月經來臨前，為何會情緒低落、夜晚失眠？

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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「我把『發誓』絕沒穿過的 Lunapads 跟 Thinx 月經褲，寄給聖母大學（University of Notre Dame）的核能科學家 Graham Peaslee 博士。」2020 年 1 月 7 日，美國《Sierra》雜誌專欄作家 Jessian Choy 發表〈我的月經褲有毒〉一文，說 Thinx 的兩款有機月經褲，分別含有 3,264ppm 和 2,053ppm 的全氟／多氟烷化物（per- and polyfluoroalkyl substances, PFAS），並指控廠商刻意添加。^[1]Jessian Choy 的說法不完全正確：那些數值其實是氟的濃度，不過的確能代表 PFAS 是否很多。^[2]

全氟／多氟烷化物

PFAS 是一堆化學物質的總稱，其中以全氟辛烷磺酸（perfluorooctane sulfonic acid；PFOS）和全氟辛酸（perfluorooctanoic acid；PFOA）的運用最為廣泛。^[3]PFAS 具有耐熱，又防油、水的特性，做出來的塗料，可見於衣物、家具、黏著劑、食物包裝、耐熱不沾黏的廚具，以及絕緣電線等產品。^[4]PFOS 與 PFOA更是消防用品水成膜泡沫（Aqueous Film-Forming Foam；AFFF）的主要成份。^[3][註1]PFAS 滲透土壤而汙染水源，無法於環境中分解，^[4]並在野生動物與人體內累積。^{[3, 4]}

目前 PFAS 對人類產生嚴重影響的證據有限，^[3]低濃度環境暴露的傷害也尚不確定。^[4]已知可能與高濃度 PFAS 相關的症狀，包括：體內膽固醇含量微升、嬰兒出生體重稍減、兒童對疫苗的反應略降、肝臟酵素和某些荷爾蒙變化，還有增加腎臟癌、睪丸癌，以及孕婦高血壓的風險等。^{[3, 5]}

集體訴訟和解

Thinx 公司分別在麻州和加州被告，後來又整併為集體訴訟。這些健康沒有受到傷害的告訴人，指稱又叫作「永久性化學物質」（forever chemicals）的長鏈 PFAS，雖然逐漸從美國退場；但是廠商卻改用短鏈的PFAS。她們認為Thinx的網站，不該宣稱產品不含有害化學物質。^[6]

2022 年 12 月，此案於紐約達成和解。「和解不代表 Thinx 承認錯誤」，該公司的發言人表示：「我們否認訴訟中的所有指控。」儘管堅持產品的設計從來就不含 PFAS，Thinx 公司同意負擔 5 百萬美金，讓 2016年 11 月 12 日至 2022 年 11 月 28 日間，購買其產品的消費者，在 2023 年 4 月中之前，上網申請退費。每人最多 3 件，每件退美金 7 元；或領取 6.5 折，最高折抵 52.5 元的折價券一張。^[6]

他們也承諾繼續確保製作過程不刻意添加 PFAS，同時照常要求原料供應商遵守此規範。另外，還會改變行銷用語，例如：寫明產品經過抗菌處理等。^[6]總之，美國 Thinx 公司的事件落幕了。但是消費者從此高枕無憂了嗎？

送驗更多產品

《紐約時報》（The New York Times）旗下的商品評測網站「剪線鉗」（Wirecutter），曾經推薦過 Thinx 的月經褲，所以大概覺得欠讀者一個交代。2023 年，他們一口氣寄了各品牌的衛生棉、衛生棉條、月亮杯、月經褲、失禁褲和漏尿墊等，總共 44 種產品去聖母大學。^[2]

那位曾捲入 Thinx 月經褲風波的 Graham Peaslee 博士，這回跟研究生 Alyssa Wicks 等人，針對產品鉅細靡遺地做了超過 200 次氟濃度的檢測。比方說，Wicks 把棉條給支解成棉條本體、繩子、導管和包裝紙；月經褲的布料分層拆開；還從衛生棉的雙面與外包膜取樣，通通分別檢驗。^[2]

