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味甜多汁的水果不是農藥多,就是被動過手腳?聽聽專家怎麼說——《正確洗菜,擺脫農藥陰影》

商周出版_96
・2020/08/07 ・2282字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 506 ・六年級

  • 作者/ 顏瑞泓

為了讓西瓜甜,會打針注入甜味劑?

夏天就是要吃西瓜消消暑!圖/pixabay

專家說:

這則消息最初是盛傳於中國的網路上。內容是中國不肖商人為了讓西瓜賣相佳,用針注入色素和甜味劑,文章裡面還附上照片,清楚標出西瓜哪些地方有打針的痕跡,造成大多數民眾一吃到甜度較高的西瓜,就擔心自己嘴裡的西瓜是不是被打了針。

其實這是很誇張的誤導,我們從幾個層面來說明:

首先,在田裡的西瓜是要靠外皮來保護裡面充滿水分及甜分的果肉,如果用針將瓜皮刺穿,馬上就會被微生物入侵、引來蟲蟻等昆蟲侵襲,再加上田間的陽光曝晒,西瓜馬上就會腐爛。

其次西瓜果肉密實,如果要打入藥劑,無法以快速大量的注入方法進行,因為強行注入液體會從注入孔回溢出來,需要用像點滴的方式讓液滴進入。而有看過西瓜田的人就知道,瓜田都是一整片平原,根本沒有可以掛點滴的設施或位置。

我們再想想西瓜在品質極佳的盛產季節,產地批發價一顆不過兩百元,如果農民還要到田裡幫西瓜一顆一顆打針、用藥,只為了增加甜度,那成本都不知道要增加多少。所以消費者從一些情理上去判斷及了解,就可以知道這個謠言根本就不可信。

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農民會在「鳳梨心」注射生長激素?

鳳梨心也被動手腳?!圖/pixabay

專家說:

鳳梨是可以合法使用植物生長調節劑的,主要應用在:

一、鳳梨生長調節:在鳳梨果實發育期中,會適當的施用「萘乙酸鈉(NAA-sodium)」,避免因乾旱所引起之果梗腰折、增加果重、延遲成熟期,並可以調節產期。使用此藥劑注意事項為:

  1. 發育良好的鳳梨園不必施藥,以發育較差的鳳梨園為施藥對象;
  2. 每個果實僅可施藥一次,絕不可連續施藥兩次以上;
  3. 夏果或供外銷用鮮果,施用本劑後,不耐貯放,必須盡量避免施用,如為改善鮮果外觀,應將濃度減半再行施用;
  4. 不按規定施藥,容易增加病果發生,以及抑制吸芽、裔芽發育等不良效果,同時也會影響果實品質。

二、鳳梨催熟:施以「益收生長素」可促進鳳梨成熟、縮短採收期間,並可減少採收次數。但是外銷用果實不宜施用。此外,如過早施用,可能會引起果實減輕。(※資料來源為植物保護資訊系統)

前述兩種生長調節劑之所以不建議施用於外銷用鮮果,是因為會使鳳梨不耐貯放,無法長途運輸。

三、抑制抽穗:鳳梨抽穗抑制劑是用於抑制鳳梨植株開花抽穗,因此施用時鳳梨尚未有果實。
所以,網路上鳳梨注射生長激素後可以迅速結果收成的說法,就如同西瓜打針一樣,也是不合常理的。

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蓮霧添加人工色素,衛生紙一擦就染色?

蓮霧的營養成分,被當成人工色素的添加。蓮霧委屈,但蓮霧不說。圖/pixabay

專家說:

這不只是網路上在流傳,還上過新聞媒體的報導。各種顏色的水果,含有天然來源的花青素等植物色素,這也是水果重要的營養成分之一,尤其是一些漿果類,像是草莓、蓮霧、桑葚、葡萄等水果,表皮容易破損,滲出的有色汁液即帶有花青素成分。

除了這些漿果之外,在市場上常見到紫色高麗菜或是紫色花椰菜等,被學生拿去取出汁液,做為酸醶試驗的材料,也都是利用這些蔬菜水果中含有高量花青素,這些成分都是很重要的營養成分。

千萬不要被誤導,將營養成分當成人工色素的添加。也不要相信可用衛生紙擦拭來判斷水果是否有添加人工色素。

草莓長得漂亮是因為用了很多農藥?

