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再壓力一點點我就發炎囉~輕微的壓力就能影響你我免疫——《終結憂鬱症》

PanSci_96
・2020/04/30 ・3455字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 549 ・八年級

  • 作者/艾德華.布爾摩 (Edward Bullmore);譯者/高子梅
  • 編按:不同於傳統生理、心理二元論觀點,作者從免疫學的角度切入、結合神經科學,重新思考憂鬱症與身體發炎的關聯。

壓力是最廣為人知,但又最不為人所了解的憂鬱症成因。它是眾人通曉的生活現實,我們每個人都可能親身或看別人有過因為壓力而感到憂鬱的經驗。

流行病學研究證實壓力的影響很大,尤其是來自重大生活事件的壓力,譬如配偶、雙親或孩子的死亡,或失業,或其它一些傷慟或屈辱。

在這些情況下,得到憂鬱症的機率會比憂鬱症的背景風險(background risk)多出 9 倍。從另一個角度來看,約有 80% 的憂鬱症發作,是因為先前發生了充滿壓力的生活事件。

最令人沮喪的壓力,通常來自重要關係的喪失和遭到社會排斥。圖/pixabay

最令人沮喪的壓力通常來自重要關係的喪失和遭到社會排斥。所以如果有個男人對妻子主動提出離婚訴訟,喪失了婚姻關係,他得到憂鬱症的風險會多 10 倍;但如果是妻子對他提出離婚訴訟,他的憂鬱症風險將多出 20 倍,因為他不只失去婚姻,還被丟臉地拋棄。

憂鬱症不純粹是個人問題!

壓力對憂鬱症風險的影響是非常明顯的。只是社會壓力怎麼會對憂鬱症有這麼大的作用,這一點還不是很清楚。一如往常,奉行笛卡兒主義的人會說,「如果是你,你也會有憂鬱症,不是嗎?」要是太太跟別人跑了,要是被炒魷魚,我敢打賭你也不會太開心。

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遇到這種事,誰不憂鬱呢?(才沒有這麼簡單!)圖/GIPHY

但一如往常,這個說法並不科學,對治療也沒有任何幫助。它只是暗示因為壓力而得到憂鬱症純粹是個人問題,證明當事者的個性不夠堅忍。換個說法,是他自己的錯。

除了壓力的痛苦之外,還得蒙受無法自己克服憂鬱的羞辱。但過去二十年來,已經有愈來愈多人支持另一種解釋,著重體內的發炎反應,而不是內在的自省

從免疫學的角度來看,人有可能憂傷而死嗎?

經過精算,我們發現人的壽命會因喪親之痛而縮短,顯示重大生活事件可能影響免疫系統。如果太太和你離婚,或者你在生活上遭遇一些可怕的事,那麼你不只比常人更有可能得到癌症和心臟病,預期的壽命也會比事件發生前來得短。

「心碎而死」不只是比喻,還可能成真?圖/GIPHY

我們都把心碎而死當成比喻,但我們都知道這種事在我們四周很常見:有人失去心愛的人之後,出乎意料早早過世。我就聽過,許多結婚多年的夫妻在短短幾週內先後撒手人寰。我們不都聽過這樣的故事嗎?

最近有研究甚至證實,人若是剛喪親,心臟病或中風的死亡風險將高出兩倍。失去相守一生的伴侶,這種感情和社會上的雙重打擊會大大影響你的生存適應力。保險公司深知這一點,這也是為什麼他們會為顧客提供喪親輔導的諮詢服務。憂傷可以殺死你。這也是可以靠免疫學來解釋的另一個確鑿事實。

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我們現在已經知道,帶來壓力的生活事件會在免疫系統的池塘裡丟下一顆石頭,造成免疫細胞在作業和互動上的劇烈變化。

  • 先天免疫系統的巨噬細胞本來在自體的前線巡邏,這時會因喪親之痛而變得憤怒而活躍,於是釋出更多炎性細胞激素到血液循環裡。
  • 巨噬細胞的過度活化可能造成粥狀硬化的動脈發炎,增加心臟和大腦血管裡血塊形成的風險,提高心臟病發或中風的機率。

如此一來,心碎而死可以用「社會壓力對免疫系統造成了影響」來解釋。

其它不像喪親那樣單一且極端的社會壓力,也會啟動巨噬細胞而引起發炎。炎性生物標記(像細胞激素和C反應蛋白)在很多壓力環境下也都會升高,譬如貧困、負債、在社會上孤立無援。

