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好端端卻突然「發瘋」?精神分裂患者崩潰的假我——《一次讀懂五十本心理學經典》

時報出版_96
・2019/08/07 ・3482字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 560 ・八年級

編按:1950 年代末期,蘇格蘭精神科醫師朗納.連恩 (R. D. Laing) 所著之《分裂的自我:清醒與瘋狂的研究》,協助社會改變了檢視精神疾病的方式。他的目標是「讓瘋狂,以及陷入瘋狂的過程,可以理解」,也成功說明了精神疾病(尤其是與精神分裂相關的)為何實際上對患者來說是合情合理。讓我們從他的著作更了解精神分裂相關疾病。

精神分裂患者最需要的是?

在開頭幾章,連恩表達了在 1960 和 70 年代普遍的見解:真正瘋狂的不是關在療養院裡的人,而是準備按下按鈕毀滅人類的政客和將軍。

他覺得精神醫學把某些人歸類為「精神病」,彷彿他們不再是人類的一分子,多少有些傲慢。對連恩來說,精神科醫師給的標籤比較是說明了精神醫學這門專業以及它創造的文化,而不是任何人真正的心智狀態。

主流精神醫學在對付精神分裂患者上面走錯了路。連恩指出,關於精神分裂的個人顯著的特點是:他們對於心裡發生的事高度敏感,並且極度保護隱藏在層層虛偽人格後面的自我。若醫生只是想尋找「精神分裂症狀」,彷彿把對方當成物體,勢必處處會遭遇抗拒。這樣的病人想要的不是檢查,而是傾聽,真正的問題是:「究竟是什麼導致他們以這樣的方式來體驗這個世界。」

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這樣的病人想要的不是檢查,而是傾聽。圖/Seven 7 @PEXELS

精神分裂者:混亂困惑、與自己或世界分裂

「在某方面來說,我多少算是死了。我切斷跟別人的關係,把自己封閉起來……你必須跟別人一起活在這個世界上。如果你做不到,內心就有什麼東西死了。」──彼得,連恩的病人

連恩界定「精神分裂」的人生活在分裂之中;要嘛是內在分裂,或者是自己與世界的分裂。他們經驗到的自己不是「整合」的,而且會感受到孤立於其他人之外的痛苦。他對於精神分裂的人和精神分裂患者的區分是:精神分裂的人可以一直是混亂困惑但仍保持神智清醒,而精神分裂患者分裂的心智已經越線進入精神病態。

大多數人習以為常對自己有某種程度的確定。對於自己是誰以及自己跟世界的關係,他們本質上是自在的。相反的,精神分裂的人有著連恩所稱的「本體不安全感」,對於自己的身分認定以及自己在大局中的位置有著基本、存在性而且根深蒂固的質疑。

那些讓他們害怕的東西……

「與他人互動」:與他人互動本質上讓他們害怕。他們甚至可能畏懼別人愛他們,因為有人這麼清楚認識他們,意味著自己暴露了。為了避免透過愛融入另一個人裡面,精神分裂的人可能走到另一個極端,選擇孤立,或者甚至寧可別人痛恨他們,因為這樣比較沒有機會「被吞沒」。因為自我意識是如此脆弱,他們經常有的感受是自己要溺斃了,或者是燃燒殆盡。

「因為自我意識是如此脆弱,他們經常有的感受是自己要溺斃了。」圖/Pixabay

「遭受侵犯」:遭受侵犯是指,他們無時無刻都覺得這個世界會碾壓他們的心靈,摧毀他們的自我認定。這樣的擔憂只可能來自最初就有的巨大空虛感,如果一個人一開始就沒有什麼自我意識,這個世界就可能像是迫害的力量。

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「石化」和「人格解體」:這種感覺像是變成石頭,相應的結果是,想要否認別人的現實感受,因此他人就會變成「它」,這樣就不需要應對了。

連恩指出,「歇斯底里的人」會盡他們所能忘記或壓抑自己,而精神分裂的人會執念於自己。不過這樣的執念和自戀相反,因為裡頭沒有自愛,只有冷漠而客觀無情的檢視,想要把自我戳開來看看,如果有的話,裡面是什麼東西。