結果全部產品都至少有微量的氟：近半應該是受到汙染（> 50 ppm），而其中 8 件則為刻意添加（> 300 ppm）。Thinx 的產品在送驗的 10 件月經褲裡，含量最低，只有 26 ppm。另外有個號稱絕對沒有 PFOA 和 PFOS 的廠牌，卻高達兩萬多 ppm。至於多數的衛生棉皆有汙染的現象，而醫療級矽膠月亮杯和棉條的含量則非常低。^[2]

下個月怎麼辦？

不是每個人都喜歡用月亮杯或棉條，更何況臺灣買得到的，未必是那些在美國驗過的廠牌。如果已經習慣了環保又方便的月經褲，下次生理期怎麼辦？「我自己就有還沒扔掉的 Thinx」，加州大學舊金山分校的婦科教授 Marya Zlatnik 說。^{[2, 7]}既然環境裡到處是 PFAS，「對我而言，這不是最重要的一個。」^[2]

要是做不到如此灑脫呢？事實上 Thinx、Modibodi、Aisle、Bambody、Selenacare 和 Chantelle 等品牌的月經褲，都持有 OEKO-TEX 認證；^[8-10]而臺灣廠牌月亮褲^®的產品，則通過 SGS 檢驗。^[11]兩者檢測的項目，均包含 PFOS 跟 PFOA 在內的諸多 PFAS。^{[11-13][註2]}如果依然擔心有微量汙染，根據美國化學學會（American Chemical Society）《環境科學及科技》（Environmental Science & Technology）期刊的論文，衣物水洗、晾乾後，PFAS 的濃度會降低。^[14]因此，請記得月經褲買來，第一次穿著前一定先要清洗乾淨。

備註

1. 根據環保團體「看守台灣」的報導，環保署已將 PFOA 和 PFOS 列管，2022 年 12 月 31 日後不得用於消防泡沫中。^[15]
2. 本文列舉的品牌，大概都可以在臺灣的店面或從網購買到。根據《紐約時報》「剪線鉗」網站報導，Thinx 的所有產品都具 OEKO-TEX 認證，^[8]但是不曉得有無涵蓋外銷及聯名的部份。筆者發現 Thinx 與 Kotex（靠得住）合作的月經褲，紐澳版盒底確實有註明。不過，類似的商品在臺灣康是美的網站上，似乎沒有特別標榜，^[16]還請讀者選購時自行確認。其他像是 Chantelle 和 Selenacare，在臺灣的銷售網站，有提及 OEKO-TEX 認證；^{[9, 10]}月亮褲^®則是公佈 SGS 的檢驗報告。^[11]

1. Choy J. (07 JAN 2020) ‘My Menstrual Underwear Has Toxic Chemicals in It’. Sierra.
2. Redd N. (10 AUG 2023) ‘We Had 44 Period and Incontinence Products Tested for Forever Chemicals. Many Were Contaminated.’ Wirecutter, The New York Times.
3. ‘PFAS Health Study’. Australian National University. (Accessed on 18 OCT 2023)
4. U.S. Centers for Disease Control and Prevention. (02 MAY 2022) ‘Per- and Polyfluorinated Substances (PFAS) Factsheet’. U.S. National Biomonitoring Program.
5. ‘What are the health effects of PFAS?’. (01 NOV 2022) Agency for Toxic Substances and Disease Registry, U.S.
6. Treisman R. (19 JAN 2023) ‘Thinx settled a lawsuit over chemicals in its period underwear. Here’s what to know’. National Public Radio, U.S.
7. ‘Marya Zlatnik, MD’. UCSF Profiles, U.S. (Accessed on 19 OCT 2023)
8. Redd N. (11 AUG 2023) ‘The Best Period Underwear’. Wirecutter, The New York Times.
9. 「【Period Panty】 仙黛爾集團創新女性衛生用品」（27 APR 2023）Chantelle
10. 「奧地利SELENACARE月亮可兒-機能經期褲（月經褲）－動感活力款」PChome24h（Accessed on 19 OCT 2023）
11. 嘉曜醫材有限公司（23 FEB 2023）「【公告：月亮褲®️產品通過 PFAS 檢驗】」月亮褲^®
12. ‘OEKO-TEX® New regulations 2023 press release’. (10 JAN 2023) OEKO-TEX.
13. ‘OEKO-TEX® Standard 100’. (04 JAN 2023) OEKO-TEX.
14. van der Veen I, Schellenberger S, Hanning AC, et al. (2022) ‘Fate of Per- and Polyfluoroalkyl Substances from Durable Water-Repellent Clothing during Use’. Environmental Science & Technology, 3;56(9):5886-5897.
15. 林奕均（10 JAN 2022）〈不沾鍋、消防泡沫和速食包裝袋的祕密〉看守台灣
16. 「Kotex靠得住 月經褲M號（包裝隨機出貨）」康是美COSMED（Accessed on 18 OCT 2023）

