【醫學辦案室】死亡之吻？接吻前先問問對方吃了什麼

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！

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

對植物過敏的症狀讓人超痛苦

我們偶爾遇到有人會對工作過敏，但我想和各位分享的是對樺樹過敏。

不過，在這裡只提及一種植物其實十分困難。樺樹、榛樹、梣樹⋯⋯令人涕淚橫流、值得在本章節中占有一席之地的禾本科植物簡直數不勝數，但花粉症的症狀卻大同小異。

法文將這些症狀簡寫成「PAREO」， 剛好跟法國海灘常見的大溪地纏腰布同名：「P」代表發癢 （pruri；鼻子和眼睛發癢）、「A」代表味覺喪失（anosmie； 無法感受味覺）、「R」代表鼻漏（rhinorrhée；雖然拼字很 像，但你不會變成犀牛，只會流鼻涕而已）、「E」代表噴嚏（éternuement），而「O」代表鼻塞（obsstruction；鼻子堵塞）。有些狀況下，病患也會有結膜炎、溼疹、氣喘等症狀。

這些看起來或許都不是大事。感冒或流鼻涕都不是什麼大不了的事情。你可能會想到《白雪公主》裡噴嚏打不停的噴嚏精，真是娛樂效果滿滿。

但對於過敏的人而言，這可一點都不好笑，他們的生活品質因此受到影響，無論在工作還 是生活中都無法全力表現。除了前述症狀之外，他們也受睡眠問題、疲倦和易怒所擾。

社會保險也因此付出大量成本，不只有醫療支出，還有勞工缺勤的成本。在美國，過敏每年造成的成本超過 180 億美元，歐洲則在 550 到 1,510 億歐元之間，比樂透獎金還高！

花粉不只負責繁殖，也讓人類過敏

要為這一切負責的，是種小小的粒子──花粉。花粉是雄性繁殖細胞群，由兩到三個細胞組成，其中一個是雄性配子，這是植物運送精子的方式（不過，讓人打噴嚏的並非精子）。花粉由雄花產生，經由風力或蜜蜂等昆蟲運送，為雌花授粉，繼而結果。因而，花粉是植物生命循環的一部分：如果沒有花粉，就沒有果實、沒有下一代植株。

造成人類過敏的，是花粉粒產生的分子。以樺樹為例，這類分子有兩種蛋白質：「Bet v1」和「Bet v2」。

並非所有的植物都會引發過敏。植物的花粉必須能令呼吸道黏膜發癢，才會引發人類過敏。只有透過風力傳播花粉的植物才會引發過敏，但這並不是唯一的條件；若要引發過敏反應，花粉必須大量傳播，或是成為微小但具有強力的過敏原。 

過敏反應可分為兩個步驟。首先是第一次接觸過敏原當下的致敏反應。免疫系統會產生名為「免疫球蛋白 E」的特殊抗體。這種抗體會瞄準名為「肥大細胞」的組織細胞，並將肥大細胞轉化為手榴彈，準備好在下一次接觸過敏原時引爆。

第二個階段則是過敏反應本身。過敏原將瞄準包覆肥大細胞的抗體，而抗體將釋出組織胺等分子，引發發炎──也就是過敏症狀的來源。

豚草是致敏性最高的植物之一，但排行榜上還有其他競爭對手──日本柳杉（Cryptomeria japonica）。法文雖然將日本柳杉稱為「柏木」或「日本雪杉」，但日本柳杉並非柏木也並非雪杉。

這個例子便說明了拉丁學名有多重要，畢竟俗名經常令人混淆。日本柳杉的屬名「Cryptomeria」來自希臘文的「kryptos」（隱藏）和「meros」（部分），因為其種子藏身於這種柏科植物的毬果之中。日本柳杉正如其名，原生於日本，之後移植至韓國、中國、臺灣，甚至到達留尼旺島和亞速群島。

日文將這種樹木稱為「杉」（發音為 「sugi」），其中最年長的個體之一現年超過 2,000 歲，名為「繩文杉」。1784 年，瑞典博物學家暨旅行家鄧伯（Carl Peter Thunberg, 1743-1828）首次「發現」繩文杉。1842 年， 日本柳杉引入英格蘭及法國。

柳杉對日本帶來強烈的衝擊

四分之一的日本人──也就是 3,000 萬人──受嚴重的花粉症所苦，其中更有 70% 的人過敏是由日本柳杉引起。第二次世界大戰後，為了顧及重建的需求，日本栽種了大量日本柳杉作為建材，光是 1950 到 1970 年間便栽種了 400 萬株。

