本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作，泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通，多數人會想到都市裡的壅塞車潮，但真正致命的「塞車」，其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機，主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白（ Low-Density Lipoprotein，簡稱 LDL ）。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色，但當 LDL 顆粒數量失控，卻會開始在血管壁上「違規堆積」，讓「生命幹道」的血管日益狹窄，進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象：即使 LDL 數值「看起來很漂亮」，心血管疾病卻依然找上門來！這究竟是怎麼一回事？沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用？

膽固醇的「好壞」之分：一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好？答案是否定的。事實上，我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種：高密度脂蛋白（High-Density Lipoprotein，簡稱 HDL）和低密度脂蛋白（ LDL ）。

想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」，負責將壞膽固醇（ LDL ）運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少，清不過來，垃圾便會堆積如山，最終導致血管堵塞，甚至引發心臟病或中風。

因此，過去數十年來，醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL，女性則需更高，達到 50 mg/dL（ mg/dL 是健檢報告上的標準單位，代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數）。女性的標準較嚴格，是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降，需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地，LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下，以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字，實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼，為何同為脂蛋白，HDL 被稱為「好」的，而 LDL 卻是「壞」的呢？這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪，會透過血液運送到全身，這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」，主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式，而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

這些血脂對身體運作至關重要，本身並非有害物質。然而，由於脂質是油溶性的，無法直接在血液裡自由流動。因此，在血管或淋巴管裡，脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合，變成可以親近水的「脂蛋白」，才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠，製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中，低密度脂蛋白載運大量膽固醇，將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時，部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應，最終形成粥狀硬化斑塊，導致血管阻塞。因此，LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號，因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白（HDL） 則恰好相反。其組成近半為蛋白質，膽固醇比例較少，因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」，負責清除血管壁上多餘的膽固醇，並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此，HDL-C 被視為「好膽固醇」。

過去數十年來，醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物，如史他汀類（Statins）以及近年發展的 PCSK9 抑制劑，其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而，科學家們在臨床上發現，儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好，甚至很低，卻仍舊發生中風或心肌梗塞！難道我們對膽固醇的認知，一開始就抓錯了重點？

傳統判讀失準？LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年，美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校（UCLA）進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間，全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據，並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現，在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中，竟有高達 72.1% 的人，其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」！即使對於已有心臟病史的患者，也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

這項研究明確指出，依照當時的指引標準，絕大多數首次心臟病發作的患者，其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著，單純依賴 LDL-C 數值，並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式，可能就像只計算路上有多少貨車，卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣，沒辦法完全揪出真正的問題根源！因此，科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」，找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」：L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡，誰才是最危險的分子，科學家們投入大量心力。他們發現，LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質，其成員有大小、密度之分，甚至帶有不同的電荷，如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

早在 1979 年，已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術，像是用一個特殊的「電荷篩子」，依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡，成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少，相對溫和；而 L5 則帶有最多負電荷，電負性最強，最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年，陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中，分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實，在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中，L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣，不僅天生帶有超強負電性，還可能與其他不同的蛋白質結合，或經過「醣基化」修飾，就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質，使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時，它並非僅僅路過，而是會直接「搞破壞」：首先，L5 會直接損傷內皮細胞，讓細胞凋亡，甚至讓血管壁的通透性增加，如同在血管壁上鑿洞。接著，L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後，血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

然而，這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後，會堆積在血管壁上，逐漸形成硬化斑塊，使血管日益狹窄，這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂，可能引發急性血栓，直接堵死血管！若發生在供應心臟血液的冠狀動脈，就會造成心肌梗塞；若發生在腦部血管，則會導致腦中風。

L5：心血管風險評估新指標

現在，我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此，是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在，除了關注 LDL-C 的「總量」，我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」，即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念，從世界知名的德州心臟中心帶回台灣，並創辦了美商德州博藝社科技（HEART）。HEART 在台灣研發出嶄新科技，並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可，日本也正在申請中，希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說，如果您的 L5% 數值小於 2%，通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%，您就屬於高風險族群，建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時，務必提高警覺，這可能預示著心血管疾病即將發作，或已在悄悄進展中。

