器官捐贈是一個倫理上的難題

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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哪些人會需要換肝呢？

需要換肝的族群年齡分佈大致上呈兩大族群，一邊是剛出生帶有先天疾病的小朋友，一邊是後天罹病的成年人^[1]。譬如說小兒科會見到的膽道閉鎖，這些小朋友天生膽道就發育不良，膽汁無法順利排到膽管，而淤積在肝臟。如果不處置，會在數個月後快速進展成肝衰竭而有生命危險。

成年人需要換肝的在在台灣以前常見的是因為 HBV 或 HCV 造成的猛爆性肝炎，現在可能就屬肝癌、酒精性肝炎、非酒精性脂肪肝炎、藥物中毒等最為大宗。依照巴賽隆納小細胞肝癌（hepatocellular carcinoma）治療指引^[2]，在肝功能還未受損太嚴重時，若腫瘤數目、大小、位置理想，肝癌病人是可以接受換肝手術，「治癒」肝癌的。這比起許多以延長幾個月的餘命為目標的癌症治療而言，是很難得的。

台灣其實是特例？國際肝臟移植的現況

據衛福部 2020 年統計數據，台灣 2005 至 2018 總計執行了 6211 例的肝臟移植，其中活體肝臟移植就佔了其中的 4915 例^[3]。所謂的「活體」移植就是在幾乎相同的時間內，兩個開刀房、兩組醫護人馬，同時開刀，一邊把受贈者有問題的肝臟取下，一邊把捐贈者的部分肝臟擷取，最後接到受贈者體內。這也常常躍升至媒體，如「捐肝救父」、「捐肝救子」的佳話。

活體移植不僅考驗主刀者的技術、也考驗醫護團隊的默契。開刀只是其中一關，開刀前的配對、開刀後的術後照顧、抗排斥治療等等，皆是重重的考驗。不過台灣日本等國家活體移植的盛行，其實是國際移植界的特例。

活體移植牽涉到的倫理議題，也讓台灣目前活體移植只限於親屬。若非親屬捐贈，則只能排隊，等意外死亡者的肝臟捐贈。所以在國際上行之有年、且更常見的其實是大體捐贈，一般上會是來自因意外或因疾病而腦死的病人。

肝臟從捐贈者體內被取出後，會在 2-5°C 的液態保存液中暫存，並且在數小時內必須移植到受贈者體內。這黃金數小時，是沒有血液灌流的，換句話說，肝臟組織無法有效率的得到生存所需的氧氣，以及排泄代謝廢物，所以一般來說會把這段黃金時間限縮在 12 小時內。如果算上捐贈肝臟組織的運輸以及兩個手術（捐贈以及受贈者）的時間，整個移植是一個跟時間賽跑的過程。如果到目前為止，這個任務還不夠艱鉅的話，我們可以看看美國的統計數字。

在美國大約有 17,000 人在等肝臟捐贈，但實際上每年只有約 6,500 個肝臟被捐贈^[4]。所以肝臟捐贈目前還是非常短缺的，而需要換肝的人在等待過程中，存活機率也一點一滴的流失。

全新的方向：瑞士的跨領域研究

在大體捐贈以及活體移植各有其限制的狀況下，一組在瑞士的人馬開始了一個全新的肝臟移植方式^[5]。這群人結合了工程、生物化學以及醫學專業，一起研發了一台機器，可以在體外模擬許多類似人體內的環境，讓肝臟在移植過程中，有最小的轉換過程。可能的環境衝擊包括溶血、血行動力學不穩、溫度控制、血糖控制、肝醣消耗、以及物理壓力造成的組織壞死。而在今年，他們發表了第一個使用此機器的人體肝臟移植案例。

