維繫生命的薄膜出狀況，心臟瓣膜有問題怎麼辦？

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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「醫師，心臟超音波檢查發現我的主動脈瓣只有兩瓣，但是我沒有症狀，這樣有關係嗎？」30 歲的李先生問。

「你的心臟超音波顯示已有重度主動脈瓣狹窄，且心臟功能已有退化現象」醫師翻開病歷說，「應該要及早開刀治療會比較好。」

「沒有症狀也要開刀嗎？」李先生問。

「是的。」醫師肯定地點點頭，「重度主動脈瓣狹窄有猝死風險，拖延只會更危險！」

正常的主動脈瓣是三片，但是約有 1% 至 2% 的人天生只有兩片，所以被稱做雙瓣式、兩瓣式或雙葉式主動脈瓣（bicuspid aortic valve）。林口長庚心臟外科教授陳紹緯醫師指出，由於瓣膜結構異常，容易形成主動脈瓣狹窄。

正常的瓣膜可以用到七、八十歲以上，所以大部分主動脈瓣狹窄的患者，都是老年人。陳紹緯醫師說，「兩瓣式主動脈瓣的患者會在較年輕時出現主動脈瓣狹窄，可能五、六十歲就需要治療。甚至曾經有遇過大約三十歲的患者便需要動手術更換主動脈瓣。」

使用超音波能夠確定診斷兩瓣式主動脈瓣，部分患者在小時候，醫師就會發現有這個狀況，陳紹緯醫師說，不過很多患者直到出現主動脈狹窄的狀況後，才確定診斷。

發現有兩瓣式主動脈瓣後，即使沒有明顯症狀，患者也要定期接受超音波檢查。陳紹緯醫師說，因為病情可能進展較快，而且不只有主動脈瓣，患者的主動脈可能會擴大，有較高的風險出現主動脈瘤或主動脈剝離。根據統計，大約 50% 的兩瓣式主動脈瓣患者會需要接受手術治療，而 20～30% 的病人會在 10～20 年間發展成主動脈瘤。

兩瓣式主動脈瓣患者在初期通常沒有症狀，直到主動脈瓣狹窄惡化才會出現胸悶、胸痛、心悸、呼吸困難等狀況。陳紹緯醫師說，患者在平躺時會比較喘，所以需要端坐呼吸；有時會昏厥、中風，甚至猝死。

針對主動脈瓣狹窄，現在的建議是不要等到症狀出現，因為是不可逆心臟結構性問題，一旦疾病進展到重度就得盡快進行手術治療。陳紹緯醫師說，最主要的檢查是心臟超音波，如果心臟超音波顯示為重度主動脈瓣狹窄，就建議接受治療。

「即使沒有任何症狀，也不可輕忽。因為主動脈瓣已經嚴重狹窄，便會有猝死的風險！」陳紹緯醫師說，「尤其是這些病人可能很年輕，拖延並沒有任何好處，只會愈來愈危險。」

根據目前的國際治療指引，兩瓣式主動脈瓣建議採用外科手術治療。陳紹緯醫師解釋，因為兩瓣式主動脈瓣的型態是橢圓形，而且鈣化會很厲害，所以用導管瓣膜治療的效果會比較差，中風比例也會比較高。除非患者拒絕手術，或是手術風險太高，才會使用導管瓣膜治療。

心臟血管外科醫師會把鈣化的主動脈瓣清除乾淨，然後換上一個人工瓣膜，未來若有問題可再使用導管瓣膜治療。如果有主動脈瘤問題，也建議於手術一併處理進行人工血管置換。陳紹緯醫師說，對於較年輕的患者，一般不太會建議在第一次就做導管瓣膜治療。

目前的手術方式可採用標準開胸手術，也可以選擇小傷口微創手術。陳紹緯醫師說，微創手術的傷口較小，術後疼痛較少，不過如果患者的主動脈或其它心血管疾病需一併處理，就會建議標準開胸手術，同時處理主動脈瓣及其它心血管問題。

人工主動脈瓣膜有機械瓣膜與生物瓣膜，陳紹緯醫師說，一般建議 50 歲以下使用機械瓣膜，65 歲以上使用生物瓣膜，介於 50 到 65 歲之間兩者皆可。生物瓣膜持續進步，耐用性也愈來愈好。術前可與和醫師詳細討論，選擇合適的人工瓣膜。

「此外，過去由於生物瓣膜退化後只能再次開胸手術，但由於經導管瓣膜置換術的進步，第一次使用的外科生物瓣膜若退化，在於未來有很大的機會使用導管瓣膜治療。」陳紹緯醫師說，「因為使用一、二十年後，生物瓣膜可能逐漸退化，而出現狹窄或閉鎖不全，屆時可以使用導管放入新的人工（生物）瓣膜，風險比較低，患者也會比較輕鬆。」

