生產三部曲之一：怎樣的姿勢比較好？

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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下地坐草──古代女人不躺床上生孩子

「夫人，用力、用力，看到孩子的頭了！」產婦躺臥床鋪，產婆不停掀開厚被檢查。這樣的臨盆場景，我們常在中國古裝劇見到。但如果比對醫書文獻，畫面也許有點 bug——古代婦女最尋常的分娩方式並非平躺床鋪，而是半蹲在地面、上身直立著生孩子！

「古時婦人產，下地坐草，法如就死也。」從南北朝醫家的這段話就能看出，女人分娩不僅性命攸關，而且是離開床榻、下地蹲坐著生產。地上會鋪草堆或獸皮，一方面避免嬰兒落地受傷，另方面也防止血水弄髒屋舍，觸忌犯神。

然而，生產是窮盡氣力的生死馬拉松，蹲踞垂直的姿勢好施力，卻很難支撐十數個小時。正因如此，產房內便需要數名「抱腰人」（又名「看產人」）幫忙。這些女性助產者一人站在產婦背後，環抱撐住她的腋下，讓產婦能安心倚靠；另一人則在產婦身前，準備迎接新生兒。古書裡罕見臨盆一詞，「分娩」也是宋代以後才較常用，1500 年前的人若說「抱腰」，就代表要準備替婦人接生了。

只是，生產如此辛苦，為什麼古人不在鬆軟舒適的床上呢？

李貞德推測，方便產婦用力、胎兒順行，應該是主要原因。此外，從唐代以前的文獻看來，床高可達數尺（一尺約 23 公分），南朝便曾有孕婦想流掉孩子，「自床投地」無數次。設身處地試想，對大腹便便的孕婦和協力抱腰的產婆們來說，躺在高床上生產，恐怕不是最佳選擇。當然，物質條件也可能需納入考量。古時生活不如現代優渥、方便，上網採購 24 小時送到家，床榻等家具遠比今日珍貴，若被大量血水浸透就報廢了。

逐月養胎，古代孕媽咪食譜

生育，不僅是女人九死一生的大事件，對男性社會來說，也是傳宗接代的關鍵時刻。從漢朝起，醫學對女性身體的照護明顯聚焦在「生育」，懷胎、分娩、產後，都有調養建議與禁忌規範。

大約在 5－7 世紀之間，這些持續積累的知識開始被歸納整合。在性別化身體觀的基礎上，漸漸趨向一致標準，奠定了中國婦產醫學在宋代獨立成科。

例如，漢代醫聖張仲景建議孕婦常服「當歸散」。南朝醫生主張懷孕七個月服用以丹參、人參、當歸等調製的「丹參膏」，幫助順產；但北齊徐之才卻說「丹參膏」太過滑利，應該到十月再吃。唐代孫思邈採用了徐之才的說法。到宋代，懷孕七月服用滑胎藥的說法，就不再流傳了。

另外，徐之才還提供精細的「逐月養胎方」，按懷胎月份建議產婦適合的穀物、肉類，再搭配藥方滋補。放到現代，大約就像孕媽咪「每月推薦食譜」，為胎兒每個階段的發展補充適當養分。

養胎有大吉，自然也有大忌。中國經脈觀於漢朝後確立，醫書也會提到懷胎逐月須避免的扎針穴位，以免不慎流產。

不吃醬油、不聽惡言，胎教傳統淵遠流長

多吃什麼小孩皮膚好，少碰什麼胎懷得穩，歷來有各式各樣的經驗傳承，讓許多現代準媽媽壓力沉重──媽咪不孤單，這種煩惱古代產婦也有！

古代醫方記載的不只草藥、針灸，還有今日看來的迷信偏方。因為在前科學文明的時代，「方」即為除疾保命之道，草藥是一種方、避鬼神也是一種方，都是為了護佑產家和產婦平安順遂，故而記載在醫方中。