• 作者／ 醫藥新知
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《熱潮紅、心悸、盜汗，更年期來臨別心慌！醫師圖文解說》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「醫師，我最近晚上睡覺睡到一半會突然熱醒，背部會直冒汗欸！而且啊，有時明明天氣不熱，卻莫名有一股熱氣往臉上噴；時不時還會心悸….會不會是生了什麼病吶。」麗姨走進診間，醫師都還沒開口詢問，就連珠炮似地說了最近困擾已久的現象。

醫師看了看麗姨的病歷，剛滿 50 歲，想起她幾個月前來看診時，也曾抱怨這一年來月經週期紊亂，甚至一度懷疑是不是懷孕了。醫師說：「沒事啦，應該是進入更年期了！」

什麼是更年期

女性到了 40 歲之後，因為卵巢功能下降、荷爾蒙分泌逐漸變少，大約會從 45 到 52 歲之間，產生像是熱潮紅、心悸、盜汗、陰道乾澀、尿失禁、頻尿等情況，有時還有易怒、焦慮、沮喪等情緒困擾，這就是進入所謂的更年期。

前台灣更年期醫學會理事長、仁愛醫療財團法人總院長藍國忠醫師說明，女性停經前後是更年期症狀最常出現的時期，症狀一般會持續約 3 至 5 年時間；而此期間，還可能有月經週期紊亂、甚至突然就不來了等狀況，「但每位女性的更年期症狀都不一樣，也不一定都會出現；只是，如果忽略而不提早保養的話，可能會造成往後嚴重的健康問題。」

更年期要就醫嗎

更年期是女性的必經之路，也是一個過渡期，但至今仍有部分婦女選擇避而不談。其實，現代女性壽命可達 8、90 歲甚至更久，自停經後人生還有很長一段歲月要過；如果不趁早保養，當失去女性荷爾蒙的保護後，隨之而來的骨質疏鬆、心血管疾病、失智等機率也會逐年升高，對老年時期的健康相當不利。

從臨床觀察，大部分的女性都是在出現熱潮紅、心悸、盜汗等問題影響到睡眠時才想到要尋求專業協助，但藍國忠醫師認為，女性只要年齡逼近更年期，就應該開始警覺並要懂得照顧自己，「像是骨質疏鬆議題，因為荷爾蒙的缺乏，會加速骨質的流失速度，一旦沒有及早保養、守住骨本，等到二、三十年後，影響就更為劇烈了。」

如何面對更年期

女性面對更年期，可以從治療及預防兩方面來看。從治療觀點，當務之急是解決更年期的不適症狀，而目前最有效的方式是給予荷爾蒙類藥物或類荷爾蒙藥物，同時要求維持規律的生活作息、均衡飲食、多攝取高纖維、補充維生素 D 與鈣質、以及養成運動習慣、保持心情愉悅等。

藍國忠醫師提及，荷爾蒙療法是緩解更年期症狀最有效的方式之一，目前醫界普遍共識為，荷爾蒙的使用以低劑量為主，用法則依照個人化需求予以評估給予，包括使用類型、劑量、使用時間、給藥途徑等等，以提高使用效益降低風險。

他也提醒，任何藥物都有其適應症，若有乳癌、子宮內膜癌、血栓等病史，醫師會提供替代性療法，「現在對於更年期婦女的照護並非單純治療症狀，而是給予全面性的健康照護，以守護健康的概念來看待更年期的影響。」因此呼籲，女性不要避諱就醫，唯有正確了解自己的身體狀況、與專業醫師共同討論，找出最適合的治療方式，好好地照顧自己，才對停經後約二、三十年的健康餘命，能有正向的幫助。

• 此篇文章為照護線上與歐嘉隆藥廠合作文章

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