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過勞真的會死嗎?超時工作對健康的影響

miss9_96
・2017/11/23 ・2066字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 567 ・九年級

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根據勞動部104年職業病給付概況來看,因過勞死(腦心血管疾病)而申請給付的人數為26人,是造成死亡人數最多的職業病、佔死亡人數的七成。臺灣勞工2016年平均年工時為2034小時,雖然相比起來是這十年最低,但仍超過2000小時,而每週經常性工時平均約為43.28小時(資料來源:國際勞動統計)。

「過勞」、「超時工作」似乎成了台灣勞工的代名詞,近日更由於勞基法修法爭議的關係,不只朝野爭議不休,網路上亦有許多的相關討論。且由於活力旺企業協會榮譽理事長蕭明仁的一句話:「台灣哪裡有勞工有過勞死?幾乎沒有, 如果有,本來就是自己生病。」讓關於「過勞死」的議題再度浮上了檯面。

那就讓我們藉此來討論這個重要的問題吧:勞工真的會因為長時工作而生病嗎?

勞工真的會因為長時工作而生病嗎?圖 / Pexels

高工時工作對健康的影響是?

心血管疾病(如冠狀動脈堵塞、中風等至今仍是相當棘手的疾病。近年來,研究指出工作壓力、加班、工作不穩定等因素,都可能會增加罹患心血管疾病的風險[1]。

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2015年十月,醫學權威雜誌《刺胳針》(The Lancet)發表了一篇跨國性的報告,彙整了歐、美和澳洲的研究,其中包括了超過六十萬名的勞工,平均追蹤8.5年 [2]。結果發現每週工作超過55小時的勞工,和工作36-40小時的勞工相比,高工時的勞工罹患中風的風險增加了33%。而即使是工時稍短的情況(每週49-54小時),中風風險仍會增加27%(圖一)。顯見工作時數增加,勞工的健康情況有可能因此而變差。

圖一:《刺胳針》之研究分析,中文資訊為本文作者加註,圖/參考文獻 2。

然而,影響疾病的因素極多,包含職業、性別、社會地位等,都會影響罹病的機率[4],因此各國也分頭進行國內研究。2017 年,中國科學家發表了一篇報告,指出長時間工作者(特別是每週超過 55 小時),更有可能會罹患心血管疾病;甚至於是久坐不動的工作,也是屬於高風險的職業[4]。而相鄰的韓國研究也顯示,長時間工作確實和不良的健康有關,而且女性勞工受到的影響更嚴重[5]。作者認為,可能是因為女性必須同時應付家庭和工作,在傳統社會性別角色的壓力下,女性勞工受到長時間工作的影響會更嚴重[5]。

久坐不動的工作是罹患心血管疾病的高風險職業,女性所受的影響也比男性高。圖/by pixabay。

那麼有沒有台灣相關的研究呢?台灣大學健康政策與管理研究所的鄭雅文教授團隊,在 2014 年時曾針對長工時、短睡眠和心臟病的關係發表研究[6]。鄭教授認為,相較於短工時(每週工作 40~48 小時),長工時的勞工(每週工作 60 小時以上)罹患心臟病的風險確實比較高。但如上文所述,影響心血管疾病的因素眾多,難以就單一因素而定論。鄭雅文教授和日、韓學者共同發表的研究認為,心血管疾病的影響因素,不見得僅有工時長短的影響,若能減少工作環境的壓力,也許能改善勞工罹患心血管疾病的機會[7]。

台灣應建立國內的研究

工時長短和勞工的健康,其影響因素十分複雜,並非簡易的單向關係就能解釋,例如工時長的職業可能兼具社會經濟地位低落、工作不穩定等眾多不良因素,以日本的研究為例,該研究發現交通運輸業的中風、心臟病的風險比較高,其原因可能是工時、工作型態等[4]。而目前為止,絕大多數的研究皆認為,過長工時將使勞工罹患心血管相關疾病的機率提高。

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站在維護人民健康的立場,建議我國衛生主管機關應針對影響勞工健康之眾多因素(如:工時、職業別、約聘雇等),進行長時間之研究,以了解在我國環境影響之下,工時等相關因素和勞工健康的關係。同時應將所有數據公開,以利民間組織再加值利用,以協助維護我國人民的身心健康,同時也可以提供給其他單位做為政策參考。