香甜可口、顏色鮮艷,一定被撒很多農藥?圖/pixabay

專家說:

草莓香甜可口,色澤鮮麗,一般人都很喜歡,但也會擔心這麼鮮嫩香甜的草莓一定用了大量農藥才長得這麼好,不會生病或被蟲吃。

但其實草莓的栽培管理上,使用了相當多的措施,例如田畦覆蓋、網室設施等等,並不是完全依賴農藥,而且使用過多藥劑會加重農民栽培的成本,藥效也並不會更好,反而容易產生抗藥性,影響農民收益。所以草莓使用很多農藥是一種誤解。

還有人質疑草莓常有形狀特殊、大小不一、顏色不均或味道不同,也是農藥造成的。

其實大家要了解,草莓是一種連續採收的作物,其果實的成長過程並不一致,大小會隨著長出的草莓在植株上的位置而有不同;形狀則會受到授粉的影響;而且隨著光照的情形,顏色會有不同的呈現,有些品種特性也會有不同顏色的呈現;至於味道、甜度等,則與產期、栽培管理方式及品種較有相關,因此從外觀上判斷草莓是不是使用太多農藥也是不可靠的方法。

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葡萄表面白色的粉末是因為農藥殘留?

葡萄表面的白粉其實是自然生成的果粉!圖/pixabay

專家說:

葡萄表皮呈現霧狀的白色粉末覆蓋,是葡萄自然產生的果粉,並不是農藥。即使有套袋的葡萄也是會有果粉產生,並不是外來加上去的。

許多水果表面都會有果粉,除了葡萄外,還有李子、藍莓等,而蔬菜的冬瓜表面也常有一層白色粉狀物,都是類似的東西。所以這些蔬果表面的白色粉末並不是農藥殘留,清洗葡萄並不是要將表皮的果粉洗掉。

——本文摘自《正確洗菜,擺脫農藥陰影【增訂版】:家庭必備!學會洗泡刷,減少蔬果農藥殘留,確保全家人健康》,2020 年 5 月,商周出版

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商周出版_96
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閱讀商周,一手掌握趨勢,感受愜意生活!商周出版為專業的商業書籍出版公司,期望為社會推動基礎商業知識和教育。

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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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長高不只在青春期?忽略這些警訊,可能影響孩子的身高!專家解析生長激素治療的必要性
careonline_96
・2024/08/23 ・2996字 ・閱讀時間約 6 分鐘

圖/照護線上

長高不只是青春期!若有落後應盡早檢查

「那位小女孩進到診間時,我以為她是國小一年級,但是翻開病歷才發現她已是國小五年級。」成長空間診所陳菁兒醫師表示,「她的父母親說,其實在更小的時候,她的身高百分位都是正常,但是進入幼稚園後,身高卻越來越落後,每次排隊就越排越前面。到了國小五年級,她的身高已經小於三個百分位了,比起同學矮了一大截」

抽血檢查顯示她的類胰島素生長因子(IGF-1,Insulin-like growth factors)比較低,而且檢查發現她的骨齡有落後超過兩年的現象。陳菁兒醫師說,根據這兩個指標,再加上身高矮小、肌肉量較少,懷疑是因為生長激素缺乏症導致的矮小,所以後續至醫院確診,開始進行生長激素治療。接受治療後,小女孩的身高明顯進步,最後的身高也順利在治療三年多後,接近她本身的預估成年身高。

怎麼判斷生長速度有沒有跟上?家長們需要積極測量身高體重

  1. 跟自己比,若小朋友長高速度一年少於 4cm 
  2. 生長百分比是否落在同齡兒童後 3%
  3. 另外還有出生時低體重也可能是日後影響身高的重要因素。

若符合以上之一,建議及早諮詢小兒內分泌專科醫師,才能把握長高黃金期!

