡發病,較好發於 20 至 40 歲的年輕族群,以女性患者占多數。

多發性硬化症的表現與受到攻擊的部位有關,可能的症狀包括複視、視力異常、色覺異常、眩暈、疲勞、肢體無力、痙攣、手腳發麻、感覺障礙、失去平衡、口齒不清等,而且每次發作可能出現不同的症狀。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

約有 80% 的多發性硬化症患者會表現眼部症狀,而至眼科就診。鄭惠禎醫師指出,視神經炎會造成視力減退、視野缺損、伴隨眼球轉動疼痛、光反射遲緩、甚至失明等;眼球運動系統受到影響,可能出現複視、眼瞼下垂、眼球轉動困難等;中樞神經系統受到影響,可能出現眼球不自主跳動、凝視性麻痺等。

很多原因都會造成視力模糊,大家如果發現有視力模糊的狀況,千萬不能掉以輕心,請盡快至眼科檢查,仔細找出病因。鄭惠禎醫師提醒,至於多發性硬化症患者一定要按時回診追蹤。

「曾經遇過一位多發性硬化症患者,已經發作過視神經炎,但是沒有按時回診追蹤。直到有一天,患者因為視力模糊回到門診。檢查發現患者的視力相當差,視神經已明顯萎縮。若等到視神經萎縮再接受治療,效果大概也相當有限。」鄭惠禎醫師說,「多發性硬化症可能會有一些小發作,而病人沒有明顯的感覺,但是傷害會漸漸累積,神經學後遺症便越來越嚴重。患者務必定期回診!」

積極治療、穩定控制多發性硬化症

針對視神經發炎急性發作的患者,必須先排除感染、壓迫等問題,然後評估是否進行類固醇脈衝治療,以控制發炎。鄭惠禎醫師說,急性期的治療,通常以類固醇治療為主。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在急性期的症狀緩解後,多發性硬化症患者可能需要接受改變病程的治療。改變病程的治療有助於減少發作次數,讓病情維持穩定,盡可能減少神經破壞,避免神經學後遺症持續累積。

有多種藥物可用於改變病程的治療,包括干擾素、標靶藥物、免疫調節藥物等,醫師會根據患者的狀況選擇合適的藥物。目前也有口服藥物可供 13 至 18 歲之青少年使用,便利性高,有助提升治療遵從度。

多發性硬化症患者務必與醫師密切配合,積極接受治療,減少發作次數,維持生活品質!

筆記重點整理

  • 多發性硬化症是自體免疫疾病,患者的免疫系統會攻擊自己的中樞神經系統,引起發炎反應,使神經系統功能受損。多發性硬化症可以在任何年齡發病,較好發於 20 至 40 歲的年輕族群,以女性患者占多數。
  • 多發性硬化症的表現與受到攻擊的部位有關,可能的症狀包括複視、視力異常、色覺異常、眩暈、疲勞、肢體無力、痙攣、手腳發麻、感覺障礙、失去平衡、口齒不清等,而且每次發作可能出現不同的症狀。
  • 約有 80% 的多發性硬化症患者會表現眼部症狀,包括視力減退、視野缺損、眼球轉動疼痛、光反射遲緩、失明、複視、眼瞼下垂、眼球活動受限、眼球不自主跳動、凝視性麻痺等。
  • 針對視神經發炎急性發作的患者,若無禁忌症,通常會考慮進行類固醇治療。
  • 在急性期的症狀緩解後,多發性硬化症患者可能需要接受改變病程的治療。改變病程的治療有助於減少發作次數,讓病情維持穩定,盡可能減少神經破壞,避免神經學後遺症持續累積。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
老花眼怎麼辦?替換老花眼鏡好麻煩,該作雷射手術嗎?
careonline_96
・2024/06/26 ・516字 ・閱讀時間約 1 分鐘

老花眼就是眼睛調節能力隨著年紀而下降。

以前年輕的時候,眼睛像是一台很好的相機,可以看得很遠、看得很近。

所謂的老花就是調節力變差,使我們需戴另一副老花眼鏡,除了近視眼鏡外,還要再加上一副老花眼鏡,來幫助我們看近物。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。