阿茲海默症患者的照護者,和平日負責照顧患有失智症配偶或親人的人,他們的炎性生物標記都會升高。幼年若飽受貧困、棄養或虐待,成年後的炎性生物標記也較高。

童年經驗對免疫系統的影響

紐西蘭的一項重大流行病學研究追蹤了達尼丁(Dunedin)這座城市 1972 到 73 年間出生的 1037 名孩童。

他們小心評估了這些孩童的社經狀態(簡單來說,就是他們父母財富的多寡)、是否孤立和是否受虐。30 年後進行第二次的評估,結果發現,孩提時貧困、孤立或受虐過的受測者,成年時期發生憂鬱症和肥胖的機率比其他人高出兩倍。

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童年創傷,也可能被免疫系統「記住」。圖/pixabay

我們幾十年前就知道,免疫系統有長期記憶,能記住幼時遭受過的感染或注射過的疫苗。現在我們也開始明白,免疫系統原來也會記得幼時被侵犯或挨餓的經驗,以及對自體早期生存的任何一種威脅。

童年受虐的倖存者在長大成人後,免疫系統可能處於一種一觸即發的狀態,只要遇到一點感染和社交挫折,就會出現過度的發炎反應,進而引發憂鬱症狀。童年受虐如何對成人心理健康產生不良影響,佛洛伊德(和鮑洛伊爾)早在一百多年前就大膽點出,現在我們是用免疫系統來重新解釋。

想知道壓力是什麼感覺?站上台就知道

不過,要想知道壓力是什麼感覺,並不一定要有憂鬱、喪親或受虐的經驗。

有些事情幾乎每一個人多少都會有壓力,在眾人面前說話就是。站在眾人面前侃侃而談,縱然只有幾分鐘,也往往會引發主觀上的恐懼或焦慮,再伴隨客觀生理上的亢奮,譬如血壓升高、心跳加快和流汗。

就算是現在看起來很擅長公眾演說的人,過去也需要花點力氣去克服焦慮。圖/GIPHY

在講台上時,人的身體一樣會出現「戰或逃反應」(fight-or-flight response),包括腎上腺素和正腎上腺素升高,啟動交感神經系統,同時迷走神經令人安定的抗腎上腺素作用也會跟著減緩。

有些人非常厭惡這種亢奮、焦慮的狀態,所以從不上台。在眾人面前被問也很有壓力,就像我們醫學院學生在巴茲病房裡受教授質問一樣。就算是現在看起來很擅長公眾演說、臨場回答也很自在的那些人,從前通常也是要花點力氣去克服自發和反射的焦慮。

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輕微的壓力就能馬上啟動發炎反應?

我們很久以前就知道,在眾人面前說話會有壓力,只是直到最近才明白,像這種輕微的壓力,也會快速啟動身體的發炎反應。

特里爾社會壓力測試(Trier social stress test)的實驗設計,就是要模擬在眾人面前說話的壓力。實驗對象(受測者)被要求對四名觀眾進行 12 分鐘的演說,再接受觀眾四分鐘的心算問答。

通常這種實驗都是事先安排好的,受測者站在桌子前面說話,觀眾則坐在桌子的另一邊,後者穿著白色的實驗服,表情故作不以為然。我們大概都可以想像,這經驗對受測者帶來多大的壓力,即使他們都知道那只是演出來的,這是一個合乎實驗倫理的實驗,他們的表現好壞不會造成什麼嚴重後果。

要在講台上侃侃而談,並不容易。圖/GIPHY

在最近一場實驗裡,有一組受測者是身心健康,並且對自己在 1990 年代的教學經驗很滿意的德國教師。他們在特里爾社會壓力測試之前和之後都提供了血液樣本。結果發現,在眾人面前說話後立刻採樣的血液,裡頭的巨噬細胞比之前更加活躍,也釋出更多的細胞激素。

第二組受測者是一群在工作上受挫的教師。大家都知道,教書是一份壓力很大的工作,有很高比例的教師因病而提早退休或告假。第二組教師覺得他們的教學付出並沒有得到適當的回報,所負的責任並沒有相對的補償,無論是薪資、升遷或同儕和學生給予的尊重。但他們還是盡心盡力地授課,只是心力交瘁。

