會「哺乳」的蜘蛛？超營養蜘蛛奶讓幼蛛頭好壯壯！

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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人類對螞蟻可謂無比熟悉，許多人還不識字就認識螞蟻了；相關的科學研究也十分豐富，產出如威爾森（E. O. Wilson）這類科學大師。2022 年底問世的一篇論文，卻出乎意料地報告一條普遍存在，此前卻一直受到忽視的現象：

螞蟻的蛹會分泌液體，作為成蟲與幼蟲的營養液。

螞蟻社會的內循環營養液

螞蟻是完全變態的昆蟲，有卵、幼蟲、蛹、成蟲 4 個階段。眾所皆知螞蟻是社會性昆蟲，整個蟻巢運轉精密，但是蛹有好幾天固定不動，除了佔空間以外，在蟻巢裡好像沒什麼存在感。

這項研究主要的對象是畢氏粗角蟻 (Ooceraea biroi) ，近年成為探索螞蟻奧秘的主力。照論文的寫法，一開始目的很單純，就是把蛹從蟻巢中移出，看看孤獨對螞蟻有什麼影響。

被移出巢穴的蛹，羽化成蟲的比例有 90% ；即使周圍沒有同儕，絕大部分的蛹似乎也能成功轉大蟲。然而過程沒這麼簡單。

蛹在成功羽化的前幾天會黑化，論文觀察到當蛹開始黑化不久，也就是羽化的 6 天之前，每天都會分泌出液體。留著液體會害蛹被自己淹死，人為將液體移除，蛹才能順利羽化。

如果是在原本的蟻巢中，蛹排放的液體還來不及把自己淹死，就會慘遭黴菌入侵感染而亡。所幸慘劇實際上不會發生，因為成年螞蟻會將液體去除。

將藍色染劑注入蛹，一天後觀察到成蟻的消化道都出現藍染，可見蛹產生的液體，都隨即轉移進入前輩同儕的肚子。分析蛹產生的液體，得知營養十分豐富。

完全變態的昆蟲，從幼蟲到成蟲的過程中經過蛹的階段，將幼年的身體砍掉重練。螞蟻蛹分泌的液體顯然來自蛹期分解的身體，可謂原汁原味的液化螞蟻。這些容易吸收的成分，在巢穴中直接轉移給同類，毫不浪費。

這些幼體原汁原味形成的液體營養豐富，其他會化蛹的昆蟲也會產生類似的產物，為什麼不會把自己淹死，或是被黴菌感染？應該是由於那些昆蟲會將其回收利用，轉化為成年身體的建材。社會性生活的螞蟻卻是直接排放出去，變成其他個體的食物。

同時餵養更老與更小的同儕

成年螞蟻以外，蛹產生的液體也是寶寶的營養補充液。螞蟻幼蟲移動能力有限，成年螞蟻會將寶寶放到蛹的旁邊，方便它們液來伸口。沒有液體也能正常長大，不過有得吃的幼體，生長速度更快、存活率更高。

近來在台灣出名的紅火蟻（Solenopsis invicta）雖然兇狠，卻也是畢氏粗角蟻的菜單美食之一。有個實驗是給予紅火蟻和蛹，讓成年蟻選擇，結果大部份都優先將寶寶放在蛹旁邊，可見它們認為蛹提供的善液，是更佳的育幼食品。

換句話說，螞蟻在幼年階段到成年之間的蛹，同時支持更老與更小的同儕。

奧妙還不僅如此，和一般印象不同，畢氏粗角蟻沒有特定蟻后，也缺乏男生，所有成員皆為工蟻，再透過孤雌生殖進入生殖時期。

• 延伸閱讀：蟻生online上線：如何決定成為要生寶寶或是做工的螞蟻？

奇妙的是，蟻巢中處於不同階段的螞蟻，時程非常協調。當卵孵化出寶寶的一天後，蛹也開始分泌液體。也就是說寶寶從出生以後，馬上就能獲得營養補充液，概念實在很像哺乳動物的哺乳。

畢氏粗角蟻只是一種螞蟻，論文還調查螞蟻分類上其他 4 大群的成員，發現各種螞蟻的蛹都會分泌液體，而且內容物極為相似。由此推敲，這是螞蟻大家族的普遍現象，可能在眾蟻尚未分家之前已經存在。

螞蟻巢穴的內部循環如此協調，充分反映出社會性昆蟲的優點，但是同為社會性昆蟲的蜜蜂沒有。這應該是螞蟻演化為社會性的重要一步，卻不是其他社會性昆蟲的特徵。

想來也很奇妙。人們對螞蟻很熟，研究螞蟻、養螞蟻的人一大堆，可是這回報告的現象儘管普遍，卻只是首度被明確指出。我猜以前應該有人發現這件事，只是沒有深入鑽研。

等待探討的問題，無所不在，只要有心。

延伸閱讀

• 如何用CRISPR 技術，揭開螞蟻複雜社會行為之謎？——《科學月刊》
• 台灣紅火蟻防治司令部——王忠信與他的千軍萬「螞」
• 對抗紅火蟻新兵法：破解關鍵基因，讓工蟻對蟻后下剋上？