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身高 = 長高的時間 X 生長的速度

「除了比較矮小、長太慢也是需要專科醫師介入評估的時候」陳菁兒醫師表示。

長高黃金期要密且觀察
至少小學一年級要開始注意身高。圖/照護線上

0-7歲孩童,衛生福利部有設計一個生長曲線計算機。可點擊以下連結,輸入出生日期和身高體重​​等​​​​基本資料,系統會自動幫您算出生長百分位喔!

https://health99.hpa.gov.tw/onlineQuiz/child

「陳醫師,那我家寶貝到底還剩多久時間可以長高?可以長多高?」是當家長們意識到小朋友生長落後時,最常出現的問題。

「很多人會誤以為青春期是長高的黃金期,所以便覺得國小或學齡前矮小沒有關係。」陳菁兒醫師說,「其實在進青春期之後,身高的成長只佔了整體成人身高約 15%,所以在學齡前或小學時,每一年都很重要!如果一年落後 2 公分,經過 5 年後身高就會差 10 公分,千萬不能輕忽!

因為人體生長的時間有限,一旦骨頭生長板癒合後,便會停止長高,沒有成長的空間了,所以一發現有落後情形最好即早介入,建議至少在小學一年級前諮詢專科醫師,進行初步成長評估!

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什麼是「生長激素治療?安全嗎?

陳菁兒醫師說,生長激素治療是一種皮下注射針劑,目前臨床上用於生長激素缺乏( GHD,Growth Hormone Deficiency) ,遺傳疾病造成的身材矮小(如小胖威利、透納氏症…)及低出生體重兒(SGA)造成的身材矮小….等。

若是因為生長激素缺乏而導致生長變慢,在經過生長激素治療後,長高的速度就會回復到正常範圍。越早確定診斷,越早接受治療,成效也會越好。

生長激素治療在醫學應用上已經有數十年使用經驗,像是世界足球明星梅西小時候便接受過生長激素治療。雖然目前身高只有 169 公分,但若不是兒時積極接受生長激素治療,之後成年身高可能只有 140 公分

什麼是生長激素治療?
圖/照護線上

一般來說,生長激素治療需要每天或每周注射,但使用的針非常細,注射時其實不太有感覺,比較像被蚊子叮,以平均門診案例來說,國小以上的小朋友,原則上都可以自己回家打。陳菁兒醫師說,施打生長激素需要有耐心,生長激素缺乏症的孩子一般建議持續治療至少 2 至 4 ,身高一年平均可多增加 3 公分。研究指出連續施打 3 至 5 年以上,平均可增加 5 至 10 公分,有些人甚至更多,可以說是每天都幫小朋友的身高做一些努力。

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至於副作用,生長激素治療生長激素缺乏的兒童已有長達 15 年以上的使用經驗目前的臨床研究顯示是沒有明顯副作用在專科醫師與照護團隊的監測下使用是非常安全的,也建議至少每三 六個月要定期追蹤監測,醫師會根據孩童成長的狀況適時調整劑量,幫助達到理想的身高,陳菁兒醫師補充。

另外,生長激素是人體本身就會分泌的激素,與兒童長高的速度有關,會隨著時間變化。陳菁兒醫師解釋,一般而言晚上 10 點到半夜 2 點是生長激素分泌最多的時候,如果在這段時間好好睡覺,睡足 8 小時的話,對長高很有幫助;如果熬夜,生長激素的分泌量則會變低。

生長激素日時間分泌圖
圖/照護線上

另外,高血糖則會抑制生長激素的分泌,陳菁兒醫師說,常喝糖飲、常吃甜食都會讓生長激素的分泌受到抑制,所以提醒家長也要注意兒童吃甜食跟含糖飲料的頻率。

貼心小提醒

因為生長激素治療的成效與骨骼生長板剩下的空間有關,越早開始治療,骨齡越小,生長板空間越多,最後對於身高的成效越好。陳菁兒醫師叮嚀,兒童成長每一年都很重要,請務必至少每 3-6 個月定期測量並記錄身高,學齡前或小學一、二年級一發現有落後情形,請盡快至兒童新陳代謝科或兒童內分泌專科醫師門診評估,及早發現及早啟動治療,更能充分運用長高黃金期!