肝臟組織是來自一個 29 歲的年輕病人，因為腹部硬纖維黏液瘤（desmoid fibromatosis），併發長期感染以及敗血症，為了要控制病情而必須切除部分肝臟組織。一般來說，這樣的肝臟組織是不會再捐出去的，不只因為有腫瘤病史，而且又有進行中的感染，如果腫瘤細胞在受贈者體內繼續生長，或是感染持續進行，那麼受贈者的預後一定也很慘淡。但是這組瑞士人馬，在經過捐贈、受贈者兩方同意後，決定利用手術後剩下的肝臟組織。於是這個被取下來的肝臟組織，在肝門靜脈、肝動脈、下大靜脈、以及總膽管都被恰當的接到機器上後，就開始了這個神奇的體外之旅。

一切的變因都盡量模擬體內環境，包括溫度（37 度）、血液灌流速度、脈衝式血壓，並且持續抗生素（因為捐贈者有細菌以及真菌感染）。三天後，這個肝臟再重回人體中，是位 62 歲的受贈者。

這個嘗試特別的地方在於，雖然肝臟在體外保存了三天，卻沒有在大體捐贈常見的組織再灌流傷害（是指經過一段缺血的時間後，血管重新被打通，血液帶來充足的氧氣，但同時也產生很多自由基），這是只有活體捐贈才比較能看到的優點。而且可能因為肝臟先天免疫功能的保留，後續的排斥反應並不明顯，病人術後的抗排斥藥用量逐步地降低。與此同時，體外保存期間還可以持續治療，譬如在這個例子中的抗生素治療，讓一些本來無法使用的組織，變成可以捐贈的祝福。

肝臟移植的一線曙光

雖然在台灣大體肝臟捐贈比較不常見，反而活體肝臟移植是比較盛行的做法，但活體移植仍存有道德辯證、危害健康捐贈者健康等等的疑慮。畢竟捐贈者一般都是健康人，而捐肝的大手術也是有一定的風險的。

在這個器官需求者眾、捐贈者匱乏的社會中，這個體外保存的技術絕對是一個令人興奮的新發明。只是就像任何新的醫學發明，臨床的資料需要長期而且大量病患的累積，才能有足夠的證據支持。這個幸運的受贈者已經持續被追蹤了一年，也許再五年、十年，再百個、千個病人，而有了世代研究，體外保存技術將會變成移植醫學的顯學。

1. Kasper, D. L., Fauci, A. S., Hauser, S. L., Longo, D. L. 1., Jameson, J. L., & Loscalzo, J. (2015). Harrison’s principles of internal medicine (19th edition.). New York: McGraw Hill Education.
2. Llovet, J.M., Fuster, J. and Bruix, J. (2004), The Barcelona approach: Diagnosis, staging, and treatment of hepatocellular carcinoma. Liver Transpl, 10: S115-S120. 
3. 衛福部公布：我肝移植成功率逾八成高雄長庚雙冠王
4. https://hospital.uillinois.edu/primary-and-specialty-care/transplantation-program/liver-transplantation/your-liver-transplant-options/cadaver-liver-transplant
5. Clavien, PA., Dutkowski, P., Mueller, M. et al. Transplantation of a human liver following 3 days of ex situ normothermic preservation. Nat Biotechnol (2022).

• 作者／吳明儒教授
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《腎臟移植重點講解，醫師圖解說明》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔

我們的腎臟主要負責維持體內水分和電解質的平衡，並排除一些代謝廢物。當腎臟功能衰竭，患者就必須仰賴定期洗腎來維生。根據健保署統計，2019 年健保支出最多是疾病是「慢性腎臟疾病」，治療費用高達 533 億元，接受洗腎治療的患者超過 9.2 萬人。

臺中榮民總醫院內科部主任吳明儒教授指出，腎臟移植能幫助患者脫離洗腎的羈絆，生活品質大幅提升，也有助於降低醫療支出。

台灣的腎臟移植技術已相當成熟，接受腎臟移植五年後，患者存活率高達 93%，而且有超過 85% 的移植腎臟仍然具有功能。隨著免疫抑制劑的進步，有超過半數的移植腎可以存活 15 至 20 年以上。