圖/by caio_triana@pixabay。

參考文獻

  1. Yao Ma, Ying-Jun Wang, Bing-Rui Chen, Hao-Jie Shi, Hao Wang, Mohammad Reeaze Khurwolah, Ya-Fei Li, Zhi-Yong Xie, Yang Yang, Lian-Sheng Wang (2017) Study on association of working hours and occupational physical activity with the occurrence of coronary heart disease in a Chinese population. PLoS One
  2. Mika Kivimäki, Markus Jokela, Solja T Nyberg, Archana Singh-Manoux, Eleonor I Fransson, Lars Alfredsson, Jakob B Bjorner, Marianne Borritz, Hermann Burr, Annalisa Casini, Els Clays, Dirk De Bacquer, Nico Dragano, Raimund Erbel, Goedele A Geuskens, Mark Hamer, Wendela E Hooftman, Irene L Houtman, Karl-Heinz Jöckel, France Kittel, Anders Knutsson, Markku Koskenvuo, Thorsten Lunau, Ida E H Madsen, Martin L Nielsen, Maria Nordin, Tuula Oksanen, Jan H Pejtersen, Jaana Pentti, Reiner Rugulies, Paula Salo, Martin J Shipley, Johannes Siegrist, Andrew Steptoe, Sakari B Suominen, Töres Theorell, Jussi Vahtera, Peter J M Westerholm, Hugo Westerlund, Dermot O’Reilly, Meena Kumari, G David Batty, Jane E Ferrie, Marianna Virtanen. (2015) Long working hours and risk of coronary heart disease and stroke: a systematic review and meta-analysis of published and unpublished data for 603838 individuals. The Lancet, 386, 1739-1746
  3. Ro-Ting Lin, Cheng-Kuan Lin, David C. Christiani, Ichiro Kawachi, Yawen Cheng, Stéphane Verguet, and Simcha Jong. (2017) The impact of the introduction of new recognition criteria for overwork-related cardiovascular and cerebrovascular diseases: a cross-country comparison. Scientific Reports. 7, 167. DOI: 10.1038/s41598-017-00198-5
  4. Koji Wada, HisashiEguchi, DavidPrieto-Merino (2016) Differences in stroke and ischemic heart disease mortality by occupation and industry among Japanese working-aged men. SSM – Population Health. 2, 745-749
  5. Seong-Sik Cho, Myung Ki, Keun-Hoe Kim, Young-Su Ju, Domyung Paek and Wonyun Lee (2015) Working hours and self-rated health over 7 years: gender differences in a Korean longitudinal study. BMC Public Health
  6. Cheng Y, Du CL, Hwang JJ, Chen IS, Chen MF, Su TC, Working hours, sleep duration and the risk of acute coronary heart disease: a case-control study of middle-aged men in Taiwan, International Journal of Cardiology, 419-422
  7. Cheng Y, Park J, Kim Y, Kawakami N., The recognition of occupational diseases attributed to heavy workloads: Experiences in Japan, Korea and Taiwan., International Archives of Occupational and Environmental Health, 7,791-799
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蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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定期檢查、及早治療心房顫動防止中風!
careonline_96
・2024/06/12 ・2433字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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心房顫動常無感,易中風!微創胸腔鏡左心耳關閉術降低中風風險,心臟外科醫師圖文解析

「那是一個 70 歲的男性患者,罹患慢性肺病,且被診斷出二尖瓣逆流與心房顫動,需要手術治療,但是患者、家屬都擔心開胸手術傷口過大,而猶豫不決。」林口長庚醫院心臟血管外科主任陳紹緯教授表示,「經過詳細討論後,患者決定接受不停跳二尖瓣人工鍵索植入術及微創胸腔鏡左心耳關閉術來治療。微創胸腔鏡左心耳關閉術是透過 3 個小傷口,在胸腔鏡的輔助下,從左心耳外安裝左心耳夾。除了解決二尖瓣逆流的問題,一併處理了左心耳來降低未來中風風險,術後患者順利恢復,目前狀況穩定,在門診持續追蹤。」

