熱血路跑ing，但你的熱指數可能已經爆表了！

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 文／廖英凱、羅佩琪

COVID-19（2019冠狀病毒疾病，俗稱武漢肺炎） 疫情在世界各國出現多起群聚感染案例，如韓國因發生一起教會群聚感染案例，而導致病例數大幅增加。各地政府、組織也陸續宣布停辦或延期公眾活動，例如新北市政府延期各級學校畢業旅行、高雄市政府停辦所屬機關 500 人以上活動、台北車站大廳禁止民眾群聚並暫停場地租借、日本政府要求終止或延期兩周內的大型活動、知名大型活動如演唱會、萬金石馬拉松、大甲媽祖與白沙屯媽祖遶境，也紛紛宣布停辦或延期。

停辦或暫緩大型公眾活動，採取增加社會距離的措施，是傳染病防治的非藥物干預（Nonpharmaceutical Interventions, NPI）重要方法之一。但各地區疫情狀況與活動本質不一，而應採用不同程度增加社會距離的方式。有觀點認為過度強調宗教活動的風險，可能輕忽了其他大型活動也可能成為防疫破口，若數萬人的跨縣市遶境活動不宜參加，那上千人的體育賽事、演唱音樂會風險又是如何？人潮湧現的戶外花季，或空間狹隘的會議空間與體育場館相比之下，又是否較為安全或危險？對於一般民眾或活動主辦單位來說，公眾活動的風險評估仍難以判斷，當涉及經濟與文化衝擊時，更添增決策的難度。

目前雖缺乏針對台灣宗教遶境、民俗活動、畢業旅行、馬拉松賽事的傳染病風險研究，但各國公衛學界已有大量與宗教、體育賽事等公眾活動的傳染病風險研究，透過盤點過去研究成果，有助於評估因應傳染病的公眾活動政策指引。

擁擠的宗教活動可能導致傳染

世界上最大規模的宗教活動，是全世界穆斯林到聖地麥加的朝覲活動，群眾來自上百個不同國家，朝覲期間人數超過三百萬人，擁擠且異國環境而更有傳染病研究需求。Deris et al. (2010) 針對 387 位馬來西亞穆斯林的研究中發現，有九成以上的人，在朝覲之旅後均顯示出流感等呼吸系統的相關疾病，代表擁擠的宗教活動可能與呼吸系統疾病高度相關，建議朝覲者與主管當局應提供更多的醫療或預防措施，降低疾病傳播。

然而關於朝覲者個人防護研究中，Hashim et al. (2016) 在另一則針對 468 位馬來西亞穆斯林的研究則發現，儘管有六成的朝覲者會施打流感或肺炎球菌疫苗、八成的朝覲者使用口罩或毛巾等口鼻防護、三成的朝覲者會特別重視手部清潔等防護措施。但最終仍有超過九成的人患有呼吸系統相關疾病或流感，研究建議朝覲者應採取包括流感疫苗接種、戴口罩與手部清潔等所有的預防措施，才能有效減少呼吸系統相關疾病。

其他宗教也無法從流感中倖免於難，van Hal et al. (2009) 研究了2008年於澳洲雪梨舉辦的天主教世界青年日（WYD）期間爆發的流感群聚感染。研究發現 WYD 期間約有十萬名朝聖者聚集到雪梨市，分布住宿於雪梨市內的學校禮堂、宿舍、大型室內體育館等特定場所，例如知名的雪梨奧林匹克公園每晚容納了六千至一萬兩千名信眾，信眾睡在臨時的地舖上，並共用衛浴與其他設備。在信徒開始聚集的三天內，即爆發了流感。

更進一步關於 WYD 活動型態的研究則發現，流感傳染的程度，還能更細緻地與住宿條件相關。 Staff & Torres (2011) 的研究比較了 WYD 的不同群體與發病狀態，發現居住於運動場館這種大型開放空間的流感罹病率，高於居住在人數較少的小型教室空間，代表將群眾分散居住在人數較少的獨立空間中，能有助於降低群聚感染的風險。