對於已有心肌梗塞或中風病史的患者，定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外，糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群，以及長期吸菸者，L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代，無論是癌症還是心血管疾病的防治，都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標，而是進一步透過更精密的生物標記，例如特定的蛋白質或代謝物，來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值，或是對這項新興的健康指標感到好奇呢？

智慧型手機的功能日趨全面，幾乎就要包辦日常生活大小事，當然也包含我們的健康。有些人拿它來記錄每天的運動狀況，也有人搭配應用程式，監測自己的心肺功能。

但這還不夠，科學家總是能想到更奇葩的需求：未來，你的手機也有機會變身「大麻檢測器」了！羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所（Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research）研究團隊，調查大麻使用者的「嗨度」，並將其與機器學習技術做結合，試圖打造能準確判斷大麻中毒程度的日常小工具。

研究發表於《藥物與酒精依賴》（Drug and Alcohol Dependence）期刊^[1]。

大麻何以讓人愉悅？

法國喜劇劇集《大麻咖啡館》（Family Business）中，年輕企業家喬瑟夫．亞贊（Joseph Hazan）乘著法國大麻合法化的順風車，決定將老父親傑哈德．亞贊（Gérard Hazan）的肉鋪改造成大麻咖啡館。雖說父親一開始很反對，但在偶像安瑞可．馬西亞斯（Enrico Macias）的循循善誘下，父親最終也體驗了呼麻的快感，並開始積極面對他們的咖啡館事業。

大麻為何能讓人快樂到放棄執著？一個叫四氫大麻酚（Tetrahydrocannabinol, THC）的傢伙扮演著關鍵角色。由於 THC 的化學結構與人體的內源性大麻「花生四烯乙醇胺」（anandamide）十分相似，它能與大麻素受體（cannabinoid receptors）結合，並啟動大腦的獎勵系統，讓我們感到身心愉悅^[2]。

這不免讓人感到好奇：究竟，人們是如何攝入大麻的呢？

一般來說，大麻被攝取的途徑有二：吸食，或直接拿起來嗑（沒啦，是摻在食物裡面服用）。當人們吸食大麻時，裡頭的化學物質會從肺部進入血液，進而將它們運送到身體各處，包括大腦。但如果是用吃的，由於是透過消化系統吸受，因此大麻所帶來的影響通常會晚個 30 分鐘到 1 小時出現。

大麻中毒將導致「定向感」降低

對大麻使用者來說，它最迷人的地方大概就是使用後欣快的放鬆感受。此外，有些人也會體驗到感官放大的飄忽景象，但也有部分人認為，大麻會讓他們感到焦慮、恐懼、不信任和恐慌。雖然目前較少有因純粹吸食大麻而死亡的案例，然而，若是使用過量，便會引發大麻中毒（cannabis intoxication）^[3]。

大麻中毒的人，輕則產生飢餓與嗜睡等症狀，嚴重的話，會導致認知與對人事時地物的定向感降低，甚至會出現急性精神病（acute psychosis）^[4]。其他典型、可預測的症狀，還包括口乾舌燥、紅眼、短期記憶受損，以及知覺和動作的影響等⁵。

部分大麻中毒者，會因為大麻在精神上的影響，對外界反應時間過慢，造成工作或學校表現低落，甚至在開車、駕駛時形成干擾，最終導致交通事故與傷亡等憾事。

雖說如今有血液、尿液或唾液等測試，能針對大麻中毒進行檢測，但若要實現日常生活中的時刻監測，恐怕還是有些限制的。

過去曾有研究，以現代人形影不離的「智慧型手機」裡的感測器，來探測高風險的飲酒者，準確率高達 90%^[6]。有鑑於此，羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所團隊開始研究，想知道在機器學習模型的協助下，手機是否能發揮檢測「大麻中毒」的作用，即時探測那些可能因大麻中毒引發的危機。