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醫師檔案 – 成長空間 陳菁兒醫師
【 現任 】成長空間診所副院長/禾馨醫療兒科主治醫師
【 經歷 】台北榮民總醫院兒童醫學部 遺傳暨新陳代謝科總醫師
【 專長 】兒童成長、肥胖兒童相關代謝疾病、基因檢測遺傳諮詢
菁兒醫師的成長花園: https://drjillgrowthgene.blogspot.com/

  1. Horm Res Paediatr. 2024 Apr 25:1-11. doi: 10.1159/000539068. Online ahead of print.
  2. Veldhuis JD. Growth Horm IGF Res 1998;8:49–59; 2. Hartman ML, et al. Horm Res 1993;40:37–47;
  3. Heuck C, et al. Pediatr Res 1999;45:733–6; 4. Johannsson G, et al. Endocr Connect 2018;7:R126–34
  4. Aaron L. Carrel and David B. Allen Endocrine, 2000; vol. 12, no. 2, 163172.
  5. Sandro Loche et al. Drug Des Devel Ther 2024 Mar 2:18:667-684
  6. Hall, John E. Guyton and Hall Textbook of Medical Physiology. 13th ed. Chap.75., W B Saunders, 2015
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食品添加物中的甜蜜陷阱「阿斯巴甜」真的會致癌嗎?
科學月刊_96
・2023/10/31 ・3734字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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  • 作者/葉又嘉
    • 臺灣大學食品安全與健康研究所碩士生。
  • 作者羅宇軒
    • 臺灣大學食品安全與健康研究所助理教授。
  • Take Home Message
    • 今(2023)年 7 月中,國際癌症研究機構(IARC)將人工甜味劑「阿斯巴甜」列為 2B 級可能致癌因子。
    • IARC 針對與人體相關的環境因子(物質和行為),依動物實驗、人類流行病學、致癌機轉研究現有證據強度進行致癌等級分類。
    • 2B 級物質的致癌證據強度有限,根據目前阿斯巴甜的每日可接受攝取量,正常成人需飲用超過 9~14 罐含阿斯巴甜的飲料,才有危害健康的疑慮。

「甜」不僅為食物增添風味,更能帶給我們愉悅的感受。過去的食品加工業者通常透過添加果糖、蔗糖等天然原料為食物提供甜味,以提升食物的品質和滿足消費者需求。然而,自從人工甜味劑問世以來,相較於果糖、蔗糖等含有熱量且會影響血糖的甜味劑,人工甜味劑主打低卡、零熱量、適合糖尿病患者食用等特點,使相關產品如雨後春筍般湧現,也逐漸為大眾接受。

人工甜味劑會對健康產生影響嗎?隨著它大量被應用於食品加工領域,這類話題始終存在著不少的討論聲量。就在今年 7 月中旬,世界衛生組織(World Health Organization, WHO)轄下的國際癌症研究機構(International Agency for Research on Cancer, IARC)正式將人工甜味劑「阿斯巴甜」(aspartame)列為 2B 級「可能致癌因子」(possibly carcinogenic to humans)。此消息一經公布,各大媒體紛紛爭相報導,「……阿斯巴甜列 2B 類致癌物……」、「WHO 將甜味劑阿斯巴甜納入第 2 級致癌物!……」、「別被阿斯巴甜 2B 致癌物嚇到……」等標題充斥在各大媒體版面。但 2B 級可能致癌因子真的有那麼恐怖嗎?它代表什麼?更改分類有何意義?首先,讓我們先了解 IARC 如何針對人類致癌因子進行分類。