生活,卻沒有感覺自己活著

連恩評論道,許多人採取精神分裂的方式來應付身體或精神上都無法逃開的可怕處境(例如,身處集中營)。若要面對無法接受發生的事,他們可能退縮到自己的內心世界,或者幻想自己在別處。

這種「暫時的解離」不是對應生活的健康方式。

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「他們可能退縮到自己的內心世界,或者幻想自己在別處。」圖/Wokandapix@Pixabay

不過分裂的人格會覺得這種解離是永久的。他們覺得有在生活,「但沒有感覺自己活著」。援引文學典故,連恩指出,莎士比亞的人物往往有缺陷,還得面對嚴重的個人衝突,但是他們仍然處於生命的大流之中,而且能掌握自己。

另一方面,卡夫卡的小說和貝克特 (Samuel Beckett) 劇本中的人物,缺少這種基本的存在安全感,因此讓人聯想到典型的精神分裂。他們無法只是「質疑自己的動機」,因為他們甚至沒有堅固、凝聚的自我來提出質疑。生活變成每天都是戰鬥,要保護自己免於外面世界的威脅。

因為精神分裂的人沒有確定的自我,於是往往會試圖扮演他們認為世人期待他們成為的那種人,融入對方的環境到病態程度。連恩有位病人,十二歲的女孩,必須每天晚上走過一座公園,而她害怕受到攻擊。為了應付這樣的處境,她發展出一種想法,相信她能夠隱身,因此安全。他寫道,只有內在真空(通常我們會在這裡找到自我)的人才可能左思右想發展出這樣的幻想來防禦自己。

努力逃避世界,卻逃不過混亂的自己

連恩區分了「具身的人」和「不具身的人」。具身的人有「血肉意識」,感覺到正常的慾望,而且尋求滿足慾望。而不具身的人體驗到身心之間的分隔。

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精神分裂的人過的那種內在、精神的生活,使得他們的身體並不代表自己的真我。他們建立了「假我系統」,透過假我與這個世界相遇,但是這麼做他們的真我就隱藏得更深了。

他們非常恐懼被「揭露」,因此努力控制跟別人的每一次互動。這樣精心思慮的內在世界讓他們感覺獲得保護,但是因為沒有東西取代真實世界的關係,他們的內在生活變得荒蕪。反諷的是,他們最終垮掉或是崩潰不是來自他們恐懼的他人,「而是因為內在防禦自行運作造成的破壞」。

「因為內在防禦自行運作造成的破壞。」圖/geralt@Pixabay

對精神分裂的人來說,經驗的每一件事都極其個人,然而內心卻感覺那裡彷彿是真空。他們經驗到的唯一關係是跟自我的關係,然而那是混亂的關係,因此他們極度痛苦和絕望。

讓精神分裂傾向的人成為患者的是?

依靠假我系統來生活,以假我面對世界……精神分裂的人可以擁有想像的內在生活。

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對於事物、連串思考、記憶和幻想的依戀取代了正常具有創造力的關係。任何事都變得有可能。精神分裂的人感覺自由和無所不能,然而這麼一來,他們把自己旋轉得更遠,遠離客觀事實的中心。如果他們的幻想是破壞性的,很容易就會導致破壞性行為,而接觸不到真我,可能就不會內疚,也不會補償。

這就是為什麼精神分裂患者可能這個星期明顯看起來正常,而下星期就成了神經病,宣稱父母或丈夫、妻子想要殺害他們,或者有人想要偷走他們的心智或靈魂。讓他們看起來相當正常的假我(或者數個假我)的面紗突然掀開了,揭露了秘密,那個一直躲藏起來不讓世人看到的飽受折磨的自我。

前幾天很正常,轉眼就發瘋,可能是因為假我的面紗掀開了。圖/Gellinger@Pixabay

酒精成癮、憂鬱……《分裂的自我》背後的爭議

《分裂的自我》也呈現了連恩引起爭議的信念:如果孩子有精神分裂的遺傳傾向,母親(或親人)的某些作為可能激發或者防止病症的出現。毫不意外,這個論點激怒了精神分裂患者的父母。

這本書比較持續的影響是有助於社會移除環繞著精神疾病的禁忌,同時讓讀者比較瞭解分裂的心智。還有一項重要理念是,心理學應該是關於如何獲得個人的成長與自由,而不是模仿傳統醫學的「疾病/症狀/治療」範型。