心房顫動(Atrial fibrillation)是臨床上最常見的心律不整,陳紹緯教授說,正常狀況下,心房與心室會依序規則收縮,推動血液循環。當心房顫動發作時,心房的肌肉會像顫抖一般紊亂抽動,無法有效收縮,而讓心房失去功能。

心房顫動可能導致心悸、胸悶、頭暈、無力、呼吸急促等,也可能沒有明顯症狀。最麻煩的是,心房顫動會導致多種嚴重併發症。

心房顫動可能導致中風、心臟衰竭

長期處於心房顫動將導致心臟衰竭,若不治療心房顫動,患者因為心臟因素死亡的機會是一般人的 2 倍。陳紹緯教授指出,滯留在心房內的血液可能會漸漸形成血塊,若血塊剝落,隨著血液流出心臟,便可能造成血管阻塞,而導致腦中風、腸中風、腎臟中風、肢體中風等狀況,危及性命。若不治療心房顫動,患者中風的機會約是一般人的 5 倍。

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左心耳關閉術幫助降低中風風險

心房顫動的治療包括矯正心律、預防中風。陳紹緯教授說,矯正心律方面可以嘗試口服藥物或使用電燒手術,降低心房顫動發作的機會。預防中風方面可以服用抗凝血劑,以及接受左心耳關閉術(Left atrial appendage closure)。

研究發現,心房顫動所產生的血塊約有九成是源自於左心耳。左心耳是心臟發育的遺跡,其內壁凹凸不平,容易形成血栓。利用手術關閉左心耳,有助於降低中風風險。陳紹緯教授說,如果是中風危險較高的心房顫動患者(CHA2DS2-VASc ≥ 2 分)、服用抗凝血劑還是反覆中風的患者、不適合長期使用抗凝血劑的患者,可以考慮接受左心耳關閉術。

左心耳關閉術幫助降低中風風險

目前有兩種方式能夠關閉左心耳,一種是利用心導管,從血管內進行左心耳封堵手術;一種是經由外科手術,利用左心耳夾從外面夾住左心耳。

左心耳封堵手術一般是從鼠蹊部的股靜脈穿刺,在 X 光輔助下將導管延伸到右心房,然後進行心房間隔穿刺術進入左心房,確定位置後將可擴張的封堵器放入左心耳。陳紹緯醫師說,術後要密切觀察是否出現相關併發症,例如心包膜積液、假性動脈瘤、裝置栓塞、動靜脈廔管、心臟破裂、中風等,後續也要追蹤封堵器的密合狀況。由於左心耳的解剖構造不規則,部分患者可能不適合接受左心耳封堵手術,術前必須經過仔細評估。

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左心耳閉合手術是由外科醫師執行,從左心耳外面進行左心耳關閉。傳統手術是將左心耳剪掉,然後把開口縫起來。陳紹緯醫師說,但是因為左心耳非常脆弱,縫完之後容易出血,利用傳統手縫方式會增加手術中心臟停止時間。目前可使用左心耳閉合器,夾住後便能有效關閉左心耳,幫助縮短手術時間,並減少出血的機會,而在歐美先進國家,一般都是使用左心耳夾進行左心耳關閉術,使手術更快速且有效。

陳紹緯醫師說,如果心房顫動患者計畫接受心臟手術,目前的治療指引建議在術中一併關閉左心耳,根據大型臨床試驗結果,可避免血液滯留形成血栓,並有效降低未來腦中風之風險。

微創胸腔鏡左心耳夾閉合術 STEP BY STEP

過去左心耳夾已被證實能夠顯著降低中風的風險,現在也可以利用胸腔鏡進行微創左心耳關閉術。

「一般會經由 3 個小傷口進入胸腔,在胸腔鏡的輔助下,利用特殊器械安裝左心耳夾。」陳紹緯醫師解釋,「微創胸腔鏡左心耳關閉術不需開胸、不需讓心臟停止跳動,便可以有效的關閉左心耳。」

