誤會呀！汗皰疹其實和流汗一點關係也沒有？

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！

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• 作者／照護線上編輯部
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「每次好像我只要一出國，手掌上就會出現這些好癢的小水泡。」飛機一落地，若真就向來接機的姐姐抱怨著。

姊姊看了一眼若真的手，輕輕鬆鬆地回應：「你還好，只有出國時才會這樣。我覺得我的腳每隔幾個星期就會出現一次這些小水泡，本來想要不理它，不過好像因此而感染了，在皮膚科吃了幾天的藥才好。」

「天啊，原來你也有同樣的狀況，」若真驚呼：「醫生說我的狀況是汗皰疹，所以汗皰疹是遺傳引起的嗎？」

汗皰疹（Pompholyx, Dyshidrosis）是種影響手部和腳部的濕疹變化，

汗皰疹的症狀

汗皰疹的色是「很癢的小水泡」，患者可能在手掌、腳掌、與手指、腳趾的側邊，發現會癢、會痛的小水泡。這些小水泡常常是群聚型的，雖然體積不大，但有種讓人很想抓的搔癢感，還會伴隨著灼熱和刺痛。這樣的水泡不是因病毒感染的帶狀皰疹，不具有傳染性。

在出現小水泡後如果沒有治療，有時水泡會融合成更大的水泡，有的流出液體，這些水泡可以是皮膚的破口，導致細菌、黴菌的侵入而讓手掌、腳底、或手指腳趾感染，腫痛變得更明顯，甚至出現膿包或蜂窩性組織炎。

水泡期可能會持續個兩到三個星期。從水泡之後，皮膚可以變得更乾燥，脫皮，甚至乾到裂開，皮膚變紅變黑，呈現慢性手部濕疹。這些患者身上，可能於其他位置也有濕疹，但也可能全身上下只有手、腳出現狀況。

由於汗皰疹的發作位置在手部，帶來的影響不僅是癢到不舒服，還會因此讓人很難做事，畢竟雙手萬能，一旦有手部水泡，不僅讓人擔心別人的眼光，也比較難確實運用雙手，實在很麻煩呢。

汗皰疹的危險因子

由於汗皰疹常常在一年裡的某些時間點出現，許多人想要釐清與汗皰疹相關的致病因子，了解究竟什麼事物容易促使汗皰疹發作。目前可能的危險因子包括了：

• 壓力：近期情緒波動大，或是像工作繁忙、出國等行程，都會比較容易誘發汗皰疹發作
• 對鎳、鈷等金屬的過敏：工作職場若常需要接觸到金屬物質，比較容易發作
• 有濕疹、異位性皮膚炎的家族史或個人病史：汗皰疹患者身上可能有其他皮膚炎，或有有乾草熱等過敏疾病。手部、腳部本來就是很容易接觸各式各樣的物質，所以萬一皮膚有狀況，都比較容易出現問題。

照護皮膚，減少汗皰疹發作機會

雖然目前沒有明確能完全避免汗皰疹的方式，但做到以下幾點，還是很有幫助的。

• 避免自己處在太熱或常流汗的環境。
• 做好情緒壓力管理
• 可以用清水加上溫和、非皂性的洗劑洗手，記得，水溫太熱或太冰都會比較傷害皮膚，室溫的水就好。洗手後好好壓乾手部，塗上保濕劑。
• 平常務必保濕，一天可以多擦個幾次凡士林的油膏、乳液等，如果用了不同的產品，請注意一下保濕產品成份表，成份不要含有酒精、香料香氛會比較理想。