糖尿病、反覆感染、腎絲球腎炎——這些患者可能出現腎臟衰竭

吳明儒教授表示，糖尿病是造成慢性腎臟病最常見的原因，超標的血糖會持續對腎臟造成傷害，進展到腎臟衰竭而需要洗腎的患者中約四成是因為糖尿病。另外還有許多原因可能導致慢性腎臟病，例如高血壓、腎絲球腎炎、反覆腎臟感染、泌尿道阻塞、心臟衰竭、具有腎毒性的藥物、重金屬中毒等。

當腎臟功能惡化到一定程度時，醫師便會建議患者開始為接下來的透析治療做準備，若要接受血液透析，就要建立動靜脈瘻管，若要接受腹膜透析，就要將腹膜透析導管植入腹腔。

另一方面，患者也可以考慮接受腎臟移植的評估，經過一系列完整的檢查，諸如人類白血球抗原測定（Human Leukocyte Antigen，HLA）、群組反應性抗體測定（Panel Reactive Antibody，PRA）、感染篩檢、心肺功能、手術風險等，便能夠登錄至器官捐贈移植登錄中心，列入等待名單。

如果狀況許可，早一點進行腎臟移植對患者愈有利，很多國家不鼓勵洗腎後再移植，他們希望可以在末期腎臟病第五期時就開始評估進行腎臟移植的可能性。這些患者預計會在一、兩年內開始洗腎，若能在洗腎前接受腎臟移植，對患者存活率有幫助。

腎臟剩一顆還可以生活嗎？移植如何進行？

吳明儒教授解釋，腎臟移植的器官來源有大愛捐贈和活體捐贈，大愛捐贈的腎臟數量很有限，每年僅有兩百餘人能獲得配對相符的腎臟。活體捐贈的腎臟能幫助縮短漫長的等待時間。

我們體內有兩顆腎臟，正常狀況下，一顆腎臟就能滿足生理所需，因此有機會進行活體移植。目前的規定必須是患者五等血親以內的親屬或結婚兩年以上的配偶，在經過詳細檢查，評估健康狀態、手術麻醉風險後，可以擔任活體捐腎者。

因為我們的免疫系統會攻擊外來的組織、器官，所以腎臟移植前都必須進行組織配對，以降低排斥反應發生的機會。

目前外科醫師大多會使用腹腔鏡微創手術來取下一顆腎臟，術後疼痛較少、恢復期也比較短。根據研究，活體捐腎者的長期存活率與同年齡層的族群相當，日後罹患末期腎臟病的機會也和一般人相當。隨著手術技術的成熟，活體捐腎者大概能在一個禮拜出院，死亡率約千分之一。

吳明儒教授說，我們很希望民眾能對活體腎臟移植有更多的了解，讓更多洗腎患者有機會接受腎臟移植。

除非有特殊考量，否則在進行移植手術時，通常不會去切除原本失去功能的腎臟。外科醫師會在受贈者的右下腹或左下腹打開一道傷口，小心分離出外髂動脈（external iliac artery）、外髂靜脈（external iliac vein），然後將腎動脈與外髂動脈做吻合，腎靜脈與外髂靜脈做吻合。

完成腎動脈、腎靜脈的吻合後，便能將血流導入新腎臟，讓新腎臟漸漸恢復作用。腎臟移植手術時間大約需要四至六個小時，接受腎臟移植的患者大概會在兩個禮拜出院，出院前的腎功能幾乎能回到醫師可接受的範圍，約莫一個月後能達到穩定的腎功能。

減少排斥！腎臟移植後最重要的一件事——規律服用免疫抑制劑

吳明儒教授提醒，接受腎臟移植後，最重要的是規律服用免疫抑制劑，以減少排斥反應的機會，延長新器官的存活時間。

有些患者在經過幾年狀況都很穩定後，就漸漸沒有規律服藥，而開始出現排斥反應。一旦發生過排斥，身體的免疫系統被激活，往後就容易發作。吳明儒教授強調，規則服用免疫抑制劑非常重要。尤其台灣有不少人屬於快速代謝的基因型，只要忘記吃藥，免疫抑制劑的濃度就可能偏低，而出現問題。

