智慧型手機的功能日趨全面，幾乎就要包辦日常生活大小事，當然也包含我們的健康。有些人拿它來記錄每天的運動狀況，也有人搭配應用程式，監測自己的心肺功能。

但這還不夠，科學家總是能想到更奇葩的需求：未來，你的手機也有機會變身「大麻檢測器」了！羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所（Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research）研究團隊，調查大麻使用者的「嗨度」，並將其與機器學習技術做結合，試圖打造能準確判斷大麻中毒程度的日常小工具。

研究發表於《藥物與酒精依賴》（Drug and Alcohol Dependence）期刊^[1]。

大麻何以讓人愉悅？

法國喜劇劇集《大麻咖啡館》（Family Business）中，年輕企業家喬瑟夫．亞贊（Joseph Hazan）乘著法國大麻合法化的順風車，決定將老父親傑哈德．亞贊（Gérard Hazan）的肉鋪改造成大麻咖啡館。雖說父親一開始很反對，但在偶像安瑞可．馬西亞斯（Enrico Macias）的循循善誘下，父親最終也體驗了呼麻的快感，並開始積極面對他們的咖啡館事業。

大麻為何能讓人快樂到放棄執著？一個叫四氫大麻酚（Tetrahydrocannabinol, THC）的傢伙扮演著關鍵角色。由於 THC 的化學結構與人體的內源性大麻「花生四烯乙醇胺」（anandamide）十分相似，它能與大麻素受體（cannabinoid receptors）結合，並啟動大腦的獎勵系統，讓我們感到身心愉悅^[2]。

這不免讓人感到好奇：究竟，人們是如何攝入大麻的呢？

一般來說，大麻被攝取的途徑有二：吸食，或直接拿起來嗑（沒啦，是摻在食物裡面服用）。當人們吸食大麻時，裡頭的化學物質會從肺部進入血液，進而將它們運送到身體各處，包括大腦。但如果是用吃的，由於是透過消化系統吸受，因此大麻所帶來的影響通常會晚個 30 分鐘到 1 小時出現。

大麻中毒將導致「定向感」降低

對大麻使用者來說，它最迷人的地方大概就是使用後欣快的放鬆感受。此外，有些人也會體驗到感官放大的飄忽景象，但也有部分人認為，大麻會讓他們感到焦慮、恐懼、不信任和恐慌。雖然目前較少有因純粹吸食大麻而死亡的案例，然而，若是使用過量，便會引發大麻中毒（cannabis intoxication）^[3]。

大麻中毒的人，輕則產生飢餓與嗜睡等症狀，嚴重的話，會導致認知與對人事時地物的定向感降低，甚至會出現急性精神病（acute psychosis）^[4]。其他典型、可預測的症狀，還包括口乾舌燥、紅眼、短期記憶受損，以及知覺和動作的影響等⁵。

部分大麻中毒者，會因為大麻在精神上的影響，對外界反應時間過慢，造成工作或學校表現低落，甚至在開車、駕駛時形成干擾，最終導致交通事故與傷亡等憾事。

雖說如今有血液、尿液或唾液等測試，能針對大麻中毒進行檢測，但若要實現日常生活中的時刻監測，恐怕還是有些限制的。

過去曾有研究，以現代人形影不離的「智慧型手機」裡的感測器，來探測高風險的飲酒者，準確率高達 90%^[6]。有鑑於此，羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所團隊開始研究，想知道在機器學習模型的協助下，手機是否能發揮檢測「大麻中毒」的作用，即時探測那些可能因大麻中毒引發的危機。

如何檢測嗨不嗨？關鍵是「使用後的行為」

團隊首先從美國賓州匹茲堡（Pittsburgh, PA）找來 57 位年齡介在 18~25 歲的年輕人，透過自我報告，得知他們每週至少使用大麻兩次。之後，團隊透過「手機回傳調查」搭配「手機內感測器數據」等方法，每日收集受試者使用大麻的相關數據持續至多 30 天，以掌握他們在大麻中毒後的狀況。