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連恩認為,探索你是誰是至關重要的,即使這場探索是冒險的歷程。另一條路徑是努力讓自己符合社會的嚴密控制模式,但這樣的妥協會伴隨所有相關焦慮。因為上述理念連恩在 1960 年代變得知名,吸引了覺得自己被家庭或文化邊緣化的人,也吸引了想要加入人類潛能運動追求「自我實現」的人。

使用藥物、酒精成癮、憂鬱,以及對非正統主題例如薩滿和輪迴的興趣,都導致連恩的專業聲望下降,他在一九八七年被迫放棄英國合格醫生的登錄資格。

儘管批評家企圖貶低他的著作,他實現了自己的雙重目標:改變對精神疾病的態度;協助重新制定心理學的終極目標。連恩依舊是二十世紀心理學的重要人物。

本文摘自《一次讀懂五十本心理學經典》時報出版

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時報出版_96
174 篇文章 ・ 35 位粉絲
出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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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

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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當情緒像過山車?從亢奮到低落,解碼躁鬱症的真實面貌
PanSci_96
・2024/10/12 ・2253字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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躁鬱症(Bipolar Disorder),正式名稱為「雙向情緒疾患」或「雙極性情感障礙」,是一種讓患者的情緒不受控制地在極度亢奮和極度低落之間擺盪的精神疾病。這樣的情緒變化不僅僅是短暫的起伏,而是持續多天、甚至數週的狀態,對於患者的生活、關係和工作會造成重大影響。

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什麼是躁鬱症?

躁鬱症患者的情緒通常經歷兩個極端階段:躁期和鬱期。

在躁期,患者可能會感到無比的精力充沛、自信心爆棚,甚至會有過度樂觀和衝動的行為。然而,躁鬱症不僅僅是「情緒高漲」的表現,在躁期過後,患者往往會經歷嚴重的情緒低谷,進入所謂的鬱期。此時,他們會感到情緒低落、無力感、甚至有自我傷害的傾向。

近幾年大眾逐漸正視精神疾病的影響,許多名人也曾經公開分享他們的躁鬱症經歷,如歌手瑪麗亞.凱莉、演員小勞勃道尼。這些公眾人物的經歷讓我們看到了這種精神疾病的廣泛影響,以及如何對他們的創作、生活和心理造成衝擊。

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躁鬱症的分類與盛行率

根據跨國研究,不論種族、性別或地區,躁鬱症的盛行率約為 1%,這意味著每 100 人中就有一人可能經歷過躁鬱症的發作。如果將所有的亞型計算在內,終生盛行率甚至可能高達 2.4%。躁鬱症的發病年齡通常集中在 20 至 30 歲之間,超過 70% 的患者在 25 歲前就會出現早期症狀。

躁鬱症依照症狀的不同,還可以分為不同的亞型。最常見的分類是第一型和第二型。第一型躁鬱症的特徵是患者會經歷完整的躁期,通常會影響患者的日常功能,甚至需要住院治療。而第二型躁鬱症的躁期則相對較輕,稱為「輕躁期」,但鬱期仍然會對患者的生活造成嚴重影響。

躁鬱症根據症狀可分為不同亞型,最常見的是第一型和第二型。圖/envato

什麼是「躁期」和「鬱期」?

「躁期」和「鬱期」是躁鬱症的兩個主要特徵階段。

躁期: 許多人對「躁」字的理解常常會聯想到「暴躁」或「焦躁」,實際上躁鬱症的躁期,更多的是情緒高昂、亢奮的狀態。在輕躁期(Hypomania),患者會持續數天感到極度精力充沛,無論在工作還是生活中,表現得比平時更有自信和創造力。但問題是,這種情緒亢奮狀態不一定持續太久,躁期可能會逐漸惡化為狂躁期(Mania)。這時,患者的行為可能會變得極端,容易做出無法預測的決定,例如過度消費、縱情娛樂或進行不安全的行為。

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鬱期: 在鬱期,患者的情緒和行為完全反轉。他們會感到無精打采、情緒低落,對任何事物都提不起勁。這時候,患者的日常活動變得困難,注意力和記憶力也會大幅下降,甚至有自我傷害或自殺的傾向。

從外界看來,躁期似乎是一個非常「高能」的狀態,但實際上,躁鬱症的危險之處正在於它的不穩定性。躁鬱症患者在躁期中無法控制自己的情緒與行為,即使感覺自己處於高峰狀態,這樣的「興奮」很可能會導致衝動行為,如不理智的財務決策或人際衝突。

如何應對躁鬱症?