IARC 人類致癌因子的分類

國際癌症研究機構將人類致癌因子分成四大類,分別為 1 級:確定為致癌因子;2A 級:極有可能為致癌因子;2B 級:可能為致癌因子;3 級:無法歸類為致癌因子。主要依據受評估因子在流行病學、動物實驗、人體細胞機轉這三項領域中現有的科學證據權重進行分類(表一)。

圖/科學月刊

如果只閱讀完表一,讀者應該還是對於這個分類機制似懂非懂。在此讓我們透過實際的例子,看看生活中常見的物質或行為在 IARC 分類中分別屬於哪一類:

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危害 vs 風險 

讀者們看到這裡會不會很驚訝或好奇,為什麼日常生活中常接觸到的加工肉品和熱飲、從事夜班工作,甚至是每天都會照射到的太陽,它們的分類級別居然都比阿斯巴甜來得高?相反地,一般直覺認為危害程度較高的鉛、汽油、乙醛等物質,竟然與阿斯巴甜屬於同一類?事實上,IARC 是基於該物質對人體的危害(hazard)而非基於風險(risk)評估相關因子。不過危害和風險兩者不一樣嗎?它們之間又有什麼差異? 

「危害」指的是會對人體產生任何形式傷害的潛在因子,包含物質、疾病、工作類型、工作環境等。IARC 發布的分類僅為危害辨識(hazard identification)的結果,意思是現有科學證據是否支持該因子會導致癌症,但並未考量到接觸時間、攝取量、暴露量、暴露途徑等其他因素。然而,物質或行為是否會對人體健康產生實質影響,則須經由風險評估(risk assessment)判斷。

「風險」是指結合危害資訊和暴露評估結果後得出的數值。以阿斯巴甜為例,在 IARC 將它列為可能的致癌因子之前,WHO 旗下的食品添加劑聯合專家委員會(Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives, JECFA)已多次進行風險評估,並提出阿斯巴甜的每日可接受攝取量(acceptable daily intake, ADI)為每天每公斤體重 0~40 毫克(mg)。報告中同時也提到,假設一罐飲料含有 200~300 mg 的阿斯巴甜,以一位體重 70 公斤的成年人為例,他每天需要攝取大約 9~14 罐飲料,才有可能超過 ADI 值〔註〕

〔註〕根據 2015 年西班牙的市售飲品調查中,在含有阿斯巴甜的各式飲料中,內含的阿斯巴甜實際濃度介於每公升 45~563 mg。也就是一罐含有阿斯巴甜的 330 毫升飲料中,阿斯巴甜濃度約 15~186 mg。

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由此可知,危害和風險之間的區別在於危害僅為定性的描述,而風險則根據實際暴露具體量化受評估因子對健康的影響。

ADI 值代表的意義

ADI 值是基於動物實驗中觀察不到任何不良反應的劑量(no-observed-adverse-effect level, NOAEL)進行計算,再除以安全係數(safety factor,通常為 100,包括 10 倍的動物和人體之間的差異,以及 10 倍考慮個體間的差異)後得出。因此,ADI 值的意義在於只要每個人每天對於某物質的攝取量低於該值,就不太可能對健康造成不良影響。

(資料來源:行政院食品安全辦公室)
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列入可能致癌物的根據

既然如此,IARC 為什麼會將阿斯巴甜列入可能的致癌物?首先,這次的評估納入超過 7000 多篇的文獻,並在最後篩選出 1300 篇研究給予專家小組評估。在阿斯巴甜的人體口服試驗中,當人體暴露到與 ADI 值相同的阿斯巴甜劑量時,並未觀察到血液中阿斯巴甜代謝物濃度增加,顯示阿斯巴甜在人體內代謝快速,並不會大量進入人體循環系統。