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在受測前,這些教師身上的巨噬細胞比第一組教師身上的巨噬細胞來得憤怒。承受了這次站在眾人面前說話的額外壓力後,他們的巨噬細胞變得更憤怒了。

諸如在眾人面前說話這種帶來壓力的事件究竟是如何啟動免疫細胞的,我們還不確定,不過有兩三種可能原因正在研究中。

比方說,我們都知道,因為壓力而陡升的腎上腺素會送出危險訊號給巨噬細胞,啟動巨噬細胞的憤怒反應,與接收到脂多醣這樣的危險感染訊號時的反應相同。

此外,我們也知道,壓力會干擾體內的荷爾蒙系統,使巨噬細胞對類固醇的鎮定效果不再有那麼靈敏的反應。一如往常,這當中還有許多細節有待釐清,但這正是科學迷人的原因之一:每往前走一步,就會產生更多問題

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——本書摘自《終結憂鬱症:憂鬱症治療大突破》,2020 年 2 月,如果出版社

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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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重鬱症警訊:當憂鬱吞噬生活,有解方嗎?
careonline_96
・2025/02/26 ・2260字 ・閱讀時間約 4 分鐘

圖 / 照護線上

「一位近 50 歲的女性重鬱症患者,幾乎已經嘗試過所有抗憂鬱口服藥物,也合併且反覆使用許多相關治療,但療效有限,不是整天躺在家裡,就是有想死的衝動,無法照顧家庭。」振興醫院精神科黃威勝醫師說,該患者在某次急性發作後送醫治療。在接受速效抗憂鬱鼻噴劑治療後效果驚人,不僅情緒顯著穩定,在後續穩定療程下,門診減少許多其他藥物,也開始重拾與小孩正常互動,生活品質明顯改善。

「憂鬱症」是一個常見的情緒障礙通稱,涵蓋不同程度的病程與症狀表現。黃威勝醫師指出,在臨床上,根據嚴重度和症狀表現,憂鬱症可以分為輕度、中度和重度等狀況。「重度憂鬱症」指的是最嚴重的憂鬱症型態,也稱為「重鬱症」,必須符合特定診斷準則。常見症狀包括情緒低落、失去活力、無法集中精神、對原本感興趣的活動失去興趣或樂趣,可能失眠或嗜睡、食慾減退或暴飲暴食。患者會出現各種負面想法,可能感到自責、罪惡感、覺得人生沒有意義,嚴重時可能出現自殺念頭或行為。

不可輕忽的憂鬱症警訊
圖 / 照護線上

部分患者在出現自殺念頭前,會有可觀察到的行為或情緒改變,但也有些患者完全沒有明顯徵兆。黃威勝醫師說,可能的「預警行為」包括整理私人物品與財物、留遺書或交代身後事等;在社群媒體上發布異常訊號,例如張貼告別、回顧過往等遺言性文字或照片;突然與親友聯繫,主動表達道別或感謝;原本情緒低落,卻突然變得異常冷靜,情緒反轉變動不定。若發現相關跡象,請提高警覺,主動關心並儘速尋求醫療幫助!

如果出現強烈自殺念頭,應立即陪同至門診或急診就醫,讓專業醫療人員進行評估與治療。黃威勝醫師說,在自殺高風險期,需有家人或信任的人持續陪伴,並確保患者的環境安全,務必移除尖銳物、藥物等可能造成危險的物品。

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注意警訊恐是輕生前兆
圖 / 照護線上

針對重鬱症,藥物治療非常重要,醫師通常會開立抗憂鬱、鎮靜藥物來穩定情緒。不過傳統抗憂鬱藥物通常需數週才能有療效,對有急性自殺意念與行為的患者無法立即緩解自殺危機。此外,黃威勝醫師表示,根據台灣的資料,約有三分之一的重鬱症患者屬「困難治療型」,這些患者對現有口服藥物反應較差,或需多次調整藥物,且療程較長,大大增加治療難度。若患者對治療反應不佳或出現復發時,醫師會檢視現有口服抗憂鬱藥物,評估是否需要提高劑量、轉換藥物。

即使重鬱患者處於穩定期,且持續用藥與心理治療,還是會有復發風險。黃威勝醫師解釋,「就像感冒痊癒後仍可能再次感染,情緒障礙亦可能在壓力、環境因素或生理變化下再次急性發作。」

