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「鼠」在可怕!漢他病毒必知七大事

careonline_96
・2020/02/12 ・768字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 523 ・七年級

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關於漢他病毒,幾件你該知道的事情!

  1. 這是個人畜共通的病毒性疾病,由齧齒類動物傳播病毒給人類!台灣至少有八種鼠類是漢他病毒的自然宿主,錢鼠、溝鼠是高風險傳播鼠媒。
  2. 人類感染途徑主要是從呼吸道吸進了帶有漢他病毒的鼠類分泌物飛沫。另外,被帶病毒的齧齒類動物咬到,或接觸遭病毒汙染的東西,也可能受到傳染。
  3. 人類感染漢他病毒後,會影響血管內皮細胞,引發出血或低血壓休克。潛伏期約兩周,臨床症狀會被區分為「漢他病毒出血熱」與「漢他病毒肺症候群」兩類型。
  4. 漢他病毒出血熱的病人會表現發燒、全身痛、有出血點,並有不同程度的出血、低血壓、休克、與腎功能異常等問題。病例主要發生於中國。
  5. 漢他病毒肺症候群的病人會表現發燒、頭昏、肌肉痛、噁心,並有低血壓、休克、呼吸窘迫、肺水腫等問題。病例主要發生於美洲大陸。
  6. 防治漢他病毒,就是要防治攜帶病毒的老鼠。一旦發現有老鼠蹤跡,其半徑 200 公尺的範圍內都要滅鼠、消毒。
  7. 各種公共場合都要加強環境清潔,像是夜市、市場、食品工廠都得特別注意。商家的食物與飲水要存放於封閉容器內,盡量不要把垃圾置放到隔夜,無法馬上丟棄的垃圾都須放在加蓋的垃圾桶內!注意門窗和牆壁是否有縫隙,別讓老鼠進入屋內!

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careonline_96
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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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水貂因感染新冠病毒而遭撲殺? 研究指出,新冠病毒可在人類與雪貂間傳播
Carol
・2021/03/19 ・2779字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 524 ・七年級

目前,世界衛生組織(WHO)表示,丹麥、美國、義大利、荷蘭、西班牙和瑞典等六個國家都已通報境內的水貂養殖場(Mink farm)出現了新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)病例。其中,荷蘭及丹麥政府為防止突變的新冠病毒擴散,已經下令撲殺境內的養殖水貂(Mink)。

世界衛生組織(WHO)也建議各國採取以下措施 [1]:

  • 進行進一步的病毒學研究,並調查病毒的傳播性和致病性的任何變化
  • 貂皮及其他毛皮養殖業的國家可增加對人類及動物的病毒序列檢測,並分享序列,以鑑識序列是否發生突變
  • 在貂皮和其他毛皮農場中,強化對 COVID-19 的監測
  • 加強動物養殖及畜養的生物安全措施,以防止 SARS-CoV-2 相關的人畜傳染風險

水貂,學名為 (Neovision vision),鼬科,是半水生動物,需較大的飼養空間,如沼澤、池塘,因此無法作為居家寵物 [3]。水貂全身有著長而柔軟帶光澤的深棕色皮毛,牠們的皮毛可製成皮草或皮革,這對成衣廠而言是有相當高經濟價值的項目。

現下因為新冠肺炎疫情,不少水貂養殖場縮減規模甚或關閉。荷蘭約有 125 個養殖場,平均每個養殖場有 5000 隻水貂。在 2019 年,荷蘭養殖場一共養殖了 400 萬隻水貂,並且有 1200 多名全職工作者及 400 多名兼職工作者 [4]。因為養殖水貂是為取得皮革的目的,荷蘭的動物保育人士一直提倡政府全面關閉皮草養殖業,原訂於 2024 年全面禁止水貂養殖場,部分養殖場也因為新冠肺炎水貂疫情爆發而提前關閉。