熱情的音樂節有不容小覷的風險

與宗教活動相仿，參與人數甚眾，歷時數日且熱情無疆的音樂節，在過往流行病疫情期間，亦爆發過多起群聚感染案例，且不利於傳染病控制。例如 2009 年 H1N1 新型流感大流行期間，針對匈牙利 Sziget 音樂節的研究發現，有參與者儘管罹患新流感，仍不傾向至音樂節的醫療帳篷求診 (Botelho‐Nevers et al., 2010)；針對比利時 Rock Werchter 音樂節的一則研究則認為 Rock Werchter 音樂節有可能是導致比利時開始出現社區感染的種子事件 (Gutiérrez et al., 2009)；同一時期在塞爾維亞舉辦的 EXIT音樂節，也被認為可能導致塞爾維亞的社區感染，且由於歐洲大型音樂節的跨國特性，音樂節期間報告的病例中也出現患病的外籍旅客，而使音樂節成為傳染病跨國傳染的途徑 (Loncarevic et al., 2009)。

音樂節與大型宗教活動利於流感傳播的理由相似，都跟人與人之間的過度密切接觸有關，除人口密度過高以外，這類活動型態也使參與者常居住在相近與擁擠的環境，共用衛浴設備，而都增加了疾病傳染的風險。

然而，儘管有研究證實擁擠的公眾活動有傳染呼吸系統疾病的風險，而應採取較嚴格的預防措施，但這些活動該不該停辦？在什麼樣的疫情狀態下應該停辦或改變型態？這些判斷仍否適應於各國社會風土民情條件等大哉問，也成為各國政府面臨的燙手山芋。

公眾活動的風險分析與決策建議

針對政府理想決策的框架，Ishola & Phin (2011)的一份回顧性研究中，統整了已達到嚴重大流行（severe pandemic）情境的各國流感研究。研究者將群眾聚會的規模，理解為超過一千人，聚集在有限的空間中數小時至數週，且考慮到若活動持續數天，參與者可能會共享過度擁擠的臨時住宿環境。而考量了如運動比賽、宗教慶典、音樂節等不同情境的群眾活動：

• Ishola, D. A., & Phin, N. (2011). Could influenza transmission be reduced by restricting mass gatherings? Towards an evidence-based policy framework. Journal of epidemiology and global health, 1(1), 33-60.

研究發現音樂節、大型節日／宗教紀念日等，擁擠的場地與住宿，是流感傳染風險最高的活動型態。但對於大型體育活動如奧運和世界盃足球賽，由於群眾之間接觸時間短暫，座位設計仍有固定間隔，且多數為露天場地而降低飛沫傳染的風險，因此是流感傳染風險最低的活動型態。總括而論，取決於流感是否傳播的關鍵因素是群眾活動的時間長度與擁擠程度，其次則與活動是否為室內外有關。

但關於是否應該限制群眾聚會的政策指引，該研究認為在嚴重大流行爆發的前期，限制群眾聚集與隔離、檢疫、關閉學校等其他公衛措施同時並用有可能減少疾病傳播。但對流行病嚴重程度的判斷，應同時考量對個人與社會的整體影響。研究者亦認為，基於有限的過去研究回顧，就算是在流感大流行的情境之下，現有證據的強度尚不足以支持政府以法制的方式禁止群眾活動，但仍建議採取謹慎保守心態，自願性地避免參與群眾集會。

在相關的學界倡議，台灣公共衛生學會、台灣胸腔暨重症加護醫學會與台灣感染症醫學會的聯合聲明亦主張大型活動因人群密切接觸，公衛品質維持不易，而呼籲各大型活動主辦方謹慎評估，並考量疫情停辦活動。

基於上述研究與倡議，考量到 COVID-19 的死亡率、重症率高於季節性流感，傳播效率也較高且有相當比例的無症狀案例，若所在區域的 COVID-19 疫情尚未達到明顯社區傳播的程度，則不必然需要政府明令禁止公眾活動，但對最高風險型態的音樂節、大型節日／宗教紀念日等群眾活動，仍應優先考慮避免參與。但若所在區域社區傳播的狀況漸趨明顯，則應需考慮避免參與風險次高的室內演出活動與研討會。但空間寬敞的戶外活動、戶外體育賽事，仍是相對之下最安全的公眾活動。

參與科學，協作治理

不過，過去針對公眾活動的研究與指引，多以歐美案例為主，針對宗教活動的疾管研究，也聚焦於穆斯林和基督徒，極度欠缺台灣，乃至於東亞文化圈的研究。上述研究成果要如何適應於台灣的在地特色，仍有進一步的研究空間。