如何檢測嗨不嗨？關鍵是「使用後的行為」

團隊首先從美國賓州匹茲堡（Pittsburgh, PA）找來 57 位年齡介在 18~25 歲的年輕人，透過自我報告，得知他們每週至少使用大麻兩次。之後，團隊透過「手機回傳調查」搭配「手機內感測器數據」等方法，每日收集受試者使用大麻的相關數據持續至多 30 天，以掌握他們在大麻中毒後的狀況。

其中，回傳調查每日三次，包含開始與結束使用大麻的時間、用量，以及主觀感受的自我評分——依據「嗨」的程度，評分標準為 1~10分，其中 10 分為「敲級嗨」。後來回傳的 451 起大麻使用事件中，平均「嗨度」為 3.77 分。

而手機則搭配應用程式，收集了 102 種手機感測器的數據，如 GPS、加速度計（accelerometer）、撥出的電話數量以及平均移動距離等。有些人聽到這裡可能坐不住了。等等⋯⋯GPS 這類定位工具與加速度計，到底能做什麼？是這樣的，GPS 可用來偵測大麻使用者陷入「自我陶醉」時的行進範圍（travel boundary），而加速度計則是用來監測他們的步態與身體活動量。

在對照受試者的回傳調查及手機數據後發現，當使用者回報他們「正嗨」時，透過 GPS 的數據分析可知，他們的移動範圍並不遠。另外，此時加速度計的資料也顯示，主觀報告大麻中毒者，雖然活動多樣性下降，但身體的活動程度卻比較劇烈。

考慮時間點的監測，精確度大提升！

最後，他們在演算法的幫助下^[7][註1]，盼能瞭解上述方法，是否能區別無中毒和中毒（輕度或中度）的情形。透過各種中毒時的行為特徵，加上機器學習技術的檢核，智慧型手機就可以變成如假包換的「大麻使用監測器」啦！

為了探究這個組合的準確性，團隊企圖在不同的時間點（例如：一周中的某一天，或是某一天的幾點幾分）下做排查，找出與大麻使用行為與特定時間點的關係，以進一步確認大麻中毒的具體指標。

結果顯示，僅出動手機內的感測器偵測這群人是否使用大麻，準確度為 67 ％；但若結合「個人呼麻時間點」與 GPS 和加速度計等資料，則準確度高達 90％。

用手機偵測大麻使用？得再等等⋯⋯

面對如此結果，研究團隊認為，以手機結合機器學習預測大麻中毒程度，是相當可行的。不過，未來還需要加入更多資料，以完備這項工具。

首先，由於該研究對大麻中毒的判定，主要建立在「受試者主觀判斷和自我（ㄕㄡˇ）報告」的基礎上，因此在物質使用和生理反應的識別上，不如執法部門的檢驗工具那般客觀。此外，像是大麻使用者的使用史、攝入身體的途徑、劑量，以及使用者對大麻的耐受性，都會影響他們報告身體狀況的結果。

不僅如此，像是不常使用大麻者在中毒時，他們的行為與身體反應和那些「老司機」們相比，是否有明顯差異？該研究受試者多為白人，其他人種在同劑量的條件下，會不會產生相應的數據？這裡不是要戰種族，但光是「喝酒」這件事，每個人種的反應也多少帶有一些差異，像亞洲人普遍就很難代謝酒精^[8]。

以上種種，都是這個工具可能被泛用的關鍵。最後，假設這個大麻偵測小工具，有朝一日被推到應用程式的市場上，你會想下載嗎？又，我們是否能因為大麻使用者的敏感身份與風險，而逕自對他們搜集資料、加以監控？作為一旁拍手叫好等待好用產品問世的小老百姓，在引頸期盼的同時，也必須深思這樣的問題。