此外,雖然有些流行病學研究指出阿斯巴甜的暴露與某些癌症在統計學上具有正相關,但目前尚無直接證據表明它們之間的相關性為絕對。這是因為研究中無法排除潛在可能導致癌症發生的因子,例如生活作息、飲食習慣、社會壓力等。因此有關人體致癌性流行病學證據,專家們認為公信力有限。

至於動物實驗的部分,有三篇研究指出在兩種性別的大鼠和小鼠中,都觀察到惡性及良性腫瘤的發生率有上升趨勢。然而,專家們對這些研究的實驗設計存在疑慮,像是在實驗中使用的動物皆為相同來源而非隨機抽樣,這部分會導致無法排除是否因為選擇的動物來源單一,同時它們對於阿斯巴甜影響又較為敏感,使得研究結果得到發生率有上升的趨勢,專家認為這部分的證據力也是屬於有限。

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最後有關人體細胞致癌機轉,雖然在實驗中有觀察到阿斯巴甜會增加細胞氧化壓力,且部分證據表明阿斯巴甜會誘導細胞慢性發炎、細胞增殖、細胞死亡、營養供應等不良反應,然而實驗皆在實驗室條件下進行,同時相關研究在研究設計、數據分析仍存在侷限性,因此專家認為致癌機轉的科學證據也是有限的。

需要因此少吃阿斯巴甜嗎? 

從人體代謝來看,當我們攝取含有阿斯巴甜的食物時,阿斯巴甜在消化系統中會被完全水解成苯丙氨酸(phenylalanine)、天冬氨酸(aspartic acid)和甲醇(methanol),接著再進一步被分解為甲醛(formaldehyde)、甲酸(formic acid)和二酮哌嗪(diketopiperazine)。儘管上述專有名詞讓人感到陌生,但事實上這些化學物質普遍存在於我們的日常生活飲食中,身體也具備相關機制能夠將它們代謝。因此,對於一般身體健康的人來說,在正常攝取情況下不需要過度擔心它對健康的影響,也不必特意改變飲食習慣。除非個體飲食習慣屬於極端情況,或是先天缺乏代謝苯丙氨酸能力的苯丙酮尿患者,才需要避免攝取到阿斯巴甜。

以阿斯巴甜為基底的甜味劑。圖/wikimedia

阿斯巴甜在歐盟、美國、日本等多個國家已經被允許使用多年,臺灣目前也已開放將它添加到各種食品中。雖然上述科學數據提到,只要每天攝取的阿斯巴甜不超過每公斤體重 40 mg,實際上對健康並不會造成危害。然而,因為每個人的風險感知存在差異,能夠接受的風險程度高低有別,如果有讀者還是想要減少攝取阿斯巴甜,該怎麼辦?

根據臺灣法規,阿斯巴甜屬於食品添加劑,若食品業者將它添加於產品中,依規定必須將它標示於食品包裝中。因此,如果民眾想要減少阿斯巴甜攝取,只要在購買產品前仔細閱讀包裝上的食品標示,選擇不含有添加阿斯巴甜的產品,即可有效減少攝取到阿斯巴甜的機會。

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總結來說,阿斯巴甜在正常使用的情況下並不會對於我們健康造成影響,儘管 IARC 將它列為可能的致癌因子,這並不代表著它有絕對致癌的風險。IARC 的致癌因子分類是基於實驗證據的公信力程度,包括動物實驗、人類流行病學研究、致癌機轉研究三大部分,然而以現今的研究結果,多數能給予我們的致癌證據是有限的。

總結來說,目前 IARC 將阿斯巴甜列為 2B 級可能的致癌因子,不僅可喚起大家對阿斯巴甜的關注,更代表未來需要更多有關阿斯巴甜的研究,才能更加確定它對於人體的健康風險影響。在日常生活中,一般民眾不需要太過擔心,更重要的是應保持適量均衡飲食,自然能限制日常生活中人工甜味劑的攝取,進而達到維持身體健康的目的!

  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 9 月號〉
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