自此之後，這種植物便以風為舵手，只要花朵成熟，便會釋放恆河沙數般的花粉⋯⋯在風中自由自在地翱翔。日本柳杉的花粉在 2 月至 4 月間於全日本四處肆虐，這個季節也是櫻花盛開的時間。賞櫻的日本人必定會遭受日本柳杉的花粉所苦。

手帕和口罩是這個季節的必備品！另一件令人驚奇的事，則是城市居民的過敏情況比鄉村嚴重。因為花粉會直接落在馬路或屋頂上，不會經過其他植物在自然環境中的「過濾」。花粉症造成鉅額的醫療保健與勞工請假的成本，使日本經濟付出高額代價。

1960 年代，人們才開始注意到日本柳杉引起的花粉症。在此之前，人們只稍微聽過豚草引起的過敏，並未想到要特別留意日本柳杉。從 1960 年代之後，對日本柳杉過敏的人從未減少。今日的日本已經將花粉症稱為「國民病」。科學家找出了日本柳杉的過敏原蛋白質，稱作「Cry j1」。我猜想「cry」或許就是「哭」的意思。想到這裡就不禁吸了一下鼻子。

砍伐數千棵健康生長的樹的確難以想像，另一個選擇則是栽種致敏性較低的樹木。人類已經配種出沒有花粉的無數品種，可供往後栽種樹木時選用。在歐洲也一樣，城市並非一定要栽種樺樹或懸鈴木。

植林很重要，但也要確保人類能遠離過敏原

植林很重要，而且有非常多的好處：生活品質、人類福祉、生物多樣性、在城市裡打造自然的角落⋯⋯只不過在規劃時務必考慮再三。

回到惡名昭彰的日本柳杉，許多研究正在努力以經過基因改造的米粒為基底，來製造疫苗。食用這種米將使人體產生免疫容忍力。這種米將產生一種氨基酸，可以模仿日本柳杉的花粉，進而協助身體對日本柳杉的花粉免疫。目前對老鼠和猴子的實驗結果都十分樂觀，只剩下判斷基因改造米粒究竟是否有其他風險。

過敏有一就有二，無三不成禮

你知道嗎？若一個人對花粉過敏，這個人也有可能對某些食物過敏。

對樺樹過敏的人，可能對蘋果或核桃過敏。對豚草過敏的人，可能對香蕉或哈密瓜過敏。

這類引發過敏的物質，其結構會與主要過敏原相似。其他類似案例更為驚人： 對蜱蟎亞綱動物過敏的人，可能會對海鮮過敏；對貓毛過敏的人，可能會對豬肉過敏。

最近有另一個案例如下：對地中海柏木（Cupressus sempervirens）過敏的人，成年後可能會對柑橘或桃子過敏。

2017 年，有個研究團隊發現這些案例中的過敏原屬於一種新的蛋白質分類，這種蛋白質可以引發花粉或食物過敏。回到日本柳杉，對這種樹木過敏的⋯⋯狗，可能的其他過敏原則是番茄。

——本文摘自《惡棍植物：關於刺痛、燃燒、致死植物的驚人故事》，2023 年 6 月，時報出版，未經同意請勿轉載。

本文由 新萃 Nutri Source 委託，泛科學企劃執行。

你有發現家裡的狗狗經常舔自己四肢，或是身上出現不明紅疹？當心這可能是過敏反應。寵物和人類一樣，也會有過敏反應，過敏可依照「來源」分為三種：吸入性過敏、接觸性過敏和食物性過敏。

不管是哪一種過敏反應，在人的身上都比較容易發現和排除。但狗狗的過敏卻很難處理，如果是接觸性或吸入性過敏，即使你把家裡打掃得很乾淨，還是無法排除帶狗出去散步時可能接觸到的環境過敏原。因此，對飼主來說，最容易控制的是食物性過敏。

食物性過敏是怎麼發生的呢？其實，「食物過敏」這個詞並不太準確。正確的臨床醫學用詞是「食物不良反應」（Adverse Food Reaction, 簡稱AFR）（Jackson, H. , 2009），指的是吃下食物後身體產生各種不良反應。並進一步分為食物過敏（Food Allergy）和食物不耐受（Food Intolerances）兩種。

如果你看過動漫作品《工作細胞》，你就會知道過敏其實只是免疫系統對特定成分產生的過度反應，因此全名為「過分敏感」；而食物不耐受則並非免疫性反應，而是消化系統無法代謝或對該生物體有毒，例如狗不能吃洋蔥或巧克力，否則會致死等等。

由於寵物沒有選擇權，只能吃飼主提供的食物，如果飼料中恰好有會造成牠 AFR 的成分，就可能產生各種症狀。除了腸胃發炎和拉肚子外，最明顯的外在症狀就是皮膚問題，包括搔癢、脫毛和紅疹等。後者容易被誤判為皮膚性疾病，讓許多飼主狂跑獸醫院的同時，獸醫也難以對症下藥。