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微創胸腔鏡左心耳夾閉合術 Step by Step

相較於開胸手術,微創胸腔鏡左心耳關閉術的傷口較小、手術時間較短、術後疼痛較少、恢復期較短。此外在心臟不停跳下,可藉由超音波的導引下確認左心耳完全被關閉及降低手術併發症。陳紹緯醫師說,對心房顫動患者而言,微創胸腔鏡左心耳關閉術將是一項幫助降低中風風險的利器。

貼心小提醒

心房顫動是常見的心律不整,也是造成中風的主要原因之一,可能導致失能、死亡。陳紹緯醫師提醒,心房顫動的發生率會隨著年紀而越來越高,大家要提高警覺,即使沒有症狀,也必須積極接受治療。

心房顫動所產生的血塊約有九成是源自於左心耳,如果是中風危險較高的心房顫動患者(CHA2DS2-VASc ≥ 2 分)、服用抗凝血劑還是反覆中風的患者、不適合長期使用抗凝血劑的患者,可以考慮接受微創胸腔鏡左心耳關閉術,幫助降低中風風險!

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心絞痛不輕忽!可能造成猝死的冠狀動脈心臟病?冠狀動脈繞道手術是什麼?
careonline_96
・2024/06/07 ・2957字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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「有位 50 多歲的男性糖尿病患者,因為重度冠狀動脈狹窄接受過多次心導管支架治療,但是冠狀動脈都反覆阻塞,且出現心臟衰竭的狀況,才終於決定接受冠狀動脈繞道手術。」林口長庚醫院心臟血管外科主任陳紹緯教授指出,「冠狀動脈繞道手術的原理就是使用病人自體血管繞過狹窄的位置,幫助心肌獲得充足的血液循環。」

由於患者有糖尿病,術後出現傷口併發症(包含感染)的風險較高,於是使用術後負壓傷口照護系統以期降低風險。陳紹緯教授說,術後負壓傷口照護系統能夠排除傷口積液,降低感染風險,幫助傷口癒合。在心臟外科團隊的照顧下,患者狀況穩定,於術後七天順利出院。

如今,心導管介入手術已相當進步,但是冠狀動脈繞道手術仍在治療冠狀動脈心臟病中扮演相當重要的角色。相較於接受心導管塗藥支架治療,糖尿病合併多條冠狀動脈阻塞的病患,在追蹤五年後,接受冠狀動脈繞道手術可有效降低死亡風險,並能大幅降低心肌梗塞的風險,因此建議優先採用冠狀動脈繞道手術 1

冠狀動脈是供應心肌氧氣與養分的血管,當冠狀動脈狹窄或阻塞便會造成冠狀動脈心臟病(冠心病)。陳紹緯教授解釋,如果冠狀動脈狹窄導致冠狀動脈血流量無法滿足心肌的需求,便會產生心絞痛;如果冠狀動脈突然阻塞,冠狀動脈血流中斷,心肌便會缺氧壞死,稱為心肌梗塞,狀況非常危急,患者可能猝死。

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很多原因可能造成冠狀動脈心臟病,危險因子包括:糖尿病、高血壓、高血脂、抽菸、體重過重、家族病史等。陳紹緯教授說,心絞痛發作時,症狀表現包括頭暈、胸悶、胸痛、壓迫感、呼吸急促等,疼痛會延伸至下巴、肩膀等處。

針對急性心肌梗塞、病人狀況很差時,建議緊急進行心導管介入治療。陳紹緯醫師說,因為作心導管打通血管的速度較快、侵入性較小,有機會搶救缺氧的心肌。針對穩定型心絞痛,也就是在身體活動或情緒激動的時候,冠狀動脈血流供應不足的患者,重度冠狀動脈狹窄病人採用冠狀動脈繞道手術能夠長期達到較佳的血管通暢度,減少心血管不良事件,降低死亡風險。陳紹緯教授說,如果三條冠狀動脈都阻塞或左主冠狀動脈狹窄,就會建議進行冠狀動脈繞道手術。包括前美國總統柯林頓、日本明仁天皇都曾經在最好的醫療團隊建議下接受冠狀動脈繞道手術。