因為服用免疫抑制劑，患者較容易受到各種病毒、細菌、黴菌的感染，例如巨細胞病毒（Cytomegalovirus）、單純疱疹病毒（Herpes Simplex Virus）、腺病毒（Adenovirus）、念珠菌（Candida）、肺結核等，尤其是移植術後前半年的感染風險較高，要留意發燒、咳嗽、腹瀉、頻尿等感染徵兆。請盡量避開人潮，減少感染的機會，飲食衛生也要特別留意。

移植腎臟得來不易，務必好好愛惜，切勿服用不明藥物。若有糖尿病、高血壓、高血脂一定要好好控制，以免新腎臟又遭到這些慢性病的破壞。養成良好生活習慣、規律作息、適度運動、均衡營養皆有助於維持體能與整體的健康狀況。

患者必需定期回診追蹤，若發現移植腎有腫痛感、尿量突然減少、水腫、血尿、發燒、倦怠、焦慮不安等狀況，請立刻回醫院檢查和治療！

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器官移植可以救人一命，但是目前捐贈的器官卻供不應求。為了因應器官荒，在某些情況下可以採用活體捐贈者的器官。然而這也引起了許多倫理上的爭議。

器官移植自 2000 年起成為法國最受矚目的議題之一：每年六月，法國都要舉辦一日的宣導活動，讓大眾知道器官移植是「摘取一個在臨床上被判定腦死之個體的器官，並移植到另一位重症患者身上，可救人一命」。宣導活動讓我們大眾思考是否願意在死亡後捐贈器官，同時也指出因捐贈器官短缺而造成的結果，讓大眾知道每年有上百個病人因為沒有可移植的器官而喪命。

目前因應器官供體不足的變通辦法是採用活體移植。可進行活體移植的器官包括腎臟和肝臟，效果非常好，但是對器官提供者會產生較大的問題。以肝臟移植為例，大約七成的患者可以延長五年的壽命，的確是一種非常有效的治療方式；但活體移植技術卻是從一個健康的人體上摘除器官。器官摘除本身就有一定的風險，特別是活體肝臟移植（THDV）。

活體肝臟移植技術自 1990 年開始發展，從嚴重肝病患者之健康親友捐贈者的肝臟上摘取一片臟器，移植到患者的肝臟上。由於肝臟左右各有一片，因此供體和受者僅有的單片肝臟都會再生成能應付身體機能所需的大小。雙方體內的肝臟最後都會變成單邊但尺寸較大的肝臟。

有兩種危險性不一的情況適用這種技術。進行兒童肝移植時，供體被摘除約 40% 的肝臟，死亡率約為 0.2%，出現感染和併發症的機率約 8.5% 至 30%。對受者而言，接受活肝移植或是屍肝移植的效果大致相同。在成人的個案中，由於個體較大，所以需要摘除供體 60% 的肝臟。供體死亡的機率在 0.8% 至 1% 之間：目前全球有 33 個成人活體捐贈死亡的案例，其中 2 個在法國。感染和併發症的機率為 31%。受者接受活肝移植或是屍肝移植的效果大致相同。

有別於腦死移植，活體移植具有縮短病患等待器官的時間、根據實際需要延後移植的時機、取得未受損器官等諸多優點，代價是活體移植讓提供器官之健康親友的健康受危及。活肝移植也帶來倫理上的難題。

醫學倫理的考量 

傳統醫學倫理建構在行善、不傷害、病人自主、秉持公義共四個關鍵原則上。在肝臟移植的例子中，這四個原則都受到挑戰。

從一個健康的活體上摘取器官，勢必違反不傷害原則。然而，這個行為的正常界限究竟在哪？捐贈者所需承擔的風險是無庸置疑的，但如何權衡每個個體的生命價值，即是我們所面臨的難題，癥結在於「不傷害原則」和「行善原則」之間的衝突：我們該如何權衡供體所需承受的風險，以及受者所能獲得的利益？對捐贈者而言，「救親友一命」是否真的能帶來心理上的善果？捐贈器官是否會有潛在的生理痛苦？