雖然曾有研究透過讓醫師用血液或唾液是否檢測出 IgE 抗體來判斷狗是否過敏（Ermel, R et al.,1997），但最新的研究卻發現，無論使用無論血清的 IgE 抗原或是唾液裡的 IgM 或 IgA 抗原都無法有效檢測出狗狗的過敏來源（Udraite Vovk Let al., 2019 & Lam ATH et al., 2019），甚至會造成偽陽性誤判。因此，目前學界公認唯一能識別食物過敏原的方法就是「食物排除法」（Food Elimination Method）。

食物排除法的原理相當簡單粗暴，類似我們過去在學校做的實驗一樣，抓出「控制組與對照組」。首先，將狗狗的食物換成牠沒吃過、單一來源且易消化的高蛋白質或水解蛋白質；同時嚴格限制牠對其他食物接觸，包括其他人餵食或路上亂吃等可能性都要注意，此為「對照組」，如此持續 8～12 週，觀察皮膚是否有改善。如果確實有改善，那就證明了確實是 AFR 而非皮膚病。

下一步我們可以進行「食物挑戰」，在每餐食物中逐一嘗試可能的過敏原（例如常見的牛肉、雞蛋等），有如「控制組」，等到症狀又出現，就可以確認哪種食物成分是過敏原，未來就可以在飼料中排除，讓狗狗健康快樂地成長。

這個方法需要飼主的大力配合和耐心紀錄，不僅要在漫長的試驗期，更需要在控制期一一排除所有不可能之後，才能找到答案。而其中最困難的部分，也是實驗的基礎可能是第一步：「提供狗狗牠從未吃過，且肉品單一的蛋白質」，這點對多數飼主來說幾乎是不可能的任務，因為大部分的寵物飼料成分都很複雜。不要說狗狗了，搞不好你連自己沒吃過什麼恐怕都不知道。

那該怎麼進行食物排除法呢？別擔心，沒有找不到的肉品，只有勇敢的狗狗。市面上已經有了針對過敏狗狗的低敏飼料，新萃推出了一系列低敏肉，包含單一肉種的袋鼠肉、鹿肉以及野豬等相比牛豬羊等較不容易取得的肉類，是進行食物排除法第一步測試的首選。

此外，新萃牌無論哪種飼料都有美國專利 Good 4 Life® 奧特奇專利保健元素，能促進飼料中的營養都被狗狗完整吸收。不僅過敏的狗狗能吃，有消化不良症的狗狗也適用。

• 新萃產品說明

1. Thus for the purpose of this discussion, although the term food allergy is used throughout, it should be recognized that this term is a presumptive clinical diagnosis and adverse food reaction is a more accurate term for these canine cases. – Consensus
2. Jackson, H. (2009). Food allergy in dogs – clinical signs and diagnosis.. Companion Animal Practice.
3. Assessment of the clinical accuracy of serum and saliva assays for identification of adverse food reaction in dogs without clinical signs of disease – PubMed (nih.gov)
4. Lam ATH, Johnson LN, Heinze CR. Assessment of the clinical accuracy of serum and saliva assays for identification of adverse food reaction in dogs without clinical signs of disease. J Am Vet Med Assoc. 2019 Oct 1;255(7):812-816. doi: 10.2460/javma.255.7.812. PMID: 31517577.
5. Direct mucosal challenge with food extracts confirmed the clinical and immunologic evidence of food allergy in these immunized dogs and suggests the usefulness of the atopic dog as a model for food allergy. – Consensus
6. Ermel, R., Kock, M., Griffey, S., Reinhart, G., & Frick, O. (1997). The atopic dog: a model for food allergy.. Laboratory animal science.
7. https://www.moreson.com.tw/moreson/blog-detail/furkid-knowledge/pet-knowledge/dog-food-allergen-TOP10/
8. 狗狗因為食物過敏而搔癢不舒服，為什麼做「過敏原檢測」沒什麼用？
9. 【獸醫診間小教室】狗狗皮膚搔癢難改善？小心食物過敏！ – 汪喵星球 (dogcatstar.com)
10. 寵物知識+／毛孩對什麼食物過敏？獸醫：驗血完全不準！診斷法只有一個 | 動物星球 | 生活 | 聯合新聞網 (udn.com)
11. Is there a gold-standard test for adverse food reactions? – Veterinary Practice News

文／蔡明真
醫師，希望能用好懂的描述及有趣的故事，讓醫學更為平易近人。

J 是一名 20 歲的少女，在大學舉辦的聖誕舞會上認識了大一屆的學長 K，兩人相談甚歡。舞會過後，兩人意猶未盡，相約到附近的河濱公園散步，越聊越投機，不時相視大笑。終於 K 忍不住，逕自往 J 的嘴唇吻了過去。