註解

• 註 1：該研究所使用的技術為「Light Gradient Boosting Machine」，是微軟公司以「決策數演算法」（decision tree algorithms）為基礎，於二〇一七年釋出 LightGBM 演算法，用於排序、分類和其它機器學習的任務。

1.  Sang Won Bae et al. (2021) Mobile phone sensor-based detection of subjective cannabis intoxication in young adults: A feasibility study in real-world settings. Drug and Alcohol Dependence. 
2.  How does marijuana produce its effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
3.  What are marijuana’s effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
4.  Helen Okoye. Cannabis Intoxication DSM-5 292.89 (F12.12). Theravive.
5.  Marijuana intoxication. U.S. National Library of Medicine.
6.  Bae et al. (2018) Mobile phone sensors and supervised machine learning to identify alcohol use events in young adults: Implications for just-in-time adaptive interventions. Addictive Behaviors
7.   LightGBM. Wikipedia.
8.  Hui Li et al. (2009) Refined Geographic Distribution of the Oriental ALDH2*504Lys (nee 487Lys) Variant. Annals of Human Genetics.

希維塔克·帕特爾（Shwetak Patel）為電腦協會計算大獎（ACM Prize in Computing）2018 年的得主，該獎項為電腦科學界僅次於圖靈獎的獎項，與費爾茲獎相同都有 40 歲以下的年齡限制，帕特爾獲獎時僅 37 歲。獲獎原因是帕特爾對於人類健康與永續生活，發展出創意與實用性兼具的感測系統。

帕特爾不僅擁有大學教授與創業家等多重身份，他還擁有合格的水工與電工執照。現為華盛頓大學計算機科學與工程和電氣工程的特聘教授，同時也是 Google 健康科技部門的執行長（Director of Health Technologies, Google）。他曾經創立過 Zensi家居能源監測公司（2010 年被 Belkin 公司收購），以及 Senosis Health 健康檢測公司（2017 年被 Google 收購）等。

接下來，就來介紹帕特爾改變世界並且獲得電腦協會計算大獎的研究！

智慧家居能源監測系統

家家戶戶每個月收到帳單時，都知道家裡的用電量以及對應的費用，然而我們並不清楚是用在哪些方面。若是能收到每個月使用能源與用水的效率報告，就能夠讓人們了解自己的行為模式，進而採取行動增加能源效率與節省荷包。但是，要即時監控家居的能源消耗，一般來說需要裝設非常多感測器才可能辦到。

帕特爾成功發展出一套智慧家居能源監測系統，透過行動裝置就可以監控即時的耗電量與用水量。他發展的 ElectriSense 系統（用水則是 HydroSense 系統），利用既有的電路加上一個感測器（single plug-in device），就能把各種電器發出的高頻電磁干擾雜訊（high frequency EMI noise）當作訊號辨識對應的來源。

以iPad呈現建築物中每個電器即時的用電百分比

這套系統的發展，源自於複雜的電子交換特性與不同電器都會產生的雜訊，帕特爾藉此建立一套理論模型分析電器開關（稱為事件）的雜訊，並由使用者協助機器學習的程式訓練，最終發展出一套精確的預測系統。這套系統的精確度，甚至可以藉由輕微的公差來區分型號相同的電子產品。

考慮到感測器的易用性與持久性，帕特爾發展出可以維持 25 年、低耗電的無線感測系統與晶片（Sensor Nodes Utilizing Powerline Infrastructure, SNUPI），不需要經常替換非常方便。

更棒的是，一般人都可自行安裝，不需要專業的電工協助。未來這整套產品也可能推行至美國以外的地區，讓全球的家庭了解他們的詳細用電情況，進而改變人們的認知與行為，達成節約能源的永續目標。

用手機監測個人健康

人們通常要等到不舒服才會去醫院看病與檢查，過一陣子才會收到檢測報告，才被迫了解自己的身體狀況。現代的穿戴型裝置讓人們開始主動了解自己的健康狀態，除此之外，我們還有其他更好更深入的方法嗎？

