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我禿了,也變強了?「這是真的!」沙門氏菌表示

活躍星系核_96
・2019/03/19 ・2731字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 548 ・八年級

  • 本文轉載自《科普中国 我是科学家》。作者:Nekout,編輯:YuKi。

20世紀初,美國紐約曼哈頓的空氣中,籠罩著被傷寒所威脅的恐怖。而這一切都來源於一位名為瑪麗·馬龍(Mary Mallon)的廚師。

第一個被發現的傷寒帶原者

 

當時對瑪麗的新聞報導。圖/Wikimedia

1906 年的夏天,瑪麗在銀行家查理斯·沃倫(Charles H. Warren)紐約的豪宅中尋得了一份廚師的工作。然而,在她就職的兩週後,這一家 11 人中,有 6 人因得了傷寒住進了醫院。

在現代醫學和微生物學剛剛啟蒙、抗生素還未發明的當時,傷寒是一種死亡率大於 10% 的可怕傳染病。

為了查清家人受害的原因,沃倫雇了當時有名的衛生學家喬治·索伯(George Sober)來調查真相。索伯簡單詢問了病患,發現他們的共同點是都吃了當地的蚌,他推測可能是水產攜帶了病原體,於是草草整理了調查結果,就這麼交了差。畢竟,傷寒在當時紐約衛生條件糟糕的貧民區經常發生,他覺得這次富人家中的傷寒爆發可能只是一個意外。

瑪麗因東家的變故丟了工作,又輾轉到多戶富人家中,繼續做廚師的工作。傷寒也跟著她到處傳播。至 1907 年的 3 月,瑪麗一共服務了 8 戶人家,而這 8 戶人家,無一例外地出現了傷寒症狀。

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此時,索伯有點摸不著頭緒了,在他的概念中,傷寒的出現往往與糟糕的環境和不潔的飲食直接聯繫,可這次傷寒卻連續出現在環境優渥、衣食無憂的富人家中,難不成出現了只感染富人的傷寒?

直到後來,索伯發現一個規律——這些染病的家庭都曾僱傭過瑪麗。這時他才意識到,瑪麗有可能是一位健康的帶原者。他登門要求瑪麗配合他的調查,然而卻被瑪麗痛罵,並趕出了房門。

索伯不得不求助於紐約市衛生局,迫使瑪麗配合調查,並提供了自己的唾液、糞便和尿液樣本。

檢測結果發現,瑪麗確實是傷寒帶原者。

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傷寒瑪麗的出現

隨後,瑪麗被隔離在紐約東河(East River)北兄弟島(North Brother Island)上的一家傳染病醫院裡。兩年的隔離治療讓瑪麗「學乖」了,一位新上任的衛生專員同情她,並給了她一次機會重新回到社會,但警告她不能再做廚師了。

瑪麗被隔離於醫院中。圖/Wikimedia

由於瑪麗並沒有其他的專長,出院幾經輾轉後,她改名瑪麗·布朗(Mary Brown),又做回了廚師。這次,她在 3 個月內傳染了 25人,衛生局又一次將她抓回了北兄弟島隔離了起來。

這次,瑪麗再也沒有恢復自由。

後來,瑪麗成了美國的「名人」,被大家稱為「傷寒瑪麗」(Typhoid Mary),甚至漫威還以她為原型塑造了同名的超級大反派。

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漫威超級大反派──傷寒瑪麗。圖/Wikimedia

傷寒沙門氏菌如何致病

傷寒瑪麗所攜帶的病原菌,就是大名鼎鼎的傷寒沙門氏菌(Salmonella typhi)。這種病原菌經常出現在雞蛋殼,不新鮮的肉製品,抑或是患病者的排泄物中。

得益於現代社會衛生條件的進步,特別是現代廁所的大規模普及,污水處理技術的進步以及抗生素的推廣,使得傷寒沙門氏菌的危害相比 100 年前顯著降低了。但時不時出現的食物中毒案例,仍有可能把人們打個措手不及。

沙門氏菌屬。圖/Wikimedia

那麼,沙門氏菌究竟是如何侵入人體的呢?