就「病人自主原則」而言，捐贈器官是案主自決的行為，我們必須確保這個決定過程是在完全自由且資訊充足的情況下進行。就捐贈者決定的「自由」而言，一個個體是否可以拒絕捐贈，即使他的親友的生命正受到威脅？我們是否有權利拒絕捐贈器官來救我們的兄弟、子女、父母的生命？患者的醫療團隊或家人的渴求盼望是否會對可捐贈者的決策過程造成間接的壓力？就「資訊充足」的前提而言，當一位潛在的捐贈者知道親友生命垂危時，我們很難保證他可以完全了解和吸收所有獲得的資訊。潛在的捐贈者當下往往為了救親友而不考慮自己未來將承受的健康風險。器官移植手術完成後，現實或許會有落差，部份捐贈者會面臨始料未及的感染或併發症等等。在這種情況下，我們確實可以質疑：捐贈者究竟「同意」了什麼？他對這個行為究竟了解了多少？

具有傷害性的捐贈？

就「公義原則」而言，主要的問題在於捐贈器官的「免費」特性上。在法國和全球大部份地區，捐贈的器官都是免費的。這種做法是否能夠保障一個社會不因非法器官交易而威脅到正義原則？器官捐贈者不但無法獲得任何實質的好處，更需單獨承受所有的術後風險，這是否意味了正義原則受到危害？對那些 30% 原本健康、最後卻必須終生承擔捐贈後遺症的捐贈者而言，是否有受到正義原則的保障？我們是否應該報酬或是賠償捐贈者的這種作為？

柯湘（Cochin）、苞垌（Beaujon）以及克姆蘭 – 比塞特（Kremlin-Bicêtre）三間醫院的肝病及外科部門多位研究人員，日前針對捐贈者、接受者以及醫療人員進行了一項訪談調查，結果如下所敘。

就「病人自主原則」而言，重點是捐贈者在決定過程中的自主性以及資訊的充足度。醫療人員認為大多數的捐贈者並非在完全自主的狀況下做出決定。醫療人員認為，儘管捐贈者不會受到外在環境的壓力，卻多半有自己的內在壓力：他們往往是在強烈的情緒、緊急的狀況下、非理性的狀態中做出決定。但是受訪的捐贈者卻多半表示他們的決定是經過充份考慮的，並認為他們在決定過程中都有非常充足的資訊，也經審慎考慮後才做出決定。捐贈者多半認為他們的決定是完全「自由的」，沒有受到來自任何人的壓力。

就「行善」與「不傷害」兩個原則而言，研究人員訪談了接受肝臟移植一年以上的捐贈者和接受者。就醫學觀點而言，療效大致上與現有科學文獻中的觀察相仿，約有 80% 接受移植的成人和兒童在一年後的狀況都不錯，大約 30% 的捐贈者在術後開始產生後遺症。這項調查也特別針對捐贈者的社會、家庭、職場等面向進行訪談，發現器官捐贈對他們往往帶來不利的影響：25% 的捐贈者表示生理的後遺症甚至會帶來工作和經濟上的困擾。在摘除器官前，他們都是健康的個體，不需要進行特別的手術治療。但如果摘除器官後發生後遺症，他們就成為病人，不但未享有特別的健康補助，還需面臨突發的健康狀況，部份私人保險會同意賠償這些額外的醫療支出，但部份保險公司則將之認定為「自殘」行為而拒絕賠償。

在這種情況下，即使雙方在調查中都同意捐贈器官有其風險，但也肯定它在救助患者生命上的價值，然而器官是否應為免費仍是一個棘手的問題。

誠如上面所提，25% 的捐贈者在術後會面臨嚴重的經濟困擾。他們希望能夠獲得實質的保證以及後遺症的醫療補助，而無須在助人之餘還得承擔醫療費用。不過，捐贈者也強調，他們爭取的純粹是後遺症的醫療費用，絕非器官的費用，他們也非常反對透過捐贈器官來獲利。但研究人員卻認為，進行活體捐贈時，所有的金錢補償都是一種獲利形式，將會危及捐贈行為的自主性以及醫學倫理。