水貂的皮毛可製成皮草或皮革,對成衣廠是有相當高經濟價值的項目。圖/Pixabay

在 2020 年 4 月,荷蘭兩個水貂養殖場的水貂先後出現了流鼻水、呼吸困難等新冠肺炎相關症狀,並且此時水貂的死亡率忽然拉高。從即時聚合酶鏈式反應(RT-PCR)或血清抗體(serology analysis)篩檢結果發現,水貂身上帶有新冠病毒,證實水貂確診新冠肺炎 [2] [4]。然而,早在發現水貂確診前,水貂養殖場的工作者及相關接觸者就已經出現新冠肺炎症狀。2020 年 5 月,人們進一步針對農場的吸入性粉塵微粒進行檢測,結果顯示粉塵是帶有新冠病毒 [2]。與此同時,荷蘭食物安全管理機關(Netherlands Food and Consumer Product Safety Authority, NFCPSA)要求水貂養殖場的工作者、獸醫及相關實驗室要即時回報水貂感染新冠肺炎的現狀,並建立監控系統[5]

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為了釐清荷蘭水貂養殖場爆發新冠肺炎的原因,研究團隊結合流行病學資訊、監控資料及全基因定序(Whole-genome sequencing)進行深入研究。 這項研究的目標正是針對荷蘭境內十六間(NB1~NB16)水貂養殖場的水貂及養殖場工作者,進行檢測及分析[7]

荷蘭兩個水貂養殖場各別在 2020 年 4 月 23 及 25 日,發現水貂帶有新冠病毒。一旦養殖場內的水貂確診,養殖場的工作人員就會被列為追蹤及研究對象。其中,在使用 RT-PCR 檢測方法的族群中,有 49% 的人(88人中有 43 人)被檢測為陽性(確診)。在使用血清抗體檢測方法的族群中,有 51% 的人(75人中有 38 人)被檢測為陽性(確診)。綜合而言,共有 68% 的人(97人中有 66人)檢測出感染新冠肺炎。 (表一) [6]

表一:在有新冠肺炎疫情的水貂養殖場中,相關工作者及接觸者的確診比例。圖/參考資料 6

在將水貂養殖場中的確診水貂及工作者的病毒序列做完親緣分析後,得出圖一的分析結果,由此可知水貂養殖場工作者的新冠病毒序列和水貂序列較近,反而和人類新冠病毒資料庫中的其他確診者較遠。下圖 NA 134 2020 及 NA 376 2020 是新冠肺炎確診者的新冠病毒序列,這是全球新冠病毒資料庫中,和水貂養殖場工作者病毒序列最為接近的序列。

此結果顯示確診工作者所帶有的新冠病毒序列和確診水貂序列極為接近,雖說兩者仍有七個核甘酸細微不同 [7]

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圖一:NB1 Human為,NB1 水貂養殖場的確診工作者所帶有的新冠病毒序列;NB1 Mink 是NB1水貂養殖場中確診水貂的新冠病毒序列;NA 134 2020及 NA 376 2020 是新冠肺炎確診者的新冠病毒序列,這是全球新冠病毒資料庫中,和水貂養殖場工作者病毒序列最為接近的序列。圖/參考資料 6

在親緣分析了不同水貂養殖場的新冠病毒序列後,得出十六個水貂養殖場的新冠病毒序列可分為五個族群,如下圖的紅、橘、綠、藍和紫五種顏色。導致不同養殖場的新冠病毒序列不同的可能原因為:養殖場的經營者、工作者是否重疊?飼料供應商及獸醫等可能和水貂接觸者。例如:某些地區的不同養殖場可能屬於同個經營者。圖二以不同形狀的圖示代表,同樣的形狀代表相同經營者,例如:三角形、五角形、及方形。綜合而言,目前並沒有一個因素可以概括農場裡新冠病毒的病毒序列分群,病毒分群並不以地理區域區分。