躁鬱症不僅僅是情緒的擺盪,同時也會對患者的生活產生影響:

  1. 無法控制的躁期時間:躁期的長度和強度不是患者能控制的,患者可能從精力充沛的狀態,轉變為難以收拾的混亂局面。
  2. 鬱期的危險性:在躁期過後,進入鬱期的患者常常因為自責或對前期行為的後悔,而陷入更深的低谷,這增加了自我傷害的風險。
  3. 生活質量下降:反覆發作的情緒擺盪讓患者難以享受生活,甚至對快樂的感受也會變得懷疑和恐懼。
  4. 人際關係受損:情緒極端的變化會讓患者難以建立穩定的人際關係,這對於長期支持系統的建立是巨大的挑戰。
  5. 大腦損傷:每次發作對大腦的損害都是不可逆的,長期下來,注意力、記憶力、甚至思考能力都會受到影響。

治療與日常應對方法

對於躁鬱症的治療,藥物和心理治療是兩個不可或缺的部分。穩定情緒的藥物,如鋰鹽,是控制躁鬱症的重要工具。鋰鹽自 20 世紀開始就被廣泛用於躁鬱症的治療,能有效減少躁鬱症的復發風險。如果患者正處於躁期,醫生還可能會使用抗精神病藥物來幫助控制症狀。

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除了藥物治療,心理治療同樣重要,特別是在症狀穩定後,透過心理治療,患者可以學習如何識別躁鬱症復發的早期徵兆,以及如何調適壓力和情緒。

心理治療可以幫助患者學習識別躁鬱症復發的早期徵兆,並有效調適壓力和情緒。圖/envato

如何支持身邊的躁鬱症患者?

身為躁鬱症患者的家人或朋友,了解如何在不同的情緒階段支持患者是關鍵。在躁期時,避免硬碰硬,而是試著將患者的注意力引導到安全的活動上;在鬱期時,提供非批評的陪伴,讓患者感受到被理解與支持。

躁鬱症是一種需要長期管理的疾病,但這並不意味著生活的希望就此消失。許多躁鬱症患者在接受治療後,依然能過著豐富充實的生活,並在自己的專業領域中發揮才華,擁有幸福的人生。

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精神疾病不可怕!察覺異樣,陪伴病人把握治療時機
careonline_96
・2024/08/07 ・867字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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每個人在生活中,都會出現情緒高亢和情緒低落的狀況,但是若因為情緒過高或情緒過低而對生活、課業與工作造成影響,便可能是罹患情感性疾患。

情感性疾患包括雙極性情感疾患、重度憂鬱症等。

雙極性情感疾患的症狀包括異常而持續地具有高昂、開闊、易怒的心情。膨脹的自尊。睡眠需求減少。比平時多話或不能克制地說個不停。過份積極參與活動或無節制的大採購等。

重度憂鬱症的症狀包括幾乎整天都有憂鬱心情。對各種活動的興趣都顯著減少。體重明顯下降或增加。每日都失眠或嗜睡。幾乎整日疲累或失去活力。出現無價值感、過份的罪惡感。專注能力減退。反覆想到死亡,出現自殺意念等。

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除了情感性疾患之外,焦慮性疾患、思覺失調症亦是常見的精神疾病。

若察覺自己出現異樣時,要盡早將情況告知學校輔導老師,或是尋求專業機構的協助。

若察覺他人出現異樣,我們應該學習友善且同理地面對,了解對方生病了,可能無法控制自己的情緒或言行舉止,所以不要跟他爭論、不要加以批評、也不要贊同病人妄想的內容。可適當表示自己並沒有這種感覺、看法,並勸導病人就醫,把握治療時機。

多關心、多陪伴,我們可以共同面對精神疾病!

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