• 減少接觸肥皂、清潔劑等各種化學物質。不要直接碰觸各種清潔劑，假使要打掃家裡或清洗碗盤，可以先戴上純棉的手套，外面再罩上一層橡膠或塑膠手套。就連洗頭髮也是，先戴上純棉手套再戴上防水手套。當然，選擇直接外包這些工作也是一個做法，家事就請別人幫忙，頭髮就上洗髮店吧。
• 有些人是對鞋子的染料、橡膠等過敏，所以如果汗皰疹只發生在腳底，先不要穿橡膠、塑膠材質的鞋子，也要避免穿了會讓人一直流腳汗的鞋子。盡量讓鞋子內裡是棉質的，並有兩、三雙鞋子做替換，不要天天穿同一雙。雖然你可能會認為：「我以前穿這個都沒事」。然而，身體確實有機會是在接觸某個物質好幾年後，才突然出現過敏症狀，所以大家不要太鐵齒，覺得用久用慣的就一定沒事。當出現新的症狀，還是要檢視一下能避免的物質喔。

治療汗皰疹

汗皰疹的治療通常會包括局部類固醇藥膏的使用，讓病灶處減少發炎，藥膏可以連續使用兩個星期。但病灶處還是要先讓醫師診視，確認是否為汗皰疹，以及是否有感染，如果有的話，還要用抗生素或抗黴菌的藥物。夜間比較容易覺得癢的話，可以在睡前吃顆抗組織胺減少癢感。

若病情持續較久、比較嚴重，或是反覆發作，可以考慮口服類固醇，照光治療，以及使用免疫抑制劑等其他作法。當然，患者最好要找出可能的刺激因子並學會避免，且務必要做好保濕，才能遠離汗皰疹。

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頭痛或頭暈是幾乎每個人都曾經歷過的問題，發作起來真的讓人很不舒服。以最常見的一種頭痛類型「張力型頭痛」來說，在一些研究中指出，一年的盛行率甚至可以高達 8 成！也就是說，全台灣一年可能有超過 2000 萬人都曾發生過頭痛的問題，而且這個問題還有逐年上升的趨勢。在研究中也發現，女性朋友發生頭痛的機率（ 88% ）比起男性（ 69% ）要高出許多。

頭痛在多數的狀況下，是不會有大問題的。但在一些少數的狀況下，頭痛可能與中風、腦膜炎、腫瘤、顱內動脈瘤…等可能致死的疾病有關，所以在媒體報導中，你常會看見一些像是「頭痛勿輕忽， XX 歲年輕人頭痛後竟死亡」這類的標題。

大家看了這類的新聞可能會很緊張，但這類問題畢竟是少數，而且通常會伴隨特殊的症狀。今天團隊醫師將藉由這篇文章，完整讓你了解常見的頭痛原因有哪些？什麼狀況下可以嘗試自我緩解？什麼時候應該考慮就醫？甚至是應該立刻就醫？以後自己或身邊的人發生類似的狀況，就有個判斷的依據囉！

頭痛原因有哪些？有什麼症狀表現？

要了解頭痛，我們得先了解痛覺是怎麼產生的。一般來說，當棒子意外擊中頭部時，人體皮膚表層的疼痛接收器，就會收到被敲打的訊息，經過許多神經細胞的傳遞，最後將訊息傳至大腦感覺皮質，就會產生疼痛的感覺。但頭痛跟這種棒子敲到頭的狀況不太一樣，事實上可能有更複雜的機制，至今科學研究仍沒辦法完整解釋。

除了被棒子被敲到這樣的頭痛以外，頭痛基本上分為兩大類。一種是找不到特殊疾病所引起的頭痛，我們稱為原發性頭痛 (primary headache)。另一種是因為明確的其他疾病，所導致的頭痛，我們稱之為次發性頭痛 (secondary headache)。

目前我們還找不到明確的機制，可以完整解釋原發性頭痛是如何產生的，但有部分研究推測，原發性頭痛可能與頭頸部的肌肉酸痛、腦內血管或神經細胞出現異常有關。

頭痛發作的原因有很多，大部分不是由其他疾病所導致的，這類頭痛醫學上通稱為原發性頭痛 (primary headache)。根據頭痛表現及發作位置的不同，可分為張力性頭痛、偏頭痛、叢發性頭痛三大類型：