其中，回傳調查每日三次，包含開始與結束使用大麻的時間、用量，以及主觀感受的自我評分——依據「嗨」的程度，評分標準為 1~10分，其中 10 分為「敲級嗨」。後來回傳的 451 起大麻使用事件中，平均「嗨度」為 3.77 分。

而手機則搭配應用程式，收集了 102 種手機感測器的數據，如 GPS、加速度計（accelerometer）、撥出的電話數量以及平均移動距離等。有些人聽到這裡可能坐不住了。等等⋯⋯GPS 這類定位工具與加速度計，到底能做什麼？是這樣的，GPS 可用來偵測大麻使用者陷入「自我陶醉」時的行進範圍（travel boundary），而加速度計則是用來監測他們的步態與身體活動量。

在對照受試者的回傳調查及手機數據後發現，當使用者回報他們「正嗨」時，透過 GPS 的數據分析可知，他們的移動範圍並不遠。另外，此時加速度計的資料也顯示，主觀報告大麻中毒者，雖然活動多樣性下降，但身體的活動程度卻比較劇烈。

考慮時間點的監測，精確度大提升！

最後，他們在演算法的幫助下^[7][註1]，盼能瞭解上述方法，是否能區別無中毒和中毒（輕度或中度）的情形。透過各種中毒時的行為特徵，加上機器學習技術的檢核，智慧型手機就可以變成如假包換的「大麻使用監測器」啦！

為了探究這個組合的準確性，團隊企圖在不同的時間點（例如：一周中的某一天，或是某一天的幾點幾分）下做排查，找出與大麻使用行為與特定時間點的關係，以進一步確認大麻中毒的具體指標。

結果顯示，僅出動手機內的感測器偵測這群人是否使用大麻，準確度為 67 ％；但若結合「個人呼麻時間點」與 GPS 和加速度計等資料，則準確度高達 90％。

用手機偵測大麻使用？得再等等⋯⋯

面對如此結果，研究團隊認為，以手機結合機器學習預測大麻中毒程度，是相當可行的。不過，未來還需要加入更多資料，以完備這項工具。

首先，由於該研究對大麻中毒的判定，主要建立在「受試者主觀判斷和自我（ㄕㄡˇ）報告」的基礎上，因此在物質使用和生理反應的識別上，不如執法部門的檢驗工具那般客觀。此外，像是大麻使用者的使用史、攝入身體的途徑、劑量，以及使用者對大麻的耐受性，都會影響他們報告身體狀況的結果。

不僅如此，像是不常使用大麻者在中毒時，他們的行為與身體反應和那些「老司機」們相比，是否有明顯差異？該研究受試者多為白人，其他人種在同劑量的條件下，會不會產生相應的數據？這裡不是要戰種族，但光是「喝酒」這件事，每個人種的反應也多少帶有一些差異，像亞洲人普遍就很難代謝酒精^[8]。

以上種種，都是這個工具可能被泛用的關鍵。最後，假設這個大麻偵測小工具，有朝一日被推到應用程式的市場上，你會想下載嗎？又，我們是否能因為大麻使用者的敏感身份與風險，而逕自對他們搜集資料、加以監控？作為一旁拍手叫好等待好用產品問世的小老百姓，在引頸期盼的同時，也必須深思這樣的問題。

註解

• 註 1：該研究所使用的技術為「Light Gradient Boosting Machine」，是微軟公司以「決策數演算法」（decision tree algorithms）為基礎，於二〇一七年釋出 LightGBM 演算法，用於排序、分類和其它機器學習的任務。

參考文獻

1.  Sang Won Bae et al. (2021) Mobile phone sensor-based detection of subjective cannabis intoxication in young adults: A feasibility study in real-world settings. Drug and Alcohol Dependence. 
2.  How does marijuana produce its effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
3.  What are marijuana’s effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
4.  Helen Okoye. Cannabis Intoxication DSM-5 292.89 (F12.12). Theravive.
5.  Marijuana intoxication. U.S. National Library of Medicine.
6.  Bae et al. (2018) Mobile phone sensors and supervised machine learning to identify alcohol use events in young adults: Implications for just-in-time adaptive interventions. Addictive Behaviors
7.   LightGBM. Wikipedia.
8.  Hui Li et al. (2009) Refined Geographic Distribution of the Oriental ALDH2*504Lys (nee 487Lys) Variant. Annals of Human Genetics.