以下這些，醫方也有。

孕期不宜吃醬油，孩子皮膚會黯黑。不要吃薑，以免生出似薑形、有六根指頭的小孩。想生兒子，就多看雄雞虎豹、耍刀弄劍；要生女兒，不妨戴耳飾、串珠子，玉佩響叮噹！若期望孩子乖巧善良懂禮貌，注意了，肉塊割不正不吃，坐蓆不正也不坐，非禮無視、勿聽、勿言──因為孕婦耳濡目染，經由「外象內成」，孩子也會受影響。

誰說古人和我們差很大？今日人們習以為常的「胎教」，一千多年前就已被寫入醫方，存在古人的生活世界了。

李貞德提到，

這些養胎之道貌似不「科學」，其實反映了中國「氣的身體觀」。

當時的人以「氣」理解世界，天地蘊含氣、人也以氣為生，氣在萬物自然間流通，與我們的身體相互感應。外在醜惡或美善的人事物，其形、其氣會通過母親身體，影響胎兒。於是，便有士人這麼說：「諸生子有癡疵醜惡者，其名皆在其母。」小孩的品質，成為評斷孕婦言行舉止的判準。

媽媽心裡苦，古今皆同啊！

求孕、求男、求好男

從安胎、養胎到胎教，都是為了讓產婦不只好生，而且生得好──「求孕、求男、求好男」，畢其功於一役！

這一役，來到最緊要的決戰關頭「臨盆分娩」。

產家須提前準備場地，可能是屋中某一個房間，或者另外搭設產廬或產帳。產房的位置並不是隨心所欲，而要按照生產月份配合方位，趨吉避凶，以期順利平安。例如，「正月，天氣南行，產婦面向於南……大吉也。」

這一整套時間、方位相應的吉凶論，背後同樣蘊含著天人感應觀，時間、空間、人彼此相互影響。醫書中便出現「產圖」，正月、二月、三月……，讓產家根據分娩當月的產圖，準備生孩子的每個步驟歷程。

到了待產時刻，抱腰人（助產婦）已隨伺在旁，陪伴安慰產婦，幫助按摩放鬆，產婦可或坐、或臥、或走動，舒適為主。何時開始發力？現代醫療用「開幾指」為標準，古代判斷依據則是「有多痛」。過早用力，很可能體力不濟；須等到產婦痛得不得了「腹痛連腰脊」，代表已接近臨盆，才能開始下地坐草使勁。

整個產程即使順利也要十幾個小時，產婦蹲坐分娩、抱腰人一前一後助產。如果人手不夠或產程過長，就需要輔具上場，例如日本江戶時代的古裝劇裡，用衣帶懸樑、綁縛在孕婦手上，或者垂吊橫木，幫助她倚靠用力。日治臺灣的陪嫁品中有生子桶，讓產婦蹲坐其中，攀附桶子邊緣支撐施力。早期香港華人嫁妝也有稱為「子孫桶」的馬桶，大概也是作為生產輔具。

孩子生下了，快抱開！

孩子平安降生後，又是什麼情況呢？

古裝劇裡常這麼演：產婦費盡氣力生下寶寶，虛弱急切地說：「快把孩子抱來給我瞧瞧。」歷史現場的實況不得而知，但若從古代漢醫的觀點，這個流程卻是「大誤」。

產婆此時須把孩子抱開，也不可透露嬰兒的性別，以免不合期待，讓母親心神受創。因為即使順利生下寶寶，這場生死馬拉松仍未到盡頭。血崩不止、胎盤未排出、惡露不盡，皆為重重險關，所以產後三日須密切注意產婦的性命安危，三日到七日也還在觀察期。直到確定沒有致命的病變，警報解除，便可開始滋補調護，不過也要到三十日後才能正常作息，就像現今熟悉的「坐月子」一樣。