對於在地公眾活動，其指引或決策的參與，也可不僅限於專業社群，而應有接納在地知識融入治理的機制。21世紀起「專業知識與經驗知識研究（studies of expertise and experince, SEE）」興起 (Collins & Evans, 2017)，強調參與決策的專家，既要有能貢獻專業知識的科學技術專家；也要有充分理解議題社會脈絡的常民專家；還需要使不同類型的知識與群體互動，方能打破單一客觀科學，面對科學知識不足公眾缺陷模式的相互對立關係(Kurath & Gisler, 2009)。

那，要怎麼在「疫情期間公眾活動的規劃與決策」落實這種跨域協作？

全球尺度的實踐，大抵體現在 WHO 應對公眾集會議題的相關機制：其設立公眾集會跨學科諮詢小組（Virtual Interdisciplinary Advisory Group on mass gatherings）及公眾集會合作中心（WHO Collaborating Centre on Mass Gatherings），直接提供大規模高關注國際活動主辦方如奧運公衛角度的專業評估與諮詢，也研發技術文件供全球參考：

通用型指引：
《公眾集會的公共衛生: 主要考量因素（Public Health For Mass Gatherings: Key Consideration）》提出活動風險評估框架，盤點四大類十四項可能影響公衛風險的因子，並指出衛生主管機關是須密切合作的利害關係人；針對傳染病管控盤點活動前、中、後措施，並建議須有「傳染病管控專業者」自始參與風險評估，甚至考慮任命為活動管理階層之一。

特定情境指引：
如《COVID-19疫情下公眾集會的重要規劃建議》（Key Planning Recommendations Ror Mass Gatherings In The Context Of The Current COVID-19 Outbreak）進一步對應COVID-19疾病特性，如：有慢性病長輩可能為COVID-19易感染族群，應更慎加評估參與者年齡；也因是新疾病，應持續追蹤官方疫情報告，並與衛生主管機關建立直接聯繫管道（例如雙方指定24小時聯繫窗口）共享資訊，在其協助下預先設定活動取消或延期的情境條件，動態調整風險評估。

上述指引皆清晰傳遞一個訊息：活動主辦方不盡然了解疫情特性與風險因子；但同樣地，公衛專家與衛生主管機關也不一定了解遶境信眾、音樂節參與者、跨國路跑參賽者的食宿模式與行為情境。唯有共同協力，才能在真實理解活動特性下適切完整地評估公眾活動的公衛風險。

不過，跨域協力仍有其疆界。

共同完成風險評估後，面對活動停辦延期與否等現實的最終決策時，究應由活動主辦方，抑或協力專業評估的公衛專家、衛生主管機關承擔？ WHO 在指引中沒有明確定調，僅認為決策權由誰掌握應交由各方事前共同討論決定；不過，在近期被詢及東京奧運議題時的記者會上 WHO 倒是對自我定位給了鮮明的立場：「WHO 的公衛專業角色是提供技術建議與風險評估協助，決定任何活動舉辦與否則是主辦方的決策。」

回到台灣情境， 以衛福部疾管署為核心的中央流行疫情指揮中心，迄今的路線與 WHO 較類似，提供在地化的《嚴重特殊傳染性肺炎因應指引：公眾集會》強調活動主辦方得邀請地方衛生主管機關共同討論進行風險評估，並多次公開呼籲對大型活動風險的擔憂，但並未越過特定單一活動舉辦與否的決策雷池一步。

這或許與部分民眾對政府權責的期待不同，但確實呼應了本文前述的有限科學研究結果：現有證據的強度可能尚不足以支持政府以「法制」的方式明令禁止群眾活動，而傾向採「呼籲」的方式請各界採取謹慎保守心態自願性地避免群眾集會。

無論如何，實踐公私協力的風險治理、分析不同類型公眾活動的風險程度並權衡在地社會經濟文化狀態、鼓勵規避風險較高的公眾活動型態 ── 這些重要議題仍須集眾人之智，並竭力在「增加社會距離的防疫措施」與「維持社會的穩定運作」之間尋求平衡。這或許方是疫情期間對公眾活動經營更有建設性的努力方向。