帕特爾這幾年的研究領域包括了行動裝置於醫療上的應用。利用手機的 APP 與各種感測器監測個人健康狀態（personal health monitoring），在螢幕上就能立即看到結果，要進行定期與連續的監測也十分方便。

以 SpiroSmart 這個APP來說，它的操作非常簡單，不需要額外的硬體設施，只要對著手機裡的麥克風吹氣，手機會偵測受測者聲音裡的壓力波，自動轉換成即時圖形，就可以監控肺部功能是否衰退以預防慢性疾病。

像這類的檢測，傳統上一定要到醫院才能完成：受測者要對著肺量計 (spirometer)用力吹氣，以呼出的流速與容積（flow-volume）進行肺功能指標判讀。若偏離下圖的白色線段，便可能是這三種疾病的前兆，分別為哮喘 (Asthma)、囊腫性纖維化 (Cystic Fibrosis，CF)、慢性阻塞性肺病 (Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD)。

那麼，SpiroSmart 是怎麼做到類似的功能的呢？這跟一個「雜訊」有關：講話時會產生的聲道共振（vocal tract resonances）。過去數十年開發語音辨識演算法（speech recognition algorithms），都將聲道共振視為雜訊，希望盡量排除。但關鍵的地方就在這裡：聲道共振實際上與受測者呼出的氣流成比例關係。因此藉由聲帶的物理模型加上深度學習聲道共振的資訊，就能夠反推回受測者呼出氣體的流速─容積曲線。也就因此，用手機與麥克風就可以模擬肺量計了。

面對有人質疑手機APP的準確率，帕特爾表示 SpiroSmart 與原本價格 10 萬美金的肺量計相比的誤差為 5-10%，與美國食品與藥物管理署（FDA）對肺量儀的誤差容忍相同。表示技術上完全可以用手機 APP 取代醫院的儀器；然而要說服民眾相信一個 APP 可以是個醫療裝置，需要透過更多的科學教育與科學普及才有可能達成。

除了以上的案例，帕特爾的普及運算研究室還開發了許多醫療相關的手機 APP，像是以深度學習辨識咳嗽的CoughSense、把手指放在鏡頭前方檢測紅血蛋白（HemaApp）、在新生兒皮膚上放上色卡搭配鏡頭檢測黃疸（BiliCam）、利用陀螺儀檢測骨質疏鬆症（OsteoApp）等實用又創意的專案。

「你的雜訊就是我的訊號」 Your noise is my signal.

這句話貫穿了帕特爾的整個研究生涯，無論是從早期的智慧家居能源感測到近來的個人健康監測。這樣的創意是源自就讀喬治亞理工學院博士班時期，他花了許多時間進行許多跨領域的研究，當某個研究方法行不通的時候，卻有可能作為另一個研究的靈感來源與解決方案。因此把一般研究者亟欲排除的「雜訊」成為可辨識的「訊號」，突破既有知識的框架。

海德堡桂冠論壇小記與場邊觀察

帕特爾以電腦協會計算大獎得主的身份，於 2019 年首次參加海德堡桂冠論壇（Heidelberg Laureate Forum, HLF），也是論壇史上最年輕的得主，非常受到歡迎。每天都忙著接受採訪與分享自己的經驗，幾乎無時無刻不被一群學生包圍發問。

對帕特爾而言，海德堡桂冠論壇是個非常獨特的盛會，在這裡能夠一次見到背負盛名因此平時難以見到的大師，以及從前輩的身上了解到得主如何對世界產生長期影響，是個前所未有的經驗。

即使已經身為得主，帕特爾認為如果他年輕的時候有機會參與論壇，會對早期的學術生涯更有幫助，同時也希望讓更多年輕研究者知道這個世界級的活動，讓與會者覺得能夠脫穎而出參與論壇是個殊榮。（註：2019年海德堡桂冠論壇有800名年輕研究者報名，最終錄取200名）