國小高年級科普文，素養閱讀就從今天就開始!!

• 作者／蘭德爾‧門羅（Randall Munroe）；譯者／黃靜雅

我們常常以為眼睛有如一對照相機，但是人類的視覺系統比任何照相機都要精密複雜得太多了，因為視覺是自然而然發生的，所以我們很容易忽略其複雜性。我們看到景象，腦海中出現畫面，但我們並沒有意識到，要有多少的處理、分析和交互作用才能產生那樣的畫面。

照相機通常是用大致相同的解析度來看影像的每個部分。如果用手機相機拍下現在閱讀的頁面，照片中央的字與邊緣附近的字會由大約相同數量的像素組成。但是，眼睛並不是那樣運作的。

眼睛在視野中央看到的細節，和在邊緣看到的細節有很大的差別。眼睛實際的「像素網格」（pixel grid）看起來很奇怪：

我們沒有注意到解析度差異很大，是因為我們的大腦已經習慣了。我們的視覺系統處理影像，給我們的整體印象是：我們看到的就是現場的樣子，和照相機看到的是一樣的東西。這樣行得通⋯⋯直到我們開始比較腦海中的畫面和真實照相機產生的畫面，才發現大腦私底下一直在幫我們調整很多的變量。

照相機和眼睛在各方面都有差異，其中之一是它們的視野（field of view）。攝影學上的許多困惑都是視野引起的，而且視野對於自拍有特別顯著的影響。

當你拿起照相機靠近自己的臉拍攝時，你的五官看起來會不太一樣。想要明白為什麼（以及這如何影響各種照片），我們先來談談超級月亮（supermoons）。

你的月亮不是我的月亮？

網路報導三不五時就會輪番瘋傳，針對一些即將到來的天文事件散播聳動的言論。

這些報導偶爾會附上天際線後方的「超級月亮」照片，如下。

然而，當人們去外面拍攝月亮照片時，拍到的卻是這個樣子：

到底是怎麼回事？第一張照片是假的嗎？可能是，但通常不是。

相反的，這是利用望遠鏡頭、以非常窄的視角所拍攝的照片。每張照片都顯示某種視野。寬的視野看得到兩邊的東西，窄的視野只看得到鏡頭正前方的物體。

「變焦放大」（zoom in）的意思是窄化視野。

我們很容易認為變焦放大是「靠近」主體，因為放大使小的主體變大、充滿整個畫面。但「變焦放大」與「靠近」不太一樣。當你靠近主體時，照片中的主體變大了，但遠處的背景維持同樣的大小。當你變焦放大時，主體和背景都變大了。

人們被這種差異給搞混了，原因在於我們的眼睛只有一個視野。

我們可以將注意力集中在視野中央的事物上，但眼睛涵蓋的總面積維持不變。視野特別寬或特別窄的照片可能會令人嚇一跳。

幾十年來， 攝影師的經驗法則向來是：50 毫米全畫幅鏡頭產生的影像，在人們眼中看起來很「自然」，不太寬也不太窄。令人意外的是，這種「自然的」鏡頭產生的視野很窄，視角大約 40 度而已，和「手拿精裝書、離自己的臉大約 30 公分所涵蓋的範圍」差不多。

