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面對人口老化,從改善衰弱症開始預防失智症的發生

活躍星系核_96
・2018/06/27 ・4603字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 551 ・八年級

  • 文/智榮基金會 | 龍吟研論

人口老化,台灣面臨那些問題?

長照服務法於 2015 年 6 月 3 日總統令公布,2017 年 6 月 3 日正式上路,從上路第一天到現在,和全民健保一樣,關於財務負擔的質疑從沒停過,如果在維基百科搜尋「長期照護」,在「長照潛在問題」段落會看到「台灣整個國內年齡老人化,在長期上造成照護費用的長期赤字,而政府的公益性質也導致無法照顧到基本所有需要照護的對象,形成一個在社會實際層面上的空洞及隱憂。」而這段資料出自國家的大帳房:財政部。

回顧緣起,長照源起於人口高齡化較早的歐洲,至 1990 年代,北歐、西歐等社會民主國家大致形成如今以國家財務支援的樣貌,由於起步早經驗足,日本在 2000 年上路的「照護保險法」也參考自德國與丹麥,但日本人口高齡化速度超過預期,發生財務危機,於 2005 年重新檢討、2011 年改革。

台灣人口高齡化的速度約同韓國,預計 2050 年將僅次於日本。 圖/荒井秀典

他山之石:參考日本「預防勝於治療」的經驗

今年 1 月 25 號來台參加 2018 龍吟趨勢論壇的日本國立長壽醫療研究中心(NCGG)院長荒井秀典教授,正是了解整個過程以及高齡醫學的專業工作者,他在「高齡者身心強化之國家具體實踐」演講中提到台灣的人口結構將跟上日本步入超高齡社會,有些經驗或許可以提供台灣參考。

其中特別重要的就是:經 NCGG 實驗證明,透過提前介入的預防措施,可以減緩衰弱、降低失智風險,同時減輕財務負擔。也就是說,將資源配置在老化前期,可以一舉兩得,反之則將被「健康未改善的高齡人口數」拖住越陷越深,一如日本曾發生過的財務危機。

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日本國立長壽醫療研究中心(NCGG)院長荒井秀典。 圖/龍吟研論

打個比方,這個情境就像捏壽司。一個師傅要捏出好壽司,首重前端挑選好食材並細心調理醋飯,當客人來到店裡,現場展手藝,方能盡顯美味;假若倒過來,將重心放在現場手藝,而沒預先仔細處理食材,則捏製功夫再強,味道也會大打折扣。

「預防勝於治療」人人皆知,做起來口號多過行動,以下荒井所提的日本經驗,是用近 20 年時間、傾國家級單位之力實證心得:與其等老人家躺床了才來支付照護費用,不如在他們還能走路的時候,將預算撥去執行定期運動和飲食計畫,成本更低,效果更大!

診斷高負擔的「老人失能」來源:失智症

荒井回溯,「32 年前,當我還是住院醫生的時候,醫生只需要診斷跟治療;但現在面對人口老化,我們需要做得更多。現在的醫生需要關注併發症、失能跟衰弱症。」

在上個世紀後期,老人失能(disability)原因排名第一的是心血管疾病,達總數 40% 以上;進入 21 世紀,起初是中風領先,經過血壓控制以及降低鹽份攝取的控管以後,一路由近 28% 降至 17%,成效明顯,可是失智症卻從 10% 急升至 18%,到 2016 年已經和中風發生黃金交叉,成為失能排行榜第一。

日本老人失能 5 大原因。圖例由上至下分別為:中風、失智症、衰弱症、關節退化、跌倒與骨折。 圖/荒井秀典

失智症還有其他例如衰弱、關節退化、跌倒、骨折……等常見失能項目,乘以持續增長的老年人口數,對醫療和長照的財務影響可想而知。荒井以 2012 年統計數字指出日本全年支出是這樣的:

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  • 老人醫療照護費用約為 40 兆日圓。其中約 1/3 用在 75 歲以上的高齡者。
  • 長照費用為 10 兆日圓。此項費用來自三方面:政府稅收、40 歲以上國民繳納的保險費、使用者自付 10% 費用。
  • 以上合計為 50 兆日圓,若再加上高齡者的國民年金,也是約 50 兆,因此總共100兆,等同日本GDP的20%。

一年 100 兆日圓,以近期 1:0.28 匯率來算,約合新台幣 28 兆元!如果你是老闆,會怎麼「cost down」這筆成本?