陪伴產婦的「三姑六婆」

但生產一定有風險，若不幸遇上難產，除了用湯藥催生，醫書中還曾留下看產人「神之手」的紀錄。

由於產婦胎位不正，胎兒的手先產出，稍不慎便可能難產而亡。所幸產婆把胎兒推回產道，又按摩轉正胎位，最後終於平安順產。

類似的紀錄並不少見，古代希伯來文獻中就曾記載功力高超的產婆，以此接生難產雙胞胎。漢唐間的醫書也說，若胎兒手先伸出來，可將其推回重新生過。有意思的是，醫書指示推回之前，可在其掌心寫下父親的名字，威嚇一下，「讓逆子改邪歸正」！

「男性醫家強調的是父權感應，但從這個記載可推測，當時的助產者可能具有急救難產的臨床技術。」李貞德分析：「整個生產過程不會有醫者在旁，看產人其實扮演了最重要的角色。」

然而，醫書由男性撰寫、收錄、建立醫療知識系統，這一群默默提供產婦支持的助產女性，難登「大雅之堂」。漫長歷史中，她們只屬於傳統三姑六婆之一，沒有醫者之名，沒有話語權，卻可能是真正實踐、傳授產育知識的專業者，陪伴婦女度過生死難關。

溫柔生產，找回產婦醫療主體性

綜觀古人孕產歷程，與現在最大差別當屬「生產體位」，究竟女人為何從站立或半蹲，轉向平躺著生孩子？

李貞德分析，垂直體位是過往東西方普遍的分娩方式，轉向平躺式，大約在 18－19 世紀醫院制度興起後。

生產空間從熟悉的居家移往機構化，孕產主體由產婦轉向醫生，逐漸改變了婦女的生產經驗。

以醫生為運作主軸，婦女躺平成為更方便醫療處置的姿勢。透過現代醫療的幫助，許多高風險孕婦得以順利生寶寶，大幅降低難產喪命的機率。然而，高度醫療化的介入，也將生產與女性主體經驗隔絕開來，扭轉了以產婦為中心的分娩歷程。

長年關懷性別醫療史，李貞德經常受邀分享，在過去的時空，婦女曾有過多元的懷胎與生產經驗，產婦與助產者相互協力；被動躺著、由醫療者全權決定，並非恆常的標準答案。但她也提醒，這不是抗拒醫療、重回傳統的絕對二分法，而是透過史料爬梳，跨越到不同時空汲取經驗，看見多元的選擇可能。

「歷史就像一個巨型資料庫，透過認識不同時空的人類經驗，能幫助我們反思，瞭解到當下身處的環境和其中的現象，不一定是唯一選項。」李貞德娓娓道出多年研究的關切：「這不僅僅是研究生育史或女性史的關懷，也是歷史學作為人文學科很重要的價值和意義。」

延伸閱讀

• 《女人的中國醫療史——漢唐之間的健康照顧與性別》李貞德，三民書局出版社，2008
• 李貞德個人網頁
• 生育改革行動聯盟

• 文／國立臺北護理健康大學護理助產研究所高美玲教授，本文轉載自生動盟

「你這樣用力不對！」

「不是現在用力！」

好不容易撐過漫長又疼痛的第一產程（編按：生產分為三個產程，第一產程為規則陣痛到子宮頸全開的階段），終於等到子宮頸全開 10 公分，可以進入產房，等待迎接新生命了。目前臨床上醫護人員多半於產婦子宮頸完全擴張時，教產婦以平躺或半坐臥，立即閉氣向下用力，但是「不合適的姿勢、過早用力、不當用力」三項錯誤，不但使第二產程的時間延長，也會造成產婦及新生兒的損傷，提高產婦的疲憊。

錯誤的用力方式，可能導致產婦自然分娩計畫失敗，被迫緊急改成剖腹產，或必須運用真空吸引等工具協助分娩；此外，會陰撕裂傷程度，未來是否會導致壓力性尿失禁、子宮脫垂，這些可能會出現的狀況都與第二產程是否順利有關係。