突破傳統攝影的智慧型手機

但是智慧型手機可能正在改變這一切，因為手機鏡頭的視野比舊式的 50 毫米鏡頭寬很多。

舉例來說，iPhone X 具有 65 度的水平視野，使用者不必後退，便可將較寬的景象納入鏡頭（然而，這對某種常見的攝影主題來說還不夠寬：彩虹。彩虹在天空的涵蓋角度是 83 度，有點太寬了，以致 iPhone 的鏡頭容納不下）。

這些廣角鏡頭已經變得愈來愈普遍，因為使用智慧型手機的人想要拍攝看起來很自然的生活照，或可同時拍到很多人的自拍照。

傳統的 50 毫米相機很難拿在一臂之長的距離自拍，而手機在拍完後很容易就能裁剪影像，所以出現兩邊「太寬」的差錯也無所謂，使用者再進行縮放和裁剪就行了。

但是，廣角視野是有代價的：當你用廣角鏡頭拍攝小型或遠處主體的照片時，拍出來的可能並不是你預期的樣子。

對人類來說，月亮很吸睛。即使我們沒有真的用眼睛「放大」，也會將注意力集中在月亮身上。我們利用自己的高解析度視覺，專挑月亮的細部來看，無視於月亮周圍相對較無趣的天空。

但是智慧型手機不知道如何像大腦那樣「集中注意力」。月亮只不過是它的超廣角鏡頭裡的另一團像素而已。要拍攝好看的月亮照片，你需要變焦放大，而智慧型手機在這方面的功能有限。

如果你的照相機真的可以變焦放大，你想包含在照片中的所有其他東西（比如周圍的建築物和樹木），鏡頭裡就再也容納不下了。從你站的地方看起來，那些東西比月亮還要大，儘管它們顯然並不是這樣（除非你們城市的土地區劃法特別寬鬆）。

如果你想要物體相對於月亮顯得較小，你就必須離得夠遠，使物體占據天空的一小角。以建築物來說，此距離可能相當遠。為了拍攝「巨大無比的月亮在城市天際線後方」之類的照片，攝影師通常需要站在距離城市幾公里遠的地方。那張漂亮的照片，大概是花了好大一番工夫與規劃才拍到的。

為什麼在普通的照片裡，建築物看起來那麼大、月亮看起來那麼小？因為建築物比月亮近多了。說到這裡，我們再回過頭來談自拍照。

• 下篇《就喜歡自拍，不管在哪裡都行，教你拍出更酷的自拍照！——《這麼做就對了！最ㄎ一ㄤ的生活科學指南》》，將帶大家來研究如何拍出更酷的自拍照。

——本文摘自泛科學 2020 年 2 月選書《這麼做就對了！：最ㄎ一ㄤ的生活科學指南》，2020 年 1 月，天下文化。

• 作者：黃宗玄│物理治療師

腰酸背痛，上班族的典型職業傷害

對於許多久坐辦公桌前的上班族來說，因為長期職業傷害所導致身體大大小小的不適症狀，已經造成生活上的困擾。根據 2018 年勞工保險局職業傷病給付排名，以手臂肩頸疾病、職業性下背痛位居前兩名。

手臂肩頸疾病：長時間的固定作業模式，導致肩頸上抬困難。

你是否有這樣的經驗？坐在電腦前一個下午，奮力趕完最後一個專案，好不容易完成了，想要站起來伸個懶腰、大吐一口氣，釋放所有壓力時，由後臂往前臂竄的痛楚，夾帶著緊繃、疼痛，甚至痠麻而來。

職業性下背痛：長時間、習慣性的工作模式，加上姿勢偏移引發腰的抗議。

有算過你一天坐了幾小時嗎？從早上八點進到辦公室，就沒有停下手中的鍵盤跟滑鼠，緊盯著電腦螢幕，還要隨時接聽突然打岔的電話。這樣的一天可能要持續到晚上八、九點才能稍微歇息，滿身疲憊地離開公司。日復一日、年復一年……