黃威勝醫師表示,面對這些重鬱症治療困境,過去是感到很無力的,難以有效阻止急性自殺的風險憾事。然在醫學發展下,近年來已有新突破。研究發現重鬱症患者腦部神經突觸有萎縮狀況,藉由新機轉藥物增強並活化神經突觸功能,能改善憂鬱症狀。目前有速效抗憂鬱鼻噴劑,採用鼻噴方式,經黏膜快速吸收,可以在24小時內改善急性憂鬱症狀,緩解自殺意念。國際大型臨床試驗的結果顯示,過半數的患者在完整四週的鼻噴劑合併口服抗憂鬱劑療程後,症狀可改善至正常,亦有高達75%患者可改善超過一半。

速效抗憂鬱鼻噴劑快速改散憂鬱症狀
圖 / 照護線上

憂鬱症是有多種機制與原因形成的複雜疾病,在急性期發作下,可藉由速效抗憂鬱鼻噴劑快速緩解症狀,再藉由後續不同治療策略,包括口服抗憂鬱藥、重覆經顱磁刺激(rTMS),以及結合心理治療,能幫助重鬱症患者獲得更好的預後並降低復發風險。

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黃威勝醫師建議重鬱症患者身旁的照護者,盡量多傾聽,少給予意見或指導,有時僅僅是待在患者身邊傾聽,就能幫助到患者,陪伴患者並傾聽其心聲,能有效減輕其情緒壓力,對治療過程具有輔助作用。也需多留意患者的生活細節,並陪同就醫,若有自殺前兆應盡速尋求專業幫助。除此之外,積極關懷重鬱症之照護者也很重要,很多重鬱症的照護者與家人終日提心吊膽承受照護壓力,多少都出現了一些身心狀況,呼籲照護者應適時緩解壓力,照顧他人很辛苦,但也要好好照顧與關心自己,避免成為下一個患者。可與診間醫師討論,尋求更適當的治療照護和溝通方式,緩解相關壓力與負擔。

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纖維化疤痕與反覆發作:為何化膿性汗腺炎這麼難纏?
careonline_96
・2024/09/27 ・1138字 ・閱讀時間約 2 分鐘

圖/照護線上

化膿性汗腺炎(hidradenitis suppurativa)是一種慢性發炎性皮膚病,讓位在腋窩、腹股溝、肛門周圍、會陰部和乳房下方的皮膚出現膿腫、位在深處的結節、與一道道纖維化的疤痕,這些反覆的發炎、氣味、和外觀惡化常常會讓患者身心俱疲。

化膿性汗腺炎的樣貌

化膿性汗腺炎的女性患者較多,多數年紀界在青春期過後到四十歲以前,以二十幾歲的年輕人為大宗。化膿性汗腺炎發作的位置屬於容易摩擦的皮膚處,包括腋下、腹股溝、會陰部、下腹、及臀部等處。

化膿性汗腺炎的樣貌
圖/照護線上

剛開始,患者可能會在腋下、腹股溝、或下腹部出現一些黑頭粉刺般的小隆起,接著出現單顆或多顆類似大顆痘痘或台語說「釘子」的深處結節,這些疼痛隆起處有些變大的時候會破掉,流出帶有異味的分泌物。患者會發現這些深處結節好的很慢,很難修復,並常常反覆發作,範圍可能愈來愈大,以至於皮膚下方出現纖維化的疤痕組織與連通的通道,皮膚的開口還會持續流出一些分泌物。因為這些症狀總是反覆發作,又是出現在一些較敏感的部位,對個人的生活品質與心情打擊很大。

化膿性汗腺炎的常見部位
圖/照護線上

罹患化膿性汗腺炎的起因

看到化膿性汗腺炎的皮膚發紅、深處膿腫、與帶有異味的分泌物時,很多人會以為這是感染引起的。然而,這個病本身並不是先因為感染,也不是因為個人清潔習慣不好而引起。

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化膿性汗腺炎起因於毛囊、皮脂腺、和頂漿腺的阻塞,當閉塞毛囊的角質蛋白溢出到周圍真皮時,會引發周圍的一連串淋巴組織發炎、結構破壞,以致於出現纖維化的疤痕與皮膚下方的通道等問題。

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