我們將一連以三篇文章，討論在這個階段「不合適的姿勢、過早用力、不當用力」三個常見的生產問題。

原來史上曾出現很多種生產姿勢？

你知道嗎？從古代到 18 世紀中期，產婦被鼓勵自由使用任何姿勢生產。西元前 377 年到 460 年，希波克拉底開始使用生產椅來幫助產婦採用直立的姿勢生產。1637 年到 1709 年法國的產科專家 Francois Mauricean 指出：在生產時採斜躺的姿勢，對產婦及協助者都是最舒適的姿勢。但他不主張列為常規，因為多活動，利用胎兒向下的重量，更有益協助子宮頸擴張。

到了 19 世紀初期美國開始採用平躺的姿勢生產，因為這樣的姿勢對於醫療及產科的照護較方便。

然而，這樣的生產姿勢對於產婦、胎兒及產程進展是最好的嗎？實證告訴我們平躺是最差的待產姿勢，因為平躺時，產婦身體的重量在薦骨及尾骨，妨礙胎頭下降到骨盆腔，而且產婦用力時鐙筋的姿勢，也會造成骨骼的壓力、神經的損傷、四肢血栓的形成。

直立或蹲姿生產較理想？

以人體解剖學的角度來看，直立的姿勢，可以使子宮落向前方，使產道的軸變直，讓胎頭易下降到骨盆腔，直立姿勢骨盆角的角度為90 度到 120 度，斜躺的角度為 30 度，由於直立的姿勢會使骨盆出入口的徑線變大，因此有利胎頭的下降。

另外，它對產婦及胎兒傷害最少，有 95% 的產婦表示，當子宮收縮時，採站立的姿勢最不痛，因平躺會減少子宮血流，導致肌肉缺氧而造成子宮收縮時更痛，站立則可讓產婦與胎兒都得到較高的血氧及較低的二氧化碳。

（但生產採直立姿勢，有可能會因為增加靜脈壓及會陰部腫脹，導致產後較大量的出血及會陰裂傷，因此針對直立式用力的產婦必需注意產後出血的問題。）

蹲姿是第二產程最好的姿勢，產婦的膝蓋及髖關節是放鬆的狀態，當膝在髖關節上時，可以對抗腹壁的壓力，蹲姿會使胎兒更接近骨盆出口，使胎頭下降更好，這樣的姿勢可以使初產婦的第二產程平均縮短 23 分鐘，經產婦平均縮短 13 分鐘。

另外，待產時採坐姿，產婦的疼痛指數也低於採平躺姿勢，蹲姿、側臥姿、跪趴姿都很合適，有利於胎兒下降且又安全。

下一篇，我們來討論用力的時機，《生產三部曲之二：現在可以用力了嗎？》

• 本文轉載自生動盟，原文為《生產三部曲之一：我這樣生孩子對不對？》

「生產」是開啟我們生命的第一件大事，紀錄片《祝我好好孕》懷抱著「台灣囡仔和媽媽能笑著相見，生產不再是女人的苦難」這樣的願望而生。希望不僅僅是一部紀錄片，更成為一扇改變生產風景的視窗。

《祝我好好孕》院線上映＆公益巡迴熱烈募資中！

等不及首映開播？先來泛知識節聽導演與製片談《祝我好好孕》的創作過程吧。

• 文/國立臺北護理健康大學護理助產研究所高美玲教授
• 本文轉載自生動盟

本系列前兩篇：《生產三部曲之一：怎樣的姿勢比較好？》《生產三部曲之二：現在可以用力了嗎？抓對用力的時機》

「深呼吸、閉氣、用力！」

在各種電影戲劇裡，常看到產婦憋氣脹紅了臉，彷彿要擠出宿便那樣用力的擠出孩子，現實世界裡的產房，也有不少產婦歷經陣痛的折磨後，早已忘記產前學習的各種呼吸、用力方式，只能隨著醫護人員的指示用力，如果遲遲生不出來，產婦可能被冠上「不會用力」、「用錯力」，最後改以剖腹產或用器械協助分娩。