改善「衰弱症」也就預防了「失智症」

NCGG 是個「專注研究人類怎麼老」的研究單位,解決問題首從醫學下手。首先挑出失能排行榜第一的失智症,研究失智前期有沒有徵兆以便提早預防,這個道理就像早先控制高血壓即降低中風發生率一樣。研究統計發現,「衰弱症」(frailty)與失智高度相關,若能改善衰弱症,有助提高老人生活品質,進而減輕後面的醫療照護與長照支出。

所謂衰弱症,是介於健康和失能之間的狀態,與久坐不動的生活方式、營養不良、認知功能障礙、憂鬱症、社會隔離……有關,典型的情況為體力減弱、恢復力變差,容易摔倒、骨折、多重用藥,或者併發心血管疾病、糖尿病、癌症、視力和聽力障礙,肌少症,口腔功能障礙等,可說是老人家健康溜滑梯的起點。

衰弱症包含生理、認知、社會三個面向,彼此相互牽連。 圖/荒井秀典

為了找出衰弱症族群,以利推動改善措施,NCGG 在 2006 年進行大規模研究,並未採用歐美既有資料,全部自行開發衰弱症檢測系統「Kihon Checklist」(意即基本評估量表,簡稱 KCL),民眾在家只需要填答 25 個是非題,不到 15 分鐘就能自我檢視關於衰弱症的 7 大面向,包括:日常活動、行動能力、營養、口腔能力、隔離與孤獨、記憶力、情緒。完成後,將量表寄回醫療單位,醫療人員即可藉此知悉衰弱症高危險群,邀請他們加入預防計畫。

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荒井說,整套方法在學理上沒問題,卻因起跑太早,當時民眾對衰弱症認知不足,最後只有 3% 的高風險者參與,就民眾普及度來說是失敗的策略。然而失之東隅收之桑榆,這裡失敗了,換另一地方獲得成功,它獲得專業人士肯定,不只許多研究者紛紛使用 KCL 來預知失能狀態,連新的長照保險服務也用它推估被保人失能甚至死亡機率。

掌握了衰弱症訊號,再來就是大哉問:可以改善嗎

改善衰弱症:定期且有系統的運動

NCGG 依據基本評估量表的回覆,邀請已出現衰弱症訊號的長輩加入運動預防計畫,由物理治療師或體適能教練帶領,全程共 24 週,每週 3 次、每次 90 分鐘,從暖身操開始,接著做輕度有氧運動、漸進式肌力訓練、伸展與平衡運動再到緩和操。一年後,有參加運動預防計畫的實驗組確實能改善衰弱症狀,而沒做運動的因年齡增加更形嚴重,一來一往,相當於對長照保險服務需求降低 50%,失能率下降 50% 以上;換算醫療成本,2 年內可省下將近 4 千萬日圓。更好的是,這套從自我檢測到運動改善衰弱、降低醫療支出的方法,在小型社區就能做,不受區域限制。

每週 3 次、每次 90 分鐘定期運動,老人賺健康,國家省費用。 圖/荒井秀典

做完衰弱者的改善計畫,NCGG 接著找了健康者、衰弱前期者、已衰弱者三種族群,依上述方法實驗一輪,結果同樣有效,三個族群在步行速度、3 公尺計時起走測試、計時 5 次坐站、功能性前伸測試均有進步,意即心肺、腿腳、柔軟度、肌耐力等部位都練到了。

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要大規模推向全日本,假若沒有專業老師帶領,全部自己來也同樣有效嗎?NCGG 在舞鶴市試辦「社區自我運動管理計畫」,由一位志工媽媽帶著一組 10 個健康老人,依上述方法自己做運動,追蹤 4 年,同樣優化健康狀態,而且長照保險的服務申請量也降低了。

依樣畫葫蘆,再找來衰弱前期者、已衰弱者,與原來的健康者合計三種族群,由志工帶著自己做運動,結果衰弱症者改善幅度最明顯,荒井指出,除了身體運動之外,定期保持社交活動,對老人家非常重要,這也是適合以「社區」為單位來推動的原因。

改善肌少症: 不只要多動,還要吃得營養

既然定期運動可以改善衰弱,NCGG 嘗試以「函授」方式,與鄉下地方的老人聯繫來執行運動與飲食計畫,嘗試改善老年人常見的肌少症。流程是這樣的:

  1. 寄給鄉下老人家計步器,請他們確認每天的步數和飲食內容。
  2. 請老人家每個月把紙本紀錄寄回給研究員。
  3. 研究員收到紙本,計算他們的平均步數,然後把這個數字寄回去給老人,並請他們在下個月增加 10% 的步數量,例如本來一天走 5000 步的,請他們增加到 5500 步。

加入「飲食」的用意,是要了解結合運動對增加肌肉量的幫助。經過為期 6 個月實驗,有被要求增加 10% 步數量且紀錄飲食內容的群組,骨骼肌肉質量指數(Skeletal Muscle Index,簡稱 SMI)有顯著改善,沒參加改善計畫的對照組,SMI 持續減退。如果再細看,這個方式對衰弱者效果比一般老人更大,用「提高步行量+營養補充」的組合,能有效預防或治療肌少症,特別是已經有衰弱症狀者。

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規律運動+補充營養,有助改善老年人常見的肌少症。圖為 NCGG 的「函授」肌少症改善計畫。 圖/荒井秀典

回到 2016 年起攀升至老人失能排行第一的失智症,運動依然有效,不過還要再多加點配套。

荒井表示,日本目前失智者有 500 萬人,佔整個老年人口 1/6;根據醫學數據,失智症發生率在 65 歲以後每 5 年增加一倍來看,未來台灣預計會面對為數不小的失智人口,不妨先參考 NCGG 的三步驟介入治療計畫:

  1. 初步評估:因為很難找到大量專業人員來評估每個個案複雜的認知功能,因此自行開發用 iPad 就能操作的評估系統,用來了解受測者的記憶力、注意力、執行功能、處理速度、視覺空間功能以及一般認知功能。
  2. 神經影像學:請高風險的老人到 NCGG,進行神經影像學評估,如 FDG PET(氟化去氧葡萄糖正子斷層掃描)、MRI(磁振造影)和 NIRS(近紅內光譜光學檢測)。荒井點出,由於 NCGG 有國家預算補助,才能實施昂貴的 FDG PET,算是特例中的特例。
  3. 當這些人被確定有輕度認知功能障礙(Mild Cognitive Impairment,簡稱 MCI),NCGG 即提供認知練習:請他們一邊運動、一邊算數或講出蔬菜名稱;這種動身體又動腦的「雙重練習」(dual test),對於提升 MCI 者的認知能力非常有效。此外,還給予有氧運動、肌力鍛鍊,用多元的運動組合來預防失智症。
輕度認知功能障礙者的「運動套餐」內容較多元(圖片來源:荒井秀典)

有鑑於失智症牽涉關係人從家庭延伸到社會,2015 年 NCGG 推行了為期 5 年的「新橘色計畫」(New Orange Plan)來面對當前形勢。內含 7 大主張:

  • 促進對失智症的認識和保護
  • 提供即時、適當的醫療保健和長期護理
  • 加強針對年輕型失智症的策略
  • 支持照顧者
  • 建立對老年人友好的社區
  • 促進研究發展及其結果的傳播
  • 重視失智者及其家屬的觀點

最後,荒井總結「預防」衰弱症跟失智症是健康老化的重點,可以採用多元的介入治療計畫,這是場總體戰,不只醫療單位,政府與產業的角色至關重要,甚至像台灣和日本的跨國合作,彼此縮短摸索時間,也是促進人口健康老化的對策之一。

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相較於在台灣常聽到發生失能以後該如何分配補助資源,NCGG 傻子般的研究,默默推進老人健康,又同時減輕國家財務負擔,頗有大巧若拙之味。他們不斷探索能不能再往前預防一步的究極態度,就像年屆九旬的「壽司之神」小野二郎所說:「我會繼續向上,努力達到巔峰,但沒人知道巔峰在哪。」

參考資料:

本文轉載自智榮基金會 | 龍吟研論 ,原文〈日本國家經驗:從失能失智「前期症狀」下手 老人賺健康,國家省費用





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活躍星系核_96
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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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老人行動安全注意重點!避免家中長輩跌倒受傷
careonline_96
・2024/07/26 ・1639字 ・閱讀時間約 3 分鐘

年紀大了,最怕什麼呢?相信許多人的答案是「怕跌倒」。跌倒之後,可能骨折,可能十天半個月下不了床,甚至還需要動手術,對日常生活影響極大。

老人容易跌倒的原因很多,有些跟環境有關,有些則與個人健康狀況,像是視力、血壓、藥物使用、與平衡步態有關。今天我們就從各方面來看看,究竟要怎麼做才能減少跌倒的機會!