參考資料

1. Snir, O., Alwaseem, H., Heissel, S., Sharma, A., Valdés-Rodríguez, S., Carroll, T. S., … & Kronauer, D. J. (2022). The pupal moulting fluid has evolved social functions in ants. Nature, 1-7.
2. A fluid role in ant society as adults give larvae ‘milk’ from pupae
3. Anatomy of a superorganism: Ant pupae secrete fluid as ‘milk’ to nurture young larvae
4. Pupating ants make milk — and scientists only just noticed

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁。

及至 2022 年 7 月，全球已有約 1 萬 4 千個猴痘（monkeypox）病例。^[1] 疫情爆發以來，各國政府與學者積極討論防疫政策。孕婦若染疫，不僅病情可能比一般人嚴重，^[2] 還有垂直傳染給胎兒的風險。^[3]《刺胳針全球健康》（The Lancet Global Health）期刊上，英國皇家婦產科學院主席、副主席等人聯名發表的評論，聚焦於保護母嬰安全；^[3] 而美國疾病管制與預防中心（簡稱 CDC），也有介紹此主題的專文。^[4]

猴痘簡介

1958 年猴痘病毒首見於猴子身上，因而得名，雖然囓齒動物才是主要宿主。猴痘的潛伏期約 6 到 13 天。^[3] 人傳人的管道，包括接觸患者的呼吸道分泌物、損傷的皮膚或黏膜，或是被汙染的物品。若經飛沫傳播，需長時間面對面才有機會發生。^[5] 現在流行的猴痘，屬於死亡率約 1% 的西非病株，所幸不是更嚴重的中非剛果分支。猴痘與天花同為正痘病毒（orthopoxvirus），因此對抗天花的疫苗和藥物，成為應付緊急疫情的希望。^[3]

孕期感染猴痘的數據

現在關於孕期猴痘感染的數據不多，^{[3, 4]}《刺胳針全球健康》舉了一個未獲實驗室驗證的案例：一名懷孕 24 週的婦女在染疫 6 週後，誕下皮膚紅疹的早產兒。又過了 6 週，嬰兒便死於營養不良。另外，他們也提到剛果民主共和國的觀察性研究裡，4 名染疫孕婦中，僅 1 人順利產下足月的健康嬰兒；其他 3 個胎兒，有 2 個流產和 1 個胎死腹中。^[3]

治療猴痘的藥物

抗天花藥物 Tecovirimat、 Brincidofovir 和 Cidofovir，均被考慮用來治療猴痘感染。《刺胳針全球健康》評論的作者認為前兩個缺乏藥效證據，然後完全沒談最後一個；^[3] 但美國 CDC 三個都介紹，還將 Tecovirimat 列為孕婦和哺乳中婦女的第一線選擇。^[4] 美國 CDC 承認沒有 Tecovirimat 孕期人體試驗數據，而且連對動物生殖發展的影響也認識不多。唯一曉得的是，當施予比人類正常口服建議用量高出 23 倍的 Tecovirimat，對動物胎兒依然不會有負面影響。至於，孕婦服用是否能預防傳染給胎兒；此藥物對哺乳的影響；還有透過母乳間接釋出的藥物，夠不夠治療喝奶的染疫嬰兒，全部尚處未知。^[4]

至於 Brincidofovir 與 Cidofovir，動物實驗結果顯示它們會導致胎兒畸形，所以第一期妊娠的孕婦，千萬不能使用。而母親用藥期間，喝母乳的嬰兒會怎樣，目前還不清楚。^[4]

除了這三種證據不夠充分的藥物，美國 CDC 和那篇英國評論，都另有提及牛痘免疫球蛋白靜脈注射（簡稱 VIGIV）。^{[3, 4]} 雖然孕婦施打免疫球蛋白，早已行之有年；不巧 VIGIV 連對動物生殖的影響，都還有待研究。如果孕婦或哺乳中的婦女真的想施打 VIGIV ，美國 CDC 建議依個案情形評估利弊。^[4]

猴痘疫苗

在英國和臺灣所謂的 MVA-BN 疫苗；^{[3, 6]}於歐盟國家叫做 Imvanex ；^{[3, 7]} 而美國與澳洲稱之為 JYNNEOS 。^{[3, 8, 9]} 它是一種非複製性活疫苗，能預防天花和猴痘。^{[3, 4]} 該疫苗對猴痘的防禦力高達 85% 。與猴痘確診者接觸的人，若於 14 天內注射疫苗，雖然來不及預防發病，但仍具有減輕症狀的效果。^[3] 目前美、澳、列支敦斯登、冰島和挪威等國以及歐盟，皆已核准使用這款疫苗來預防猴痘。^[8-10] 英國政府的態度比較模稜兩可，沒有正式許可這個用途，卻又公告仿單外使用的參考原則。^{[2, 11][註]}