圖二:確診新冠肺炎的水貂養殖場的地理位置分布圖。圖/參考資料 6

水貂養殖場中的新冠病毒序列具有高度變異性,這可能是因為新冠病毒可能早已在水貂養殖場中循環傳播,進行演化,導致水貂被多次感染。在原先篩檢中未確診(陰性),後續篩檢才確診(陽性)的水貂病毒序列也觀察出高度變異性,這顯示了高密度的飼養絕對加速病毒傳播。

然而,現在卻沒人知道是「什麼」把病毒傳入水貂養殖場的。

從新冠病毒的親緣分析結果可知,水貂目前最為可能是養殖場工作者感染新冠病毒的傳染來源,因為水貂養殖場中水貂的病毒序列及工作者序列及來自相同地理區域的確診人類序列有清楚的被分隔。不過,目前仍無法排除的是,有部分確診的養殖場工作者可能是在家中被感染,而不一定是直接被水貂感染。為避免皮革工廠及皮革販賣市場成為下一個新冠病毒溢散的場所,仍有更多關於水貂養殖場病毒傳播的問題需要待研究及釐清。

  1. SARS-CoV-2 mink-associated variant strain – Denmark
  2. Molenaar, Robert Jan, et al. “Clinical and pathological findings in SARS-CoV-2 disease outbreaks in farmed mink (Neovison vison).” Veterinary pathology 57.5 (2020): 653-657.
  3. Mink vs Ferret: What’s the Difference? (With Pictures)
  4. Oreshkova, Nadia, et al. “SARS-CoV-2 infection in farmed minks, the Netherlands, April and May 2020.” Eurosurveillance 25.23 (2020): 2001005.
  5. Bedrijfsmatig gehouden dieren en SARS-CoV-2 | Nieuws en media | NVWA
  6. Munnink, B. B. O., Sikkema, R. S., Nieuwenhuijse, D. F., Molenaar, R. J., Munger, E., Molenkamp, R., … & Koopmans, M. P. (2021). Transmission of SARS-CoV-2 on mink farms between humans and mink and back to humans. Science371(6525), 172-177.

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「黑死病」再現?談鼠疫的流行病學與防治追蹤──《科學月刊》
科學月刊_96
・2020/01/21 ・2987字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 596 ・九年級

  • 文/莊人祥,疾管署副署長,曾任陽明大學公衛所副教授。陽明醫學士、公衛碩士,美國哥倫比亞大學醫學資訊博士。

近期中國傳出鼠疫疫情,造成各地人心惶惶。而過去被稱為「黑死病」的鼠疫致死率極高,雖然近來每年的確診病例不多,但相關防疫單位不可輕忽,需持續追蹤及嚴防疫情擴張,並將疫情資訊透明化,以達到確實防疫的效果。

當 2003 年爆發嚴重急性呼吸道症候群 (severe acute respiratory syndrome, SARS) 時,北京朝陽醫院明明已有確診疫情,但官方卻持續否認;去 (2019) 年 11 月 12 日,官方宣布朝陽醫院一對夫妻確診感染肺鼠疫 (pneumonic plague) ,亦未對此飛沫傳染的致命疾病疫情調查詳細說明。同時也傳出官方封鎖消息,禁止媒體討論,因此全球民眾對北京出現黑死病 (black death) 一事,引發集體恐慌。

普立茲得獎作家嘉瑞特 (Laurie Garrett) 也在當月 16 日針對此事於《外交政策》 (Foreign Policy) 上評論:中國國家衛生健康委員會向世界衛生組織 (World Health Organization, WHO) 保證會確實追蹤兩病例在北京、內蒙古及旅途中的所有接觸者。即使中國疾病預防控制中心近年在疾病監測的能力有相當進步,但中國對鼠疫疫情調查資訊不透明,且 SARS時曾有掩飾重大疫情的不良記錄及審查機構「河蟹」社群媒體等作法,正是引起民眾恐慌的原因。