2021 美國/歐洲心臟科學會冠心病治療指引(2021 ACC/AHA Guideline for Coronary Artery Revascularization)特別建議下列族群應優先採取冠狀動脈繞道手術而不建議心導管支架手術,包括:糖尿病患者合併多條血管阻塞、複雜性多條或左主冠狀動脈阻塞(SYNTAX score 大於 33 分)、左心室功能不全(收縮分率小於 50 %)、多條血管合併多條血管狹窄、不適合抗血小板藥物、或無法負擔新型塗藥支架的病人。

不可輕忽的傷口併發症

冠狀動脈繞道手術是相當成熟的心臟手術,開胸手術不代表是落後的治療,針對病情複雜而嚴重的病人,反而有最好的效果。經驗豐富的醫療團隊都會特別留意,盡可能降低心臟衰竭、中風、出血等併發症的風險。陳紹緯教授說,冠狀動脈繞道手術因是針對複雜性冠狀動脈疾病的病人,因此除了在病情較單純且病灶適合的病人可以採用微創小傷口的方式,目前大多數還是要開胸、及多處傷口拿血管,因此術後的傷口照護相當重要。因為冠狀動脈心臟病患常常都有糖尿病,傷口癒合較慢且容易感染,出現傷口併發症的風險較高。

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「倘若出現傷口併發症,可能進展為敗血症,甚至會導致死亡。」陳紹緯教授說,「特別是胸骨,萬一遭到感染,死亡率也會比較高。」

為了減少傷口併發症,必須多管齊下。陳紹緯教授說,包括把血糖控制穩定、使用預防性抗生素、術前手術部位的清潔、採用術後負壓傷口照護系統等來一起降低傷口併發症產生的風險。

傷口併發症的發生常跟傷口內的積液有關,因為傷口在縫合之後,仍會滲出組織液,而積蓄在傷口內的組織液可能滋生細菌,漸漸導致化膿、蜂窩性組織炎、甚至菌血症。陳紹緯教授說,術後負壓傷口照護系統的做法是在縫合傷口後,覆蓋特殊的敷料,然後連接一個能夠抽吸的小型主機,讓傷口維持負壓的狀態。

術後負壓傷口照護系統能夠有效排除傷口積液,降低感染風險,並幫助保持皮膚乾燥,避免傷口旁皮膚浸潤。陳紹緯教授說,維持負壓的狀態也可以幫助拉近縫合的傷口,減少側邊張力,並增加傷口附近的血流量,刺激肉芽組織生長,從而增加傷口癒合機率。在黏貼完成後,術後負壓傷口照護系統可以連續保護傷口 5 至 7 天,減少換藥頻率與不適。

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糖尿病、體重過重、年紀較大、慢性腎臟病、長期使用類固醇患者等,都是出現傷口併發症的高危險群,接受手術前,可以和醫師討論如何事先做好預防措施,以降低傷口感染的風險。

筆記重點整理

  • 如果冠狀動脈狹窄導致冠狀動脈血流量無法滿足心肌的需求,便會產生心絞痛;如果冠狀動脈突然阻塞,冠狀動脈血流中斷,心肌便會缺氧壞死,稱為心肌梗塞,患者可能猝死。
  • 如果三條冠狀動脈或左主冠狀動脈都嚴重狹窄,建議進行冠狀動脈繞道手術。
  • 相較於接受心導管塗藥支架治療,糖尿病合併多條冠狀動脈阻塞的病患,在長期追蹤後,接受冠狀動脈繞道手術可有效死亡風險,並能大幅降低心肌梗塞的風險,因此建議優先採用冠狀動脈繞道手術 。
  • 因為冠狀動脈心臟病患常常都有糖尿病,傷口癒合較慢且容易感染,出現傷口併發症的風險較高。因此,把血糖控制穩定、使用負壓傷口照護系統皆有助於降低傷口感染的風險。

註解

  1. Head SJ, Milojevic M, Daemen J, et al. Mortality after coronary artery bypass grafting versus percutaneous coronary intervention with stenting for coronary artery disease: a pooled analysis of individual patient data [published correction appears in Lancet. 2018 Aug 11;392(10146):476]. Lancet. 2018;391(10124):939-948. doi:10.1016/S0140-6736(18)30423-9 ↩︎

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