此疫苗製作過程中的減毒程序，使疫苗內的病毒不易複製繁衍。所以理論上沒有必要擔心它會傷到孕婦或胎兒；而且就算疫苗中的病毒流入母乳，大概也對嬰兒沒什麼危害。^{[3, 4]} 不過，或許是礙於人體臨床試驗數據有限，《刺胳針全球健康》的評論建議孕婦，非必要應暫且避開這款疫苗，僅鼓勵暴露於高危險環境的哺乳婦女施打；^[3] 而澳洲政府則建議孕婦注射前，應先評估風險及效益。^[9] 相較之下，美國 CDC 倒是大膽得多，覺得孕婦與哺乳婦女，都可以和醫師一起決定是否接種。^{[4, 8]}

ACAM2000 是另一個美國和澳洲許可的選項，^{[4, 9]} 屬於複製型病毒疫苗，有導致流產、先天性缺陷以及胎兒感染等副作用的風險。^[4] 因此，二國政府不僅警告孕婦與哺乳婦女不得施打，還呼籲具生育能力的女性，在接種後 28 天內，要避免受孕。^{[4, 9]} 美國 CDC 甚至強調注射此疫苗的男性，這段期間內也要小心，別讓伴侶懷孕。^[4]

孕婦參與猴痘臨床試驗

臺灣目前猴痘疫情尚不嚴重，但也已經規劃採購 MVA-BN 疫苗，^[6] 還從國外進口了 Tecovirimat 。^[12] 衛福部在 COVID-19 疫情期間，有公告孕婦和哺乳婦女特定的注意事項，^[13] 將來或許也會設計專門給她們的猴痘衛教文宣。然而，從歐美的情形可見，由於各國政府掌握的臨床證據不足，對這些婦女根本愛莫能助。根據伯明罕健康夥伴政策委員會的報告，當初因為 COVID-19 疫苗臨床試驗將孕婦排除在外，間接造成疫情期間孕婦和嬰兒無謂的死亡。^[3] 有鑑於此，若非有特殊考量，《刺胳針全球健康》的評論主張孕婦應該被納入疫苗和治療的試驗。^[3] 不過，他們也承認會接觸到猴痘，或是敢接種相關疫苗的孕婦，必是寥寥無幾。所以，只能期盼前瞻性國際註冊機制，登錄孕婦與高風險族群的數據，來加速藥物及疫苗的安全與效益評估。^[3]

（本文以報導國際醫療新聞為目的，考慮施打疫苗及使用藥物時，仍請以所在地之主管機關政策與醫師建議為準，謝謝。）

備註

「仿單外使用」（off-label use 或 off-label prescription）是指將某藥物用於未經許可的對象、適應症或給藥途徑。^{[14, 15]} 比方說，在英國 MVA-BN 疫苗只被正式允許用來預防天花，但某醫師覺得這個疫苗，也能保護他的高風險病人，免於感染猴痘。雖然主管機關尚未將猴痘列入該疫苗的適應症，這名醫師的想法卻有充足且可靠的科學根據。在這種情況下，他的決定對病人來說，並無可議之處。

1. Emergency Committee meets again as Monkeypox cases pass 14,000: WHO (UN News, 21 JUL 2022)
2. Protecting you from monkeypox: information on the smallpox vaccination (UK Government, 01 AUG 2022)
3. Khalil A, Samara A, O’Brien P, et al. (2022) ‘Monkeypox vaccines in pregnancy: lessons must be learned from COVID-19.’ The Lancet Global Health.
4. Clinical Considerations for Monkeypox in People Who are Pregnant or Breastfeeding (U.S. CDC, 18 JUL 2022)
5. 猴痘－疾病介紹（衛福部疾管署，2022年5月30日）
6. WHO宣布猴痘疫情為國際公共衛生緊急事件，我國將積極監測及整備應變量能，並提醒醫師加強通報及民眾留意（衛福部疾管署，2022年7月24日）
7. MVA-BN® (Bavarian Nordic, accessed on 03 AUG 2022)
8. Considerations for Monkeypox Vaccination (U.S. CDC, 28 JUL 2022)
9. Monkeypox (MPX) vaccines (Australian Government, 4 AUG 2022)
10. Bavarian Nordic Receives European Approval Of Extension Of Vaccine Label To Include Monkeypox (Bavarian Nordic, 25 JUL 2022)
11. Connelly D. ‘Monkeypox: a visual guide’. (2022) The Pharmaceutical Journal, 309, 7964.
12. 我國採購之猴痘口服抗病毒藥物已抵臺，將提供重症及免疫低下確診個案使用（衛福部疾管署，2022年7月28日）
13. COVID-19疫苗Q&A－8.孕婦及哺乳婦女（衛福部疾管署，2021年11月22日）
14. Richard Day. (2013) ‘Off-label prescribing’. Australian Prescriber, 36:5-7.
15. Off-label use of medical devices: Frequently asked questions (Therapeutic Goods Administration, 01 SEP 2021)