貼心小提醒

兩瓣式主動脈瓣是先天性疾病，主動脈瓣的退化速度較快，而在年輕的時候便出現主動脈瓣狹窄。因為主動脈瓣打不開，患者可能昏厥、中風、甚至猝死。

如果知道自己是兩瓣式主動脈瓣，請務必定期追蹤。陳紹緯醫師說，如果心臟超音波已發現重度主動脈瓣狹窄，即使沒有症狀，也要接受手術治療！

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• 本文轉載自 Care Online 照護線上《年長者容易輕忽喘、疲、累，嚴重主動脈瓣膜狹窄存活率下降，心臟血管外科醫師圖文解析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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80 多歲的張阿姨進行心臟超音波檢查，發現瓣膜開口已狹隘至 0.6 公分，卻因無感到症狀而拒絕手術治療，後續追蹤至狹隘處小於 0.4 公分時，才聽從醫師建議進行人工瓣膜置換，張阿姨術後體能躍進，才驚覺過往爬一樓就必須休息的狀況，其實就是發生瓣膜狹隘而未自覺。

臺大醫院心臟血管外科紀乃新醫師表示，一般 70 歲以上長者，若主動脈瓣膜開口面積接近 1 平方公分或者以下，每年恐會持續狹窄約 0.1 公分，而開口面積狹窄至 1 平方公分以下，建議應介入治療，但台灣的銀髮患者忍耐度高、病識感較不足，很多患者暈倒後才願意治療，而錯失黃金的心臟治療期。

主動脈瓣膜狹窄症狀勿輕忽，嚴重者存活僅一年

瓣膜像是心臟裡的門及開關，當心臟收縮時，瓣膜會打開，讓血液朝著主動脈方向前進，而瓣膜的葉片非常柔軟、像紙一樣薄；隨著年紀增長，瓣膜鈣化就會增厚，造成狹窄，是高齡者常見的退化性疾病，平均發生在 80 到 90 歲。

輕度的瓣膜狹窄，理論上可以和平共處，但當瓣膜開口面積小於 1 平方公分時，定義為嚴重的主動脈瓣膜狹窄，主要症狀有四種：第一種就是完全沒症狀，但存活率也會比正常人低， 需透過定期檢查追蹤發現疾病。

第二種症狀是胸痛、胸悶，出現時間很短暫，多半發生於固定運動量之後，只要休息 2、3 分鐘就改善，造成許多人常忽略此現象，而這類患者若不接受治療存活率約剩 5 年左右，進行治療就會改善。

第三種症狀是暈倒，主動脈瓣膜狹窄時，心臟壓縮出去的血量會變少，而壓力也會增加，所以狹窄到某個程度，就可能發生猝死或是暈倒，這也表示存活率可能剩 2 至 3 年。最後一種就是心臟衰竭，這類患者身體運動功能下降、心臟功能也退步，存活率可能只剩 1 至 2 年。

紀乃新醫師提醒，病症跟存活率息息相關，一旦出現，請盡快就醫檢查。

心臟瓣膜手術複雜度高，術式應首重安全性

心臟手術首重「安全性」，其次是「有效性」，根據患者不同狀況選擇術式，能讓患者之後的 10 年、20 年或是更久時間都功能正常。確定能達到安全有效的目標，醫師進而才考慮第三點：減少疼痛或縮短恢復期。

紀乃新醫師說明，傳統開胸手術因醫師視野較全面，是治療心臟最安全的術式，所有經過成熟訓練的心臟外科醫師都能施行，而小傷口手術（上胸腔切開術、右前側開胸術等）或微創手術，具備讓病人出血量較少、疼痛減少、住院時間縮短、較快恢復正常生活的優點，但從另一角度想，這類手術更需要有純熟技術的團隊，擁有完善器材的院所才能評估及施行。

個人化醫療評估，選擇最適合瓣膜材質

瓣膜分為機械瓣膜跟組織瓣膜兩大類；機械瓣膜又稱金屬瓣膜，是由醫療級碳纖維及金屬製作而成，最大好處是使用年限長、再開刀機會低，但須終生服用抗凝血劑，以預防血栓形成。一般建議 50 歲以下的患者應需考量耐久性、優先可選用機械瓣膜。

組織瓣膜又稱生物瓣膜，通常是從豬的主動脈瓣膜或牛的心包膜取得，退化的速度主要是根據患者的年紀，以及不同生物瓣膜的製程有關，越年輕、代謝越快，使用強度越大，導致退化速度較快，但患者不必長期或終身服用抗凝血劑、可以有較高的生活品質，一般建議 60 歲以上患者優先考慮使用。

紀乃新醫師補充，目前也有較新的乾式瓣膜選擇，臨床實驗顯示，較傳統生物瓣膜耐用年限更久。且若患者未來需進行二次手術時，過往第二個瓣膜會受限於第一個瓣膜的框架，新瓣膜需選擇更小尺寸，對於年長者風險較高。但新型乾式瓣膜，具可擴張的支架設計，便於進行瓣膜再置換手術，二次手術可僅透過經導管術式置放新瓣膜，幫助較無法再次承受開胸手術風險之病人。

紀乃新醫師再次提醒，大部分做完主動脈瓣膜手術的病人，體能狀況都會可以有明顯改善，若有前述症狀者切勿輕忽、更勿視為老化應有的症狀，應盡快就醫找出病因，透過積極治療，能恢復生活品質、享受自由自在的行動力！

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