幾分鐘過後，J 開始喘，面色蒼白，雙手緊抓喉嚨，表情十分痛苦。K 看情況不對，急忙打了 119，經過約十分鐘，救護車趕到現場。

J 的母親聽到女兒的噩耗，心裡有了答案，急忙趕到急診室。她看見不知所措的 K，緊張地詢問：「到底發生甚麼事情？」
K老實地回答，帶著疑惑的表情描述散步的過程，以及當他們接吻之後，J 的突發狀況。

「接吻前，你吃了什麼？」
「舞會提供的花生醬三明治。」

儘管經過急救，最後 J 還是死於因呼吸道阻塞所導致的嚴重腦部缺氧。

診斷：因為花生過敏而引起的過敏性休克（Anaphylatic Shock）

食物過敏

食物過敏（Food Allergy）是一個全球性的健康問題，數百萬人深受其擾，並在生活的各個層面受到影響。

台灣台北榮總研究團隊曾在 2012 年做過一項大型問卷研究調查 ［1］，搜集了 30,018 份符合條件的問卷進行分析。統計發現台灣地區食物過敏在小於 3 歲的孩童盛行率約 3%，4-18 歲的兒童約 8%，大於 18 歲的成人約 6%。台灣最常見的食物過敏原為海鮮，包括蝦、蟹、魚及軟體動物（如蛤、貽貝、牡蠣、扇貝等）。芒果、奶、花生和蛋過敏亦常見於一般大眾。近八成罹患食物過敏的患者會反覆發作，約 5% 患者曾發生較嚴重的全身性過敏反應。

食物過敏的症狀因人而異，主要發生在消化系統（腹痛、噁心、腹瀉等）、呼吸系統（喘、胸痛、咳嗽等）及皮膚（蕁麻疹、濕疹、血管性水腫等）。少數病患會以過敏性休克（anaphylactic shock）表現，這是一種嚴重的過敏反應，它會造成全身性的影響，病程進展快速且可能造成死亡。美國地區研究顯示，在眾多過敏原中，花生是最常導致致命或接近致命（near-fatal）過敏性休克（anaphylactic shock）的食物過敏源 ［2,3］。

與食物過敏相關的過敏性休克是一種由免疫球蛋白 IgE 媒介的反應。對食物過敏的人會產生一種針對特定食物的 IgE，這些 IgE 會附著在肥大細胞（mast cell）及嗜鹼性細胞（basophil）上。當有一天食物過敏源被吃下肚，經過消化吸收，便會與這些附著在細胞上的 IgE 進行反應，進而導致發炎介質如：組織胺（histamine）及白三烯素（leukotrienes）等急速釋放。這種免疫反應會在短時間內發生，最典型是在吃了食物 5-60 分鐘內。

診斷食物過敏主要靠病史詢問，建立起時序以及因果關係，例如：小明因為吃下花生而在 10 分鐘後全身出現癢疹。如此便能高度懷疑患者有花生過敏。此外，適當的皮膚或血液過敏原測試也能對診斷進行確認。

有食物過敏的患者必須要嚴格避免攝取會引起過敏的食物。現在外食族居多，必須要看清楚食品標示，如果到餐廳用餐，也要告知廚師避免使用該食材。如果曾經發生過嚴重的系統性過敏反應，應隨身攜帶腎上腺素針劑，以防萬一。

一般的食物過敏反應只需要使用口服抗組織胺藥物就能有效控制，但如果不幸發生過敏性休克，患者必須立刻注射腎上腺素並緊急送醫。

所以如果對某種食物過敏，甚至曾發生過全身性過敏反應，記得接吻前一定要告知對方（雖然可能會有點掃興）。

參考資料

1. Wu TC, Tsai TC, Huang CF, Chang FY, Lin CC, Huang IF, Chu CH, Lau BH, Wu L, Peng HJ, Tang RB (2012) Prevalence of food allergy in Taiwan: a questionnaire-based survey. Internal medicine journal 42 (12):1310-1315. doi:10.1111/j.1445-5994.2012.02820.x
2. Bock SA, Muñoz-Furlong A, Sampson HA (2007) Further fatalities caused by anaphylactic reactions to food, 2001-2006. Journal of Allergy and Clinical Immunology 119 (4):1016-1018
3. Sicherer SH, Muñoz-Furlong A, Godbold JH, Sampson HA (2010) US prevalence of self-reported peanut, tree nut, and sesame allergy: 11-year follow-up. Journal of Allergy and Clinical Immunology 125 (6):1322-1326