從某種意義上講,它們確實算得上是「有備而來」——沙門氏菌攜帶著一種叫做三型分泌系統(Type III Secretion system)的武器,形似注射器,位於菌體表面。

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III型分泌系統針狀複合物。圖/Wikimedia

這個「注射器」能夠刺穿宿主上皮細胞的細胞膜,並注射入一系列效應因子(effector),像對細胞下達了「放我進來」的指令,通過改變宿主細胞的骨架,讓正常的上皮細胞敞開門戶迎接(吞噬)在外排隊等待的細菌。

沙門氏菌利用三型分泌系统「注射器」刺穿宿主上皮细胞,並注射入效應因子(示意圖)。圖/果殼編輯Yiki繪製

上皮細胞不像巨噬細胞,它們不具有消化細菌的能耐,沙門氏菌被上皮細胞吞噬後,就像來到了桃花源,細胞內的營養物質任牠吃喝,而宿主的免疫系統又找不到它。吃完一家再換一家,引發宿主產生一系列炎症反應,並造成嚴重的病變。

免疫系統vs.沙門氏菌

傷寒沙門氏菌在成功侵染宿主細胞之前,還是需要謹慎行事——免疫系統時時刻刻都監控著宿主的身體,一旦發現外來入侵者的踪跡,就會主動對其進行剿滅。

而免疫系統識別傷寒沙門氏菌的「標籤」,就是它們那一頭漂亮的秀髮——鞭毛。

這些鞭毛的結構與三型分泌系統類似,特點是能夠像螺旋槳一樣旋轉,推動細菌四處遊走。

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圖/Wikimedia

免疫系統一旦抓到這些「小辮子」,就會命令巨噬細胞去吞噬並消滅絕大部分入侵的沙門氏菌。

而沙門氏菌為了長期生活在人體,會想方設法不被免疫系統察覺。

比如,它們會通過刷低自己的「存在感」,向宿主的免疫系統妥協——當成功入侵上皮細胞後,就降低自身的代謝水平,靠低調行事來躲避免疫細胞的追殺。而這也很可能就是傷寒瑪麗一直攜帶著沙門氏菌卻不發病的原因。

沙門氏菌的新技能

近日,加拿大麥克馬斯特大學(McMaster University)的研究者又發現了沙門氏菌躲避免疫細胞監測的一種新的方式[3]——變「禿」。

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為了防止被免疫細胞揪住「小辮子」,有些沙門氏菌選擇了拋棄鞭毛,忍痛割「髮」,從而讓自己在免疫細胞面前變成「隱形菌」。

丢掉「小辮子」的沙門氏菌在巨噬细胞面前變成「隱形菌」。圖/果殼編輯Yiki繪製

這些沙門氏菌又是如何變禿的呢?

原來,沙門氏菌有一種名為 SsrB 的轉錄因子能夠負向調控鞭毛合成相關的基因。當 SsrB 激活時,沙門氏菌的腦袋就會變禿,雖然暫時失去了運動能力,但卻獲得了針對免疫系統的隱身技,從而躲過免疫細胞的攻擊。確實算得上是非常機(狡)智(詐)了。

犧牲了一頭秀髮的沙門氏菌,最終開啟了隱身技能,變得更加強大。

我禿了,也變強了!source:IMDb

看來,變禿意味著變強大果真名不虛傳。所以還是樂觀地面對自己上揚的髮際線,和日漸稀疏的頭頂吧!

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  1. “Dinner With Typhoid Mary” (PDF). FDA.(https://orauportal.fda.gov/courseware/FD202W100/SCORM_FD202_Module_3_Microbiology/Module_3_Dinner_With_Typhoid_Mary.pdf)
  2. Marineli et al. 2013. “Mary Mallon (1869-1938) and the history of typhoid fever”. Annals of Gastroenterology. 26 (2): 132–133.
  3. Ilyas et al. 2018. Regulatory Evolution Drives Evasion of Host Inflammasomes by Salmonella Typhimurium. Cell Report. In press.
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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一餐變災難:台北素食餐廳爆食物中毒,這些細菌你不可不知!
careonline_96
・2024/08/30 ・2532字 ・閱讀時間約 5 分鐘

北市素食餐廳的食物中毒事件已造成二死四危急,引發眾人關注。食物中毒可能是因為食物內含有細菌、病毒、或寄生蟲,當這些病菌持續在腸胃道理作亂、生長,就會引發不適。另外,食物中毒也可能與細菌製作出的毒素有關。

食物中毒的症狀

食物中毒算是個很廣泛的說法,包含了各種不同的細菌或病毒感染,多數在幫表現症狀的初期,我們還不知道究竟是哪一種細菌或病毒造成的,因為一般食物中毒還輕微的時候,就是腸胃炎的症狀。患者會肚子絞痛,想要跑廁所,開始有腹瀉症狀。這時要注意自己的糞便是純粹水便,還是含有血絲或大量的血便,這與猜測致病原有關係,要記得就診時告知醫師腹瀉的狀況。另外,還要告知有沒有發燒、嘔吐等情形。

另外,我們也需要注意這些噁心嘔吐及腹瀉症狀發生的時間點,不同的細菌或病毒造成症狀的時間不一樣,有的短至三十分鐘內患者就開始上吐下瀉,有的則是要過上一星期才發病。不過通常是吃到含有病菌的食物後一到三天發病。

多數的食物中毒症狀並不嚴重,很多人會覺得自己只是腸胃不舒服一下下,拉個幾次就會過去了。然而如果有以下狀況,最好趕快就診:

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  • 脫水嚴重:尿尿的量變少,覺得頭暈目眩,嘴巴很乾
  • 一直吐:什麼東西都吃不了,一進食就吐
  • 一直拉:成人拉肚子超過兩天,或是小孩拉肚子連續一天,就算是嚴重了。如果是新生兒,只要看到腹瀉,最好還是就醫。看到血便也是要就醫。
  • 肚子很痛或發燒
  • 家人發現患者意識狀況變差,或發現有複視皮膚變黃等等狀況。

引起食物中毒的知名病菌及其特色

接下來我們來看看幾個容易引起食物中毒的細菌或病毒。

  • 大腸桿菌(E. coli)

最常見的狀況是吃到沒有完全煮熟的絞肉,像是沒煎到全熟的漢堡排。不過大腸桿菌也會出現在受到污染的蔬菜(像是生菜沙拉)、水果、或生水之中。

  • 沙門氏菌(Salmonella)

沙門氏菌存在沒有煮熟的肉類與蛋類食物,或是喝到沒有完全經由巴斯德滅菌過程的乳製品。

  • 金黃色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)

備餐的時候沒有先洗手,而處理食物後沒有再經過烹煮,像是切肉片肉排,切三明治或包裝三明治,就可能讓人因金黃色葡萄球菌而食物中毒。

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  • 產氣莢膜桿菌(Clostridium perfringens)

產氣莢膜桿菌存在自然界,可以形成具有耐熱性的孢子,有些甚至在沸水中仍能存活許久。因此,除了生肉、蛋類、奶類可能含有產氣莢膜桿菌外,土生土長的蔬菜、穀類也可能含有產氣莢膜桿菌。當燉煮的肉湯、肉汁放在室溫一陣子,沒有放到冰箱冷藏的話,可能會引起食物中毒。

  • 肉毒桿菌(Clostridium botulinum)

這屬於少見但容易致死的食物中毒。肉毒桿菌是存在自然界土壤與水源的常見細菌,如果沒有藉由煮沸煮熟來殺死肉毒桿菌的話,是無法停止其生長的。最容易造成食物中毒的狀況有兩種,一種是吃到沒有正確保存的醃漬物或罐頭食物,尤其是居家自己醃漬的小品,無論是醃菜、醃魚、醃肉,都可能會導致肉毒桿菌滋生。另一種傳染途徑是讓小於一歲的幼童吃到蜂蜜或玉米糖漿,裡面的孢子可能含有肉毒桿菌而造成幼兒食物中毒,記住記住,千萬不要以為讓幼兒吃蜂蜜很營養喔,會因為感染肉毒桿菌而致死的。

肉毒桿菌會影響神經肌肉的控制,造成的食物中毒特色是患者的視力出現複視,講話講不清楚,肌肉無力,無法吞嚥,有這種狀況務必趕緊就醫。

  • 李斯特菌(Listeria)

李斯特菌可以存在未經巴斯德滅菌過程的牛奶及乳酪中,也會存在於豆芽、瓜類、和香腸熟肉裡。

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  • 諾羅病毒(Norovirus)

諾羅病毒的傳染能力很強,只要碰到帶有諾羅病毒的餐桌表面、再將食物送往口中,就可能感染。因此只要有個人感染諾羅病毒,很容易在與他人共餐的同時藉由分享食物、備餐等狀況而傳給其他人。

預防食物中毒

  • 擤鼻嚏、咳嗽、抽菸、上廁所之後,請記得都要好好洗手
  • 如果是備餐的人,請好好清洗蔬菜及水果,用來備餐的表面及餐具也都要在準備食物之前好好清洗。
  • 肉類、蛋類等務必都要好好煮熟,不要讓生肉或未煮熟的肉或肉汁去污染到其他食物。
  • 不管是煮過的食物或生肉,不要任其停留在室溫內超過兩小時,放兩個小時後的食物都不安全,請儘早把食物冰到冰箱。解凍的食物要趕快煮一煮,不要放在室溫過久。
  • 保存食物的時候,生的肉類要與蔬菜水果、煮過的食物、或加工食物分開擺放。
  • 買含有沙拉醬、美乃滋的食物沒吃完一定要冰起來。
  • 不知道放了多久的食物請丟掉。一打開有味道,或是罐頭蓋子鼓起的一定要丟掉。

預防食物中毒的重點是自己常洗手,並好好保存食物,備餐時也要用心。

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神經痛、視力異常,症狀千變萬化——認識多發性硬化症
careonline_96
・2023/06/13 ・2250字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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「可能睡一覺醒來,就突然變得視力模糊、肢體無力、手腳發麻,讓人沒辦法正常上班、上課,生活大受影響。你可以想像,多發性硬化症會對患者造成多麼大的心理壓力!」林口長庚紀念醫院神經內科張國軒醫師指出,「幸好現在已有多種藥物可以使用,能夠減少復發的機會,將病情控制得很穩定。只要和醫師好好配合,便能維持良好的生活品質!」