參考文獻

• Botelho‐Nevers, E., Gautret, P., Benarous, L., Charrel, R., Felkai, P., & Parola, P. (2010). Travel‐Related Influenza A/H1N1 Infection at a Rock Festival in Hungary: One Virus May Hide Another One. Journal of travel medicine, 17(3), 197-198.
• Collins, H. M., & Evans, R. (2017). Why democracies need science: John Wiley & Sons.
• Deris, Z. Z., Hasan, H., Sulaiman, S. A., Wahab, M. S. A., Naing, N. N., & Othman, N. H. (2010). The prevalence of acute respiratory symptoms and role of protective measures among Malaysian hajj pilgrims. Journal of travel medicine, 17(2), 82-88.
• Figueroa, A., Gulati, R. K., & Rainey, J. J. (2017). Estimating the frequency and characteristics of respiratory disease outbreaks at mass gatherings in the United States: Findings from a state and local health department assessment. PloS one, 12(10).
• Gutiérrez, I., Litzroth, A., Hammadi, S., Van Oyen, H., Gerard, C., Robesyn, E., … & Wuillaume, F. (2009). Community transmission of influenza A (H1N1) v virus at a rock festival in Belgium, 2-5 July 2009. Eurosurveillance, 14(31), 19294.
• Hashim, S., Ayub, Z. N., Mohamed, Z., Hasan, H., Harun, A., Ismail, N., … & Aziz, A. A. (2016). The prevalence and preventive measures of the respiratory illness among Malaysian pilgrims in 2013 Hajj season. Journal of travel medicine, 23(2).
• Ishola, D. A., & Phin, N. (2011). Could influenza transmission be reduced by restricting mass gatherings? Towards an evidence-based policy framework. Journal of epidemiology and global health, 1(1), 33-60.
• Kurath, M., & Gisler, P. (2009). Informing, involving or engaging? Science communication, in the ages of atom-, bio-and nanotechnology. Public understanding of science, 18(5), 559-573. 
• Loncarevic, G., Payne, L., Kon, P., Petrovic, V., Dimitrijevic, D., Knezevic, T., … & Coulombier, D. (2009). Public health preparedness for two mass gathering events in the context of pandemic influenza (H1N1) 2009-Serbia, July 2009. Eurosurveillance, 14(31), 19296.
• Staff, M., & Torres, M. I. (2011). An influenza outbreak among pilgrims sleeping at a school without purpose built overnight accommodation facilities. Communicable diseases intelligence quarterly report, 35(1), 10.
• van Hal, S. J., Foo, H., Blyth, C. C., McPhie, K., Armstrong, P., Sintchenko, V., & Dwyer, D. E. (2009). Influenza outbreak during Sydney World Youth Day 2008: the utility of laboratory testing and case definitions on mass gathering outbreak containment. PLoS One, 4(9).

• 本文轉載自 Care Online 照護線上 《避免中暑，要注意熱指數（懶人包）》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔！

最近運動風大起，路跑、夜跑都正夯，然而在沒有陽光直射的傍晚跑步，就一定不會中暑嗎？

錯！你需要注意「熱指數」。在炎熱環境中，身體需要靠流汗來帶走熱量。因此你除了關心「溫度」，還要記得關心「濕度」。

當相對濕度愈高，汗水就愈難蒸發，我們的身體就很難靠流汗帶走熱量，也就難以降溫。這時候人體感受到的溫度會超過實際溫度，就是「體感溫度」增加了！

熱指數是綜合「環境溫度」和「相對濕度」的指數，代表實際感受到的「體感溫度」。下圖附上熱指數的參考表格。你可以試著練習找找看。

• 當氣溫為攝氏31度，相對溼度為60%時，我們身體感受到的溫度約為攝氏35度，這時就需要格外注意。
• 當氣溫為攝氏31度，相對溼度為80%時，我們身體感受到的溫度約為攝氏41度，已達到「危險」的範圍。

由這表格也能清楚顯現，同樣的溫度，在不同濕度的狀況下，身體就會感受到不一樣的體感溫度喔！

上一張熱指數的表格，有綠色、黃色、橘色、紅色等不同背景色，代表的就是熱指數的危險程度。

• 長期暴露於體表溫度攝氏32度的狀況下，身體會容易疲累。
• 體表溫度攝氏33度到39度就要格外注意，會導致肌肉痙攣與熱衰竭的機會變大了。
• 體表溫度攝氏41度到51度屬於危險，再到體表溫度攝氏52度以上就是極度危險了。很可能導致熱中暑。