從小時候動手作到學術遊樂場

帕特爾出生於美國阿拉巴馬州的塞爾瑪（Selma, Alabama），擁有高學歷的父母自印度移民至美國，經營一間含有數十個房間的汽車旅館。因此，帕特爾從小是在汽車旅館旁的公寓長大，就像是旅館的管理人員，必須做一些庶務像是整理床位以及修理壞掉的燈泡，甚至是維修自動販賣機，自然而然對於動手作（tinkering）十分熟悉。

習慣動手作，也讓他的學術研究變得與眾不同。帕特爾在博士班就發表了很多篇與感測器有關的論文，包括機器學習、永續、醫療等領域，並開始創立自己的公司。他同時是實踐家、發明家、會寫論文。思考未來的職涯發展時，認為大學教職可以是個自由研究的遊樂場，可以讓電腦科學變得有影響力，因此選擇成為大學教授。

與一般教授不同的是，與其研究如何增進 1% 演算法效率，他認為不如去思考如何動手開發出一個對人類有直接影響的產品，能夠正向影響數百萬人的想法甚至行為，其意義會超過發表許多論文與獲得終身教職。

對一個應用導向的研究者來說，開發產品才能夠真正到影響一般民眾。帕特爾與其團隊通常把產品開發到一個程度，就讓其他人收購公司去加速產品的開發，接著投入下一個研究。

即使從研究生時期就被其他人開始質問是否不務正業，例如：「你不是個電腦科學家、你沒有一個專精的領域、你不會拿到教職」，然而擁有自由探索的學術遊樂場對他來說是最自在的。

選擇學生條件與社會服務

要怎樣才能進入帕特爾的學術遊樂場一起玩呢？帕特爾強調，選擇學生的時候他最重視的是善良（kindness）與否，一方面是若對人不友善就會很難找到合作對象，尤其研究室關注的領域與醫療保健與永續相關，關注其他人是必要條件。畢竟技術可以透過學習而來，然而人格特質不容易改變。

那麼，帕特爾是如何指導學生的呢？在研究室裡，有很多不同領域的人，像是電腦科學、電子工程以及醫療背景，帕特爾會試著創造出每個人都貢獻己力才能解決的專案，讓跨領域合作自然而然發生。另外，與其安排好研究方向與每一個細節，帕特爾傾向激勵學生、與學生討論研究的大方向、留給學生探索的空間。

帕特爾從高中時期就有機會接觸研究，因此大學時期也較同儕來得早開始寫論文，而這徹底改變了他的研究生涯，他自認非常幸運。因此，他希望現在的高中生能早點接觸研究，因此特別為高中生開放了 8-10週的暑期研究室實習，期待能夠開啟學生對於程式與科技的想像。

值得一提的是，帕特爾近來婉拒至知名大學演說，他傾向把時間留給郊區的學校，接觸更多高中以下的學生；此外，他認為傳遞科學知識最有效率的是為第一線的教師上課，讓教師在課堂分享電腦科學是個很強大的工具，能夠對社會有正面影響，電腦科學不是只有電玩遊戲。

讓世界變得更好的人文精神：給年輕研究者的建議

「我的研究社群是整個世界與人類。」

帕特爾在海德堡桂冠論壇的演說，除了介紹行動裝置於健康的應用之外，還提供建議給年輕研究者。他提到這是個特別的時代，人類史上擁有最多工具（如人工智慧、資料分析與視覺化）、跨領域研究非常興盛；最好的提問與答案，都在不同領域的交會之處。

當帕特爾還是個年輕教授時，常常被問到「你是什麼領域？是網路、系統或資料庫？」同樣地，許多年輕研究者內心假設「我必須成為一個數學家，必須是個電腦科學家，必須研究某個單一領域」。