由上述可知，久坐辦公桌前的上班族是暴露在職業傷害的高風險族群。然而因為必須工作、請假不易，再加上復健療程耗時，及無法持續追蹤等因素，常使得不適症狀延誤或加重，最終造成不可逆的傷害。

肩頸不適該怎麼做？

以下舉出對於上班族肩頸不適，姿勢調整的主要思路：

• 由於在長時間、錯誤的姿勢下辦公：
  因辦公時頭部前傾→使得肩頸區域的後側肌群、頸部前方的胸鎖乳突肌為了撐住前傾的頭部→變得縮短、變緊、肥厚→身體處在彎腰駝背、前傾的姿勢。

• 改善方式：
  將桌面與椅面更靠近身體→選擇一個有背靠的椅子，讓身體有足夠的支撐→身體坐好坐滿，雙眼能夠平視電腦銀幕，雙手可以微微向下使用鍵盤與滑鼠→在頸部加個 U 型枕，讓脖子回正→找空檔休息、上廁所，並手叉背後，讓身體站直、站挺來舒緩長時間的不適。

另外，身體有輕微的肌肉痠痛等不適時，也可以搭配物理治療的評估流程：覺察、動作、癒合三步驟，來為自己調整姿勢。

上述三步驟的問題與指令如下：

1. 覺察：什麼時候不適？什麼時候輕鬆？
2. 動作：試著做輕鬆的動作感覺看看。
3. 癒合：記住好的感覺。以及持續嘗試、追蹤與調整。

針對肩頸不適，可以參考幾個輕鬆的舒緩動作以緩解不舒服的狀況：

1. 躺姿時以毛巾捲作為支撐物，回復頸椎曲線：
   將毛巾捲成一個凸起來的支撐物，讓頭、肩頸成一直線，在躺姿下，枕在頸部 10~15 分鐘即可。
2. 用網球在頸部的位置按壓，以放鬆兩側繃緊的肌肉：
   在躺姿下，將網球靠在頸部的位置，按壓頸後疼痛的部位，以鬆解頸部兩側繃緊的肌肉，依次按壓 10～15 秒鐘即可。
3. 頸部兩側拉筋：
   站姿下，並手叉背後，頸部往兩側拉筋，左／右交替做，依次拉筋 10 秒鐘、10 下即可。讓肩頸區域的繃緊部位能夠放鬆，並緩解繃緊的疼痛。
4. 站姿時雙手上抬活動肩頸部位：
   讓肩頸區域活動起來→能夠緩解肩頸因長時間固定不動，造成的繃緊與疼痛→站姿下，並雙手一齊上抬→慢慢抬高，慢慢增加抬高的角度→在站姿下，慢慢移動，依次上抬 10 秒鐘，10 下即可。

身體有不適症狀的上班族，常已經一忍再忍、忍到不能再忍才去就診。毛病日積月累，從醫院出來後，又怎麼可能 3 到 5 天就能夠將疼痛與不適完全甩掉呢？小問題拖成大病號，是上班族最深層的困境。持續關注自己的身體狀態，應用物理治療的「覺察」，才能改善這樣的不適。

作為物理治療師，我將小時候喜歡畫圖的興趣跟物理治療的理論結合，在網路上以「小人圖」分享健康相關的資訊。從2016年的9月起，更開始嘗試用遠距的方式，回答有關身體的問題。這也開啟了我的粉絲頁「小人陪你愛健康 您的健康小幫手」以網路提供姿勢建議的開端；如果有相關需求也歡迎大家追蹤詢問喔。

參考資料

1. 1. 關懷零距離─遠距居家照護技術之應用。衛福季刊衛福第 10 期 (2016)
   2. 勞工保險局職業傷病給付排名。勞動部勞動局。
   3. 許君豪 (2018)。勞保職業病三巨頭：手臂頸肩疾病、下背痛、過勞。
   4. 衛生福利部遠距健康照護服務
   5. 亞健康問題的研究發展。國外醫學：社會醫學分冊 (2002)