中國於 SARS 爆發期間發生鼠疫疫情,官方卻封鎖消息,禁止媒體討論,引發群眾恐慌。圖/pixabay

鼠疫大流行史與重大發現

鼠疫 (plague) 由鼠疫桿菌 (Yersinia pestis) 引起,是一種人畜共通傳染病,主要藉跳蚤叮咬傳染給小型哺乳類動物,人類為意外宿主。因患者常伴有淋巴腺腫大或皮膚出現黑斑而得名黑死病。歷史上,鼠疫至少出現三次世界大流行,由於每次鼠疫的流行常導致一個時代或王朝的結束,因此讓人聞鼠疫而喪膽。

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首次大流行發生於 6 世紀的查士丁尼鼠疫 (Justinian plague) ,疫情在地中海周邊傳播,近一億人死亡;第二次大流行發生於 14 世紀歐洲,並在之後的 300 多年間反覆發生,僅歐洲就有 2500 萬人死亡,占當時歐洲人口的四分之一;第三次大流行發生於 19 世紀中葉至 20 世紀中葉,從中國開始傳播到全世界,波及至少 32 個國家, 1200 萬人死亡。

鼠疫研究與防治雖不斷精進,但直到第三次大流行才有長足進展。 1894 年,由法國巴斯德研究所的細菌學家耶爾森 (Alexandre Yersin) 在香港鼠疫大流行時發現鼠疫桿菌。 1910~1911 年的中國東三省鼠疫,公衛學者伍連德博士到哈爾濱擔任清政府鼠疫全權總醫官。他發現當地的疫情並非通過跳蚤在人鼠間傳播的典型腺鼠疫 (bubonic plague) ,而是起因於當地獵人捕獵染病旱獺 (Marmota bobak) 製造皮件,獵人染病後再傳給七位同一工棚的工人,爾後散播鼠疫疫情。他推論此波疫情是由「肺鼠疫」透過飛沫傳染快速人傳人,遂下令停止捕鼠,並進行鐵路檢疫、隔離患者及封鎖疫區,有效切斷鼠疫蔓延,數月間疫情得到控制。

此外,直到 1940 年代才出現抗生素的使用,在此之前醫生常無法可施,往往只能對患者放血和針灸。

歷史上三次黑死病的大流行,造成大規模感染案例死亡。圖/wikipedia

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近年全球鼠疫事件

全球在 2010~2015 年間發生 3248 例鼠疫, 584 人死亡(致死率約 18 % ),每年約 500 例左右,主要疫區在非洲,而美洲與亞洲則以散發個案為主。非洲的馬達加斯加,約占全球鼠疫病例的四分之三,每年平均約 400 例。在 2017 年 8 月起短短四個月甚至出現超過 2400 例,約四分之三屬肺鼠疫。

即使在美國,近期於西部鄉村每年仍平均出現約 7 例鼠疫。至於中國,近年最嚴重疫情發生於 2009 年共 12 例、 2010 年為 7 例,之後每年約發生 0~3 例,截至去年 12 月 15 日共 5 例鼠疫,其中 4 例均發生於內蒙古,先前內蒙古的最後一例鼠疫是在 2004 年因將野兔剝皮而感染。至於在臺灣,則是自 1953 年起即未發生任何鼠疫案例。

許多國家均發生鼠疫案例,如何預防鼠疫亦成為各國關注的焦點之一。圖/pixabay

鼠疫流行病學與防治

鼠疫的傳染途徑,包括人感染腺鼠疫主要由被感染跳蚤叮咬、被感染家貓抓咬、處理被感染動物(如老鼠和野兔)或感染者屍體的組織時不慎接觸膿液而感染;肺鼠疫則藉空氣散播,吸入被感染動物或人類帶有致病原的飛沫而感染。

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鼠疫主要臨床症狀共分三種:

  1. 最常見的為腺鼠疫,在跳蚤咬傷部位附近淋巴腺發炎,經常發生於鼠蹊部、腋下或頸部,通常有發燒現象,若未經治療,約一半病人會發生瀰漫性感染而導致肺炎(即繼發性肺鼠疫)或腦膜炎等併發症。
  2. 敗血性鼠疫 (septicemic plague) ,出現敗血症但無淋巴腺炎的鼠疫病例,較難被及時診斷,病程末期可能出現低血壓、瀰漫性血管內凝血與多重器官衰竭。
  3. 肺鼠疫,包括原發性與繼發性肺鼠疫。原發性肺鼠疫可因吸入感染動物或人的呼吸道分泌物或懸浮微粒而發生,繼發性肺鼠疫則較常見,是由腺鼠疫或敗血性鼠疫經血行蔓延造成。鼠疫潛伏期通常為 1~7 天,原發性肺鼠疫則為 1~4 天。

患者如能及時接受適當抗生素,如鏈黴素 (Streptomycin) 或慶大黴素 (Gentamicin) ,便能大幅改善預後。腺鼠疫如未經治療,死亡率達 50~90 %,如經治療死亡率則降至 10~20 %;肺鼠疫如未經治療,死亡率 100 %,治療後死亡率降至 50 %。另需即刻以有效安全的殺蟲劑撲滅病人身上及衣服的跳蚤等,並嚴格隔離病患,以防傳染,待抗生素治療病情好轉以後方可解除隔離。鼠疫接觸者應實施滅蚤並監視 7 天,且實施預防性投藥,如去氧羥四環素 (Doxycycline) 或環丙沙星 (Ciprofloxacin) 。

感染鼠疫如未經抗生素治療,死亡率極高。圖/pixabay

北京鼠疫後續發展

一位筆者尊敬的師長於去年 11 月 17 日晚上特別來電詢問筆者對中國鼠疫疫情與該篇《外交政策》文章的看法。筆者當時表示相當同意嘉瑞特女士的看法,並猜測中國疾病預防控制中心未仔細對外說明疫情調查結果與防治作為或許另有考量。後來官方在 11 月 19 日及 21 日分別對外宣布鼠疫患者在內蒙古與北京市的密切接觸者均已解除醫學觀察。

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在 11 月 29 日創刊的《中國疾病預防控制中心週報》 (China CDC Weekly) ,即詳細說明夫婦的房子附近 500 公尺處,抓到的長爪沙鼠培養出鼠疫桿菌,附近也出現大量相繼死亡的齧齒類動物,研判先生可能在農場工作時,因掘土吸入汙泥中或鼠洞中腐敗的屍體所產生傳染性懸浮微粒而被感染,至於太太則可能因照顧先生而被感染肺鼠疫。

北京鼠疫成為全球關注鼠疫疫情防治與追蹤的借鏡。圖/pexels

疫情資訊透明化方能控制疫情

這是中國近年首次發生肺鼠疫在其他省市感染後移入大城市中,希望是虛驚一場。由於目前仍無法完全消滅內蒙古野鼠鼠疫之患,當地居民仍有感染鼠疫風險。雖然每年全球鼠疫發生數僅數百例,但防疫單位千萬不能低估其對人類造成的風險,因為鼠疫特別的傳播模式、疫情能快速傳播、快速臨床病程發展與如未治療的高死亡率,均極易造成民眾的恐慌。鼠疫如能早期診斷,早期施以抗生素治療,並加強公衛措施,較不會造成重大群聚或流行,而疫情資訊透明化,更是成功戰勝鼠疫不可或缺的藥引。

 

疫情資訊透明化不但能降低民眾接觸感染疫情的機率,亦能迅速掌控疫情擴散。圖/pexels

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註解

  1. 為網路用語,「和諧」的諧音,代表息事寧人之意。

 

〈本文選自《科學月刊》2020年1月號〉

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