多發性硬化症(Multiple Sclerosis,簡稱 MS)是種自體免疫疾病,因為患者的免疫系統失調,導致中樞神經系統,包括腦部、脊髓多處出現發炎反應,而造成神經系統受損。張國軒醫師指出,多發性硬化症好發在年輕族群,平均發病年齡約 29 歲。女性和男性的比例大概是 2 至 3 比 1 左右。這個族群具有相當高的生產力,對社會非常重要。

目前並沒有特定基因突變被認為會造成多發性硬化症,張國軒醫師說,雖然在父母罹患多發性硬化症時,小孩得到多發性硬化症的風險會稍微增加,不過仍然屬於罕見疾病,所以具有多發性硬化症家族史的民眾,其實不用過度擔心遺傳的問題。

多發性硬化症的症狀詭譎多變

多發性硬化症的症狀與遭到攻擊的部位有關,每一次發作時遭到攻擊的部位不同,產生的症狀也不同。張國軒醫師說,常見症狀包括眩暈、四肢無力、手腳發麻、感覺喪失、失去平衡、複視、視力異常、口齒不清、三叉神經痛等,症狀千變萬化。

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臨床上可依照病程,將多發性硬化症分成幾種類型,包括復發緩解型 RRMS、續發進展型 SPMS、原發進展型 PPMS。張國軒醫師說,七成至八成多發性硬化症患者屬於「復發緩解型 RRMS」,在急性發作後,症狀可能緩解,但會經歷一次又一次的復發,每次復發後會留存一些後遺症,然後維持病況穩定直到下一次復發。

部分復發緩解型 RRMS 患者在持續一段時間後,可能出現漸進式失能障礙的惡化,這類稱為「續發進展型 SPMS」。張國軒醫師說,在復發緩解型發作經過十年之後,大概有四分之一的患者會演變成續發進展型。

另外有極少數病人,在疾病發作後就持續惡化,稱做「原發進展型 PPMS」。

積極治療多發性硬化症,維持生活品質

多發性硬化症的治療可以分成兩方面,急性發作的治療與改變病程的治療。

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前者是在急性發作的時候,使用大量類固醇,或其他比較強效的免疫療法,例如血漿置換術,快速控制腦部或脊髓裡發炎的狀況,讓病人能夠快速恢復,且盡量減少神經的破壞,以避免神經學後遺症持續累積。

改變病程的治療是在兩次發作之間,使用一些特別的藥物,調節病人的免疫系統以避免復發,希望能夠減少發作的次數。張國軒醫師說,因為每次發作都會對腦部、脊隨造成傷害,隨著受傷的區域越來越大,留下來的後遺症就會越來越多,而漸漸導致殘疾、失能。若能減少發作次數,可以有效延緩病程惡化,讓病人能夠維持較好的生活品質。

目前已有多種藥物可用於改變病程的治療,包括干擾素、標靶藥物、免疫調節劑等,每種藥物都有不同的機轉,療效也不一樣。張國軒醫師說,臨床上會根據疾病的狀況與健保署的規定,在跟患者討論之後,向健保署申請不同的藥物。

然而過往在治療兒童或青少年多發性症患者時,因缺乏完善臨藥物試驗,使該群患者能夠使用的藥物種類較少,現已有方便性高的口服藥物可供 13~18 歲之兒童或青少年使用。只要和醫師密切配合,按時回診,積極接受治療,便能減少復發頻率、延緩病程惡化。

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「蠻多病人在使用藥物後,幾乎沒有任何臨床復發,讓疾病能夠穩定下來。」張國軒醫師說,「降低年復發率,是治療多發性硬化症非常重要的指標。」

由於每次復發都很突然,可能睡一覺醒來,視力就出問題、手腳便沒有力氣,而影響工作、學業、生活,讓患者非常擔憂,而承受極大的壓力。張國軒醫師說,現在已經有很好的藥物,大多數病人都可以控制得很好,能夠保持生活品質、工作能力。我們的患者中有醫師、護理師、工程師、律師,已經穩定控制十幾年,狀況相當穩定。

貼心小提醒

日常生活中,患者要維持適量運動,對肌力、心肺功能、精神狀況都有幫助。張國軒醫師叮嚀,運動不可太激烈,要避免體溫升高,也要避免跌倒受傷。

飲食要攝取均衡營養,少吃高脂、高糖的食物,且不要任意進補。泡溫泉、泡熱水澡可能導致疾病復發、惡化,請盡量避免。

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積極接受治療,減少復發機率,便能避免神經系統受損,有效延緩惡化,維持良好的生活品質!

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