因此，我們或許可以認定，對捐贈者而言，捐贈器官本身是一種「利益持中」的行為，它不應該是「免費的」，但也不應從中獲利；而醫療人員則認為這個行為應該嚴格謹守免費的原則。事實上，「賠償」和「報酬」的界限本來就非常模糊。捐贈者關注的焦點是捐贈後會面臨的工作和經濟問題；醫療人員則擔心「賠償」的問題，特別是如何界定與執行「賠償」。如果所謂的「賠償」是指賠償捐贈器官後遺症引發的工作薪資問題，我們如何保證醫院不會優先考慮處理中等薪資捐贈者的案例？如果需要賠償後遺症，這些症狀又該由誰來界定？如果這個後遺症包括了捐贈者的心理困擾，或是在捐贈器官很長一段時間之後才出現的狀況，又要如何處理？如果為了方便而訂出一套「標準賠償方案」，反而更像「報酬」的性質…。總之，這些問題在實務上都非易事。

賠償與商業性質的兩難

器官捐贈是否應有報酬的，這也是一個哲學問題。事實上，這是一種被法律與道德規範制約的狀況，這些規範的功能在於保證包括助人和無酬等等價值的倫理原則。但捐贈者面臨的不公平處境則挑戰了這個無酬價值。在此，兩個傳統的哲學觀點可以提供我們作為思辯的參考。康德哲學主張人體與人是不可分割的。一般事物可以用價值來衡量，但人（包括人體）則具有不可抹滅的「尊嚴」。我們可以在個體之間的關係下捐贈器官；但我們不能販賣器官，否則我們就將自己物化而使人的尊嚴泯滅。就功利主義的觀點而言，一個物品必須要發揮它最大的利益。在器官捐贈的例子中，受者的立場是要獲得最適合的器官。因此，透過捐贈行為來獲得器官並不能發揮最大的效率，所以透過國家機制來募得器官，也許可以合理化對捐贈者的賠償和報酬。

不過，上述兩種哲學觀點並不能完全表達受訪捐贈者的訴求，亦即在捐贈的前提下獲得後遺症的醫療賠償。本文也認為，醫療賠償不能做為誘發捐贈行為的動機，而是對捐贈者提供一種必要的保證。透過適當的醫療保證，一方面保障捐贈者的正義，同時表彰他們助人的義行，這與販售器官是完全不同的。

法國第 2009-217 號法令（Décret n° 2009-217）自 2009 年 3 月起，明訂社會保險完全給付所有器官摘除的醫事與手術，以及術後相關的治療。該法令事實上也鼓勵透過活體器官移植來解決器官不足的問題。這項法令在一定程序上也改善了捐贈者的福利，至少醫療程序已簡化不少。儘管如此，捐贈者近來對於後遺症賠償的訴求尚無結果，暫時還需單獨承擔所有的傷害，這個情況也讓我們仔細思考器官摘除本身是否就是一件具有傷害性的行為？要回答這個問題，首先必須決定我們是否同意社會保險給付捐贈者手術前後的費用，或者是否同意表彰和賠償捐贈的行為。本文的立場傾向提供捐贈者專有的賠償：捐贈者不應被視為醫療體系中一般的患者；他們完成了一個利人、勇敢卻具有高度危險性的義行。這樣子的義行難道必須是「免費的」才合乎「道德」嗎？

作者：噶奼（Valérie Gateau）為意義、倫理、社會研究中心（Cerces）博士後研究員，2009 年出版《器官捐贈的哲學」（Pour une philosophie du don d’organes）一書
譯者：駐法國代表處科技組
資料來源：Don d’organe, un casse-tête éthique—法國《人文科學》期刊（Science Humaine）2010 年 6 月第 216 期

轉載自國科會國際合作簡訊網 [2012-07-02]