然而這並不是世界運作的方式，年輕研究者當然可以在某個領域創新，但是別忘了跳出領域的框架，思考像是政治與政策等更廣的層面，以及自己在做的事對於人類與世界是否有深切的影響。

假使年輕研究者只是想著要拿諾貝爾獎、圖靈獎等大獎，這樣的心態（mindset）本身就是個災難，若是找到自己有熱情的事物，而且每天醒來都為此感到興奮，並且奮力地驅策自己前進，將有最佳的機會能夠邁向成功。

希維塔克·帕特爾在他的研究生涯，實踐了科學與工程最重要的價值──人文精神。

延伸閱讀：

1. 華盛頓大學普及運算研究室：Ubicomp Lab – Ubiquitous Computing Lab at the University of Washington
2. 海德堡桂冠論壇專訪影片：The Heidelberg Laureate Forum Foundation presents the HLF Portraits: Shwetak N. Patel
3. 海德堡桂冠論壇講座影片：New Ways of Thinking the Mobile Phone for Healthcare (52 mins)與投影片
4. 屬於數學與電腦科學的榮耀，聚集大師的海德堡桂冠論壇

想親炙海德堡桂冠論壇，與大師們面對面交流嗎？

每年11-隔年2月開放來自全球的年輕研究者報名

詳情可上官網： https://www.heidelberg-laureate-forum.org/

行動力在多數產業中扮演重要的中心角色，醫療健保業也不例外。越來越多醫師使用平板電腦和智慧型手機的趨勢證明了這一點，越來越多醫療App的出現也再次說明了行動力的重要性。

市場調查公司research2guidance預測，行動醫療的智慧型手機應用程式市場在今年將從去年的七億美金，達到十三億美金。

本周，GE Healthcare公司發行一款App，讓醫生透過iPhone和iPad就能遠端掌控超過一百項病人資訊。這款App名為AirStrip Patient Monitoring，這軟體應用程式幫助醫師遠距離處理、觀看臨床檢測結果，例如呼吸、血壓和體溫，也可以取得近乎即時的病人資訊。

GE和行動科技公司AirStrip Technologies合作開發App。兩家公司通力合作，過去開發出AirStrip Cardiology App，讓心臟病科醫師能透過iPad和iPhone取得心電圖資訊。

專為遠距資訊取得而設計的AirStrip Patient Monitoring提供臨床醫師取得近乎即時的病人資訊，以及病人二十四小時前的病況資訊。這款App同時也和GE的其他病人監測平台相通，例如CARESCAPE Monitor B850, CARESCAPE Monitor B650, Solar和Dash 監測器等，讓病人心電圖波形、脈搏、呼吸、體溫、血壓還有其他重要臨床檢測數據，在iPad或iPhone上以互動模式呈現給醫師看。App的連結由 CARESCAPE Gateway驅動，它將這款生技裝置的介面和醫院資訊系統相接。

醫師可以直接透過App觀看或放大臨床檢測結果，GE表示，和只能提供有限資訊的傳統行動觀看應用程式相比，新的App功能更好用。為了保護資訊安全，資料皆儲存於醫院伺服器上，而不是存在醫師的行動裝置中。

GE公司Life Care Solutions部門的總經理Thierry Leclercq表示，GE致力於行動科技、生技裝置和臨床資訊系統的整合。

多數醫師似乎都加入了這個行列。根據非營利資訊科技協會CompTIA的研究，擁抱行動科技的醫師人數不斷增加。在一份2011年的調查中，350位醫療專家中，約有38%的醫師擁有能支援醫療程式的行動裝置，並每天使用醫療相關的App。另外，根據估計，往後一年間，受調查的醫師中有50%將會每天使用醫療App。

越來越多像AirStrip Patient Monitoring 這樣的App問世，讓醫師工作更方便，讓他們在家也可以掌握重要病人資訊，使用人數的增加是意料中的事。

資料來源：Medical App for Remote Docs—Connected World by Dido Chiu [2012-2-24]

本文轉載自PunApp