家裡環境調整重點!

首先,採光要充足,不要太昏暗。在樓梯間或往浴室的路上,可以加裝感應燈,可以看清楚通道。

在樓梯或浴室要加裝扶手,可以的話兩側都要裝。而且要養成「扶著扶手」的習慣,無論是上樓、下樓、或在浴室內移動的過程,都盡量扶著扶手。

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維持家裡的整齊清潔,順手就要把衣服、鞋子、書籍等收好,盡量不要在走動路線放置物品,堆滿雜物。

如果有鋪地毯的話,要確認地毯有固定好。在裝潢的時候,盡量不要做鋪一小塊的地墊、地毯的設計,否則容易滑倒。

面對視力問題!

年紀變大後,視力、聽力、和反射速度沒那麼好,都會讓人更容易跌倒。如果發現視力變差,最好上眼科確認問題,如果有老花眼,可以戴眼鏡矯正視力,並要花點時間習慣自己的新眼鏡。若是白內障影響了視力,需要開刀移除白內障。

注意姿態性血壓變化!

血壓變化是常見的跌倒原因,患者會說:「我就早上起來,下床走個兩步就跌跤了。」這是因為變換姿勢的時候,像是突然起身會讓血壓下降,因此最好要放慢速度,早上起身要下床前,可以坐在床邊,確認不會感到頭暈或其他不適之後再站起來,千萬不要急躁。另外,可以與醫師討論是否要穿彈性襪,減少血液滯留於腿部。

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注意使用的藥物種類!

本身的疾病和使用的藥物也會增加跌倒的機會。如果因為尿失禁而常常需要趕到廁所的話,跌倒的機會就上升了。而平時最常見會造成跌倒的藥物是鎮定劑及安眠藥,吃了會比較頭暈並影響意識狀況,可以的話要盡量避免。另外記得少喝酒,免得影響平衡。

平常若在不同的門診科別各自拿了藥,並服用多種藥物的話,藥物之間的交互作用也可能會影響患者的安全,建議可以找一般內科醫師或家庭醫學科醫師確認過自己服用的多種藥物,並盡量簡化藥物,才能減少身體的負擔。尤其當吃了藥物後會感到很想睡或頭暈暈的話,務必向醫師反應。

平衡與步態也是重點!

我們的肌肉質量常常會因為年紀增長而流失,進而影響到走路的平衡和步態。本身如果有糖尿病的人,更要特別小心。血糖高容易導致腿部神經病變,對步態與平衡很有影響。所以,平常要制定運動計畫訓練平衡與步態,規律運動對保持肌肉質量與活動度很有幫助,身手會比較協調,也能保住骨質;若自己對這方面比較沒有概念,可以尋求物理治療師的專業意見,並要評估是否需要使用拐杖、四腳拐杖等輔助,減少跌倒的機會。

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為何喊破喉嚨對方還是聽不到?——淺談聲波的「平方反比定律」與日常聆聽
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2021/11/04 ・1952字 ・閱讀時間約 4 分鐘

  • 文/林桂如|雅文兒童聽語文教基金會研究員

還記得周星馳的電影《功夫》中,霸氣搞笑、滿頭髮捲的「包租婆」嗎?她使出威力無比的「獅吼功」,震懾全場的橋段,絕對是這部電影中的經典畫面之一!不過,對於我們這些既稱不上練武奇才,又不需要和斧頭幫刀裡來、火裡去的尋常百姓來說,日常生活還是好好溝通比較好!就科學角度來說,其實扯破喉嚨未必能讓人聽得比較清楚。

模仿「獅吼功」扯破喉嚨,未必能讓人聽得比較清楚。圖/Pixabay

光是大聲,其實沒你想得管用

聲音強度會隨著距離平方而變小,這是物理學上典型的「平方反比定律」(inverse square law)。根據這項定律,音源的音量會隨著距離每增加一倍而減少 6 分貝。例如,距離音源 1 公尺的音量為 90 分貝,而 2 公尺處的音量就會下降至 84 分貝;等到距離音源 32 公尺處時,只剩下 60 分貝,大概是正常交談時的音量。以一個身高 160 公分的人來估算,如果步幅是 60 公分,差不多就是 53 步之遙(3200 / 60 ≈ 53.3)。不過,前提是周遭寂靜無聲,外加剛好這麼巧,在這段距離中也沒有任何有形物體的阻擋。所以,這就是為什麼故事中的大魔王總是在伸出魔爪之際,敢囂張地和公主說:「你儘管叫破喉嚨吧……沒有人會來救你的!」確實如此,如果沒有人近在咫尺,就算喊得再大聲,也很難被聽見啊!