1. 張力性頭痛：為最常見的頭痛類型。症狀表現比較輕微，患者的頭部兩側常有像被繃帶緊緊綑綁的疼痛感。活動身體時，症狀通常不會加劇。
2. 偏頭痛：7 成的偏頭痛患者會感覺頭部單側有鈍鈍的疼痛 ⁷ ，常因為活動頭部、強烈光線及聲響而使頭痛加劇。一般會伴隨噁心嘔吐、畏光、視覺異常等症狀。
3. 叢發性頭痛：急劇的疼痛一開始會從眼眶或太陽穴的位置發作，接著再轉移到頭部一側。該頭痛程度較前二者嚴重，沒辦法靠休息來緩解，通常會伴隨臉色蒼白、臉部盜汗、鼻塞或眼睛流淚等症狀。

此外，如果是由中風、腦膜炎、顱內動脈瘤、一氧化碳中毒等疾病引起的頭痛症狀，我們稱之為次發性頭痛 (secondary headache)。這類型的頭痛不是單純緩解症狀就行了，若不及時處理疾病病兆，可能會出現危及生命的併發症。

看到這裡，你也許會擔心自己的頭痛，會不會是可能產生致命風險的次發性頭痛。不過別太擔心，因為大部分的頭痛屬於症狀較輕微的原發性頭痛，通常可以用以下介紹的多種方式加以緩解。如果真的很擔心是次發性頭痛，在文章末段我們有整理了注意事項，可以自行比對。

頭痛有什麼緩解方法？可以吃藥解決嗎？

上述三種原發性頭痛類型當中，張力性頭痛是最常見的一種，可在長時間內反覆發作，嚴重打亂日常生活的節奏。張力性頭痛可能由肌肉酸痛、腦內血管及神經細胞異常，以及長期壓力所引起的。不過我們可以依照各個不同可能的誘發原因，來做出相對應的緩解方法。

【肌肉緊繃酸痛】

長期姿勢不良，或頭頸部同一姿勢維持過久，這些情況可能會導致肌肉容易緊繃及酸痛，進而引發頭痛症狀。可藉由調整姿勢、按摩肌肉、熱敷的方式加以緩解。

1. 調整姿勢：身體處於坐姿的狀態下，應避免頭部過度前傾（不要當低頭族）、彎腰駝背，以及長時間維持同一個姿勢，活動一下頭部及雙肩來遠離肌肉僵硬及疼痛的問題。
2. 按摩肌肉：用不會產生疼痛的力道來按摩頭部後側、頸部及肩部來紓解緊繃的肌肉。
3. 熱敷：利用瀝乾後的熱毛巾來熱敷，或按壓肌肉痠痛的部位。

【腦內血管及神經細胞異常】

攝取過量的咖啡因及酒精會使腦內血管及神經細胞出現異常，可能會讓大腦對頭部的感覺變得更敏感、微小的痛覺被放大，進而引發了頭痛的症狀。

1. 減少咖啡因的飲用：少量的咖啡因可以使血管收縮以達到止痛的效果，但飲用過量咖啡因（每天超過 2 杯咖啡）的話⁹ ，容易產生咖啡因戒斷的症狀，其中包括了頭痛、容易疲倦、精神難以集中等等。
2. 遠離酒精飲料：酒精可能會影響腦內神經傳導的正常運作，進而引發頭痛、失眠、噁心嘔吐等症狀。

【長期壓力】

長期壓力可能引發頭痛外，還會增加罹患胃食道逆流及胃潰瘍的機會。建議可以透過冥想、心理諮商或適時放假休息等方式，以舒緩生活所帶來的壓力，守護自己的身心健康。

在藥局購買止痛藥該注意的事

除了上述提到的緩解方法，在一般藥局購買止痛藥也是緩解頭痛的方法之一。

選擇止痛藥的第一步驟是先查看藥物所含的成分，頭痛患者可以先選擇不含咖啡因成份且副作用相對較少的乙醯胺酚（ acetaminophen ，常見商品名：普拿疼。），除非醫師或藥師有特別建議可嘗試其他種類或複方的止痛藥³。