會特別提醒大家注意熱指數，是因為台灣各地濕度多於70%-90%之間，熱指數真的都偏高，你一定要注意。

所以在炎熱的工作環境或運動環境下，你要注意熱指數，並且做好防曬，隨時隨地補充水分。（皮膚科醫師教您看懂防曬乳）

另外父母們亦需特別注意，千萬不要單獨把小孩留在車上！即使你覺得你下車辦事情只有短短幾分鐘，車內溫度還是可能會快速上升到小孩承受不住的程度，絕不要心存僥倖，以免憾事發生！

• 本文轉載自 Care Online 照護線上 《避免中暑，要注意熱指數（懶人包）》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔！
• 加入照護線上LINE官方帳號，健康資訊不漏接！
  https://line.me/R/ti/p/%40careonline

• 作者／劉育志醫師
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《活得像恐怖片》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔！

替口腔癌患者換藥是件怵目驚心的差事，凡是待過腫瘤科病房的醫護人員都有這種令人難忘的經驗。

口腔癌可怕的症狀

嚴重的口腔癌將蔓延到臉頰、下顎或頸部，並潰爛穿孔，抽掉紗布後可以直接看到裏面的牙齒、舌頭、咽喉等構造，唾液與腐肉會發出陣陣惡臭，伴隨著血腥味飄散在空間狹小的病房裡久久不去。

這些患者沒辦法吃東西，得仰賴胃造瘻灌食。他們靠脖子上的氣切造口來呼吸，想說話時僅能發出一些難以辨識的氣音。

縱使能走能動，他們卻幾乎離不開醫院；雖然傷口很驚人，不過倒也沒有立即的生命危險。灌食、換藥是每天的例行公事，這樣的日子一天一天過，似乎遙遙無期，但是大夥兒都曉得，看似單調平凡的每一天可能都是終點。

遭到癌細胞侵犯的血管像不定時炸彈一般隨時有機會破裂，突如其來的大出血將在短時間內奪走患者的性命。

處理這些又深又大的傷口時，大家都會小心翼翼地取出裏頭的棉墊，稍作消毒清理後再放入乾淨的棉墊。這個過程總是教人摒息，生怕鮮血冷不防地湧出。

猝不及防的死亡

從 20 幾歲便開始抽菸、喝酒、吃檳榔的周先生對於口腔癌的警告往往都嗤之以鼻。剛發現口腔癌時，周先生接受了手術切除並進行顏面重建，不過在腫瘤復發之後，狀況便一發不可收拾。

最後幾個月，周先生差不多都在醫院裡度過，面目全非的他完全不敢踏出病房，連照鏡子都不敢，於是周太太貼心地用布巾把浴室裡的鏡子蓋了起來。

經由多次會談，楊醫師反覆地告知家屬接下來可能的病程發展，希望大家能做好心理準備，不過猝然降臨的死亡仍讓周太太情緒失控。

那天夜裡，在抽出紗布時，偌大的傷口突然成了一片血泊，灌進氣管的鮮血讓他劇烈咳嗽，很快地便閉上了雙眼。見到血跡斑斑的棉被、床單與圍簾，周太太指著楊醫師的鼻子破口大罵：「兇手，就是你把血管弄破，才會害死他！」

這場騷動引來了許多家屬、看護於走廊上圍觀，在周太太一把眼淚一把鼻涕的指控之下，楊醫師完全就是百口莫辯。

好不容易楊醫師才回到辦公室，但是耳邊依舊迴盪著她歇斯底里地哭喊，「你是兇手，你要負責！我要你付出代價！」

護理長試著安慰道：「別想太多，讓她哭一哭，等發洩完冷靜下來就沒事了。」

楊醫師攤了攤手，苦笑道：「殺死病人的兇手明明就是菸商、酒商、檳榔攤。為何大家總會心甘情願地把錢付給兇手，替自己買個慘不忍睹的癌症，然後再理所當然地找醫生索賠呢？」

他實在搞不懂，被不定時炸彈波及的醫師，究竟是加害人？還是被害人？至於執行慢性謀殺的商販與進行慢性自殺的患者，誰又該對死亡擔負更多一點的責任？

• 本文轉載自 Care Online 照護線上《活得像恐怖片》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔！
• 加入照護線上LINE官方帳號，健康資訊不漏接！
  https://line.me/R/ti/p/%40careonline