公主聽到大魔王說:「你儘管叫破喉嚨吧……沒有人會來救你的!」公主連忙大叫:「破喉嚨!」你覺得「沒有人」聽得到嗎? 圖/作者提供

「獅吼」遇上背景噪音,還是可能沒轍

訊噪比(signal-to-noise ratio, SNR),也就是聲音訊號與噪音之間的落差,通常是用來檢視一個環境是否有利於聆聽的數值之一。當訊噪比越高,代表語音清晰度越佳。值得注意的是,隨著聽力損失程度越重,需要的訊噪比也越高,才能達到相同的聽辨能力。

一般來說,正常聽力者在訊噪比值為 0 分貝時(聲音訊號和噪音音量相同),能達到九成以上的正確聽辨能力,但在訊噪比值為 -3 分貝時(聲音訊號略低於噪音音量 3 分貝),僅有八成聽辨能力,到訊噪比值為 -6 分貝時(聲音訊號低於噪音音量 6 分貝),更是僅剩七成聽辨能力[1]。這也就是為什麼有時候,我們已經覺得自己講話的音量已經頂天,對方還是「蛤?」個不停,原因很可能就是環境太吵,以至於訊噪比值過低所致,所以,換個安靜點的環境再暢所欲言吧!

若是在人聲鼎沸外加音樂強力放送的餐廳,除非你能一直保持和背景噪音一樣大聲的音量,不然,聲音訊息肯定淹沒在沸沸揚揚的音浪中!圖/Pexels

忽略對方的聽力需求,依舊可能聽嘸

在人口已邁入超速老化的臺灣,老年人的聽力損失,是你我不可不正視的議題。事實上,老年失聰(presbycusis)是一種老化的自然生理現象,主要是因為內耳毛細胞與聽神經組織退化所引起。這類聽力損失的發生,通常具有漸進性、進行性和雙側性的特性。一開始主要影響較高頻率的訊息接收,再逐步演變為接收較低頻率的訊息也有困難[2][3]

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這也就是什麼當忘記帶鑰匙,狂按門鈴兼打室內電話,家中長輩在家,卻可能依然沒聽見、沒來開門,因為這類尖銳的聲音都屬於較為高頻的聲音,對於有聽力退化的長者而言,察覺不易。因此,若能了解這類長者在接收高頻聲音開始退化的聽力需求,適度提高一點音量(但不是尖叫)、降低音調、講話速度適中,更能幫助對方聆聽訊息。  

比大聲更重要的事──善用溝通修補策略

當空氣的氣流通過聲帶時,會讓聲帶產生黏膜波動,進而將通過的氣流轉換成空氣的疏密波,也就是我們說話的聲波。每個人的聲波特質不同,所以又有人將聲音喻為第二張臉。儘管聲音悅不悅耳,個人主觀感受的成份頗高,但實際上,聲帶黏膜若是柔軟且均勻,相對比較不容易破鑼嗓子,聲音也就較為悅耳。所以,為了避免讓我們的第二張臉因為拉高音量而沙啞、燒聲,在了解以上針對距離、背景噪音和個人聽力需求與聲音之間的關係討論後,面對現實生活中無可避免的溝通中斷時,就能善用溝通修補策略,如:訊息遺漏的地方,及時與對方澄清,請對方重複、換句話說、換個方式等,都能讓彼此溝通更順暢[4] 

參考文獻

  1. Crandell, C., Smaldino, J., & Flexer, C. (1995). Sound field FM amplification: Theory and practical applications. San Diego, CA: Singular Press.
  2. Cruickshanks, K. J., Wiley, T. L., Tweed, T. S., Mares-Perlman, J. A., & Nondahl, D. M. (1998). Prevalence of hearing loss in older adults in Beaver Dam, Wisconsin. The epidemiology of hearing loss study. American Journal of Epidemiology, 148(9), 879–886.
  3. Mulrow, C. D., Lichtenstein, M. J. (1991). Screening for hearing impairment in the elderly: rationale and strategy. Journal of General Internal Medicine, 6(3), 249–258. 
  4. 林桂如、鍾雅婷(2017)。帶得走的溝通技巧──聽覺障礙學童溝通修補教學策略手冊。新北市:心理。
雅文兒童聽語文教基金會_96
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雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。