此外，每一種止痛藥的成分在劑量上有所不同，購買這類成藥時請務必向藥師確認藥物有什麼副作用？符不符合自己當前的症狀？服藥時需遵循藥盒上的指示來用藥，不要因症狀尚未改善而擅自增加藥物劑量，這樣不只容易產生藥物的副作用，而且可能對肝、腎功能造成負面影響，反而危害自己的健康哦！

如果是一般原發性頭痛，依上述方式緩解頭痛，照理說是不用去看醫生的。但相反的，頭痛伴隨某些症狀時，是必須特別注意的，萬一不小心耽誤的話，可能會出現嚴重的併發症。為了防範未然，接下來我們要教你如何分辨什麼症狀可考慮就醫檢查，以及什麼症狀需要立即就醫。

頭痛什麼時候要看醫生？ 

較輕微的頭痛，大部分可以透過改善生活習慣，或服用成藥的方式來緩解。但如果出現以下症狀時，可考慮就醫，讓醫師評估後，進行適合的檢查：

• 頭痛加劇難以緩解
• 持續發高燒（體溫超過攝氏 38 度，需評估病毒或細菌感染的風險）
• 耳鳴（需要評估是否因為過敏或鼻竇炎所導致）
• 視覺異常變化（可能是腫瘤、偏頭痛或青光眼等疾病造成）

要特別提醒的是，需要開立哪些檢查，醫師會針對你的症狀以及理學檢查結果，進行綜合評估。不是每個人都需要腦部斷層或核磁共振。在不需要這些檢查時，硬要做檢查，不只是醫療資源的浪費，也同時讓自己暴露於過多的放射線風險中。

但有些頭痛可能會產生嚴重併發症，甚至是致命的，這種狀況下就不可不慎。某些疾病如中風、急性腦膜炎、顱內動脈瘤，都可能出現頭痛的症狀，但同時也常併發其他症狀，因此我們必須學會辨識這些頭痛以外的症狀特色，才能避免嚴重的風險。當出現以下疾病症狀時，患者就有必要立即就醫：

• 中風：臉部表情不對稱（微笑時嘴角一側較低，嘴歪）、單側手臂無法舉起、說話突然變得不清不楚
• 顱內動脈瘤破裂：劇烈頭痛、噁心嘔吐、頸部僵硬、視力模糊、意識不清
• 急性腦膜炎：初期可能會出現頭痛、頸部僵硬、發燒的症狀
• 癲癇發作：四肢不由自主抽動、意識狀態改變

幾乎每個人一生當中，都會經歷過頭痛所帶來的困擾。頭痛如果不去設法緩解，單靠意志力忍耐，其實是沒有必要的。因此，透過改善生活習慣、保持身心愉快，在真的需要時正確使用藥物等方式來緩解頭痛，可以讓頭痛這個問題對生活的影響降到最低。也別忘了牢記上面幾個必須「立刻就醫」的症狀，也許在某一天，會幫助到自己，或者是救了身邊的人一命也說不定。

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1. Mayo clinic: Tension headache
2. Medscape: Tension headache
3. Uptodate: Patient education: Headache treatment in adults (Beyond the Basics)
4. Uptodate: Tension-type headache in adults: Pathophysiology, clinical features, and diagnosis
5. Uptodate: Tension-type headache in adults: Acute treatment
6. Uptodate: Tension-type headache in adults: Preventive treatment
7. Uptodate: Characteristics of common headache syndromes
8. Gary D. Carr. Alcoholism: A Modern Look at an Ancient Illness. Primary care : clinics in office practice. Volume 38, Issue 1, March 2011, Pages 9-21.
9. Bertil B. Fredholm, Karl Bättig et al. Actions of Caffeine in the Brain with Special Reference to Factors That Contribute to Its Widespread Use. Pharmacological Reviews March 1999, 51 (1) 83-133