常聽說的「憋氣用力」可能不是最佳方法

通常在子宮頸完全擴張後，產婦常被教導以「深呼吸、閉氣、盡可能的閉聲門用力」（或稱 Valsalva maneuver，憋氣用力法）。然而，文獻指出：憋氣用力法會導致產婦的血管收縮及舒張壓力變大，尤其長的深呼吸、閉氣，會使腹內壓及腹主動脈壓增加，反而造成產婦回心血量下降、胎盤的灌流減少，可能導致新生兒酸血症，且降低胎兒的血氧，進而導致胎心率下降、胎兒窘迫（下圖）。

Thomson（1995）的研究也發現，第二產程時間長短對新生兒的影響不大，用力的方式卻有明顯的影響，採 Valsalva用力法，會使新生兒臍帶血的 pH值較低，因此目前的實證研究都不鼓勵採延長吸氣、閉氣的方式用力。

配合「延遲用力」，開聲門用力較不易受傷

在上一篇我們提到第二產程時應該「延遲用力」，等到婦女出現弗格森反射 (Ferguson’s Reflex) 時再用力。所謂弗格森反射是指隨著寶寶通過子宮頸進入陰道，對組織造成的張力會經由母體神經荷爾蒙系統的傳遞，引發規則有力的收縮，讓母親有自發想用力的感覺。在婦女出現不自主想迫切的感覺時，有七成五會伴隨呼氣，其中有一半的產婦會自然地發出聲音，這時可以依照本能，以低吟方式（或是發出「ㄆㄚ」聲）、吹氣的方式，將寶寶慢慢的「呼出」。沒錯，寶寶應該不是「用力」娩出，而是應該用最小的力氣（小到單單僅有宮縮的力氣）娩出，如此就不容易導致會陰的撕裂傷。

憋氣用力也容易導致婦女的骨盆底肌肉受傷、骨盆底肌肉群及韌帶鬆弛，進而造成日後的壓力性尿失禁、子宮脫垂等問題。Schaffer（2004）研究 128 位初產婦，有 67 位採憋氣用力，61 位以發出自然聲音的用力法（稱為開聲門用力法），在產後三個月測試骨盆底肌肉的壓力，結果發現如果允許產婦依照自己舒適的方式用力且自然發聲時，日後骨盆底受傷害的可能性比較低¹。因此，比起憋氣用力，醫學實證研究更建議採開聲門的方式用力。

生產三部曲總結

綜合前兩篇文章《生產三部曲之一：怎樣的姿勢比較好？》《生產三部曲之二：現在可以用力了嗎？》醫學實證已經說明，產婦應該視情況採取蹲姿、直立等多變的生產姿式，而非制式化的平躺用力。且若等到產婦有想用力的感覺時才教導用力，並順著產婦的感覺出聲用力，而不是刻意教導產婦閉氣用力，不但可以減少產婦不當施力的比率，也可縮短產科照護者教導產婦用力的時間。

目前國內產科照護者對於第二產程的照護並未十分重視，當胎兒生不下來時，常被認為是胎兒過大、產婦不會用力、或是用錯力，然後改以剖腹產或用器械協助分娩。或許我們該先省思，目前國內第二產程的照護方式與 WHO 及許多研究的建議都不同，例如用力的時間點、用力的方式、用力的姿勢。畢竟產科照護者對產程進展的評估與照護方式，對產婦的生產過程將造成不可逆的影響，我們也期待，每一個即將迎接新生兒的家庭，都能充分吸收各種生產知識，了解生產過程的變化，這才是給寶寶最重要的出生禮物。

參考資料

1. Beyono C, J Obstet Gynaecol Br Commonw 64(6): 815-820, 1957
2. Thomson, A. M. (1995). Maternal behaviour during spontaneous and directed pushing in the second stage of labour. Journal of advanced nursing, 22(6), 1027-1034.

• 本文轉載自生動盟，原文為《生產三部曲之三：我這樣用力對不對？》

「生產」是開啟我們生命的第一件大事，紀錄片《祝我好好孕》懷抱著「台灣囡仔和媽媽能笑著相見，生產不再是女人的苦難」這樣的願望而生。希望不僅僅是一部紀錄片，更成為一扇改變生產風景的視窗。

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