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在醫生的刀下突然醒來?透過腦波,精準掌握麻醉的劑量——《麻醉之後》

臉譜出版_96
・2020/09/30 ・2062字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 530 ・七年級

  • 作者/凱特.科爾-亞當斯 (Kate Cole-Adams) ;譯者/ 呂奕欣

讓病人睡著是一回事,知道病人睡得多深又是另一回事。

要麻醉到什麼程度才夠?

早期的衡量方式是依據醫師能看見的跡象而定。一八四七年,約翰.斯諾 (John Snow,1813~1858,英國內科醫師,是麻醉學與公衛領域的先驅) 醫師提出乙醚麻醉的五個觀察等級,首先是欣喜 (exhilaration,也就是多話期) ,之後漸漸移向第五期(雖然最好永遠不要達到),也就是呼吸變慢、停止,進入死亡。

以手術而言,通常第三期已經足夠。

「這時自主動作會停止,在吸進麻醉氣體時,眼睛固定往上凝視,這時病人就能避免心靈受創的風險。」

醫師會依據病人的狀況判定麻醉觀察等級。圖/Pixabay

隨著新的藥物與氣體出現,監測法也在經年累月中改善。久而久之,複雜精密的儀器出現,可衡量體內的狀態,例如心率、血氧值,如此醫師能更能掌握病人的狀況。

時至今日,這五個連續期依然是許多麻醉醫師用來瞭解麻醉術的重要參考,也仍然是瞭解病人麻醉深度的實際指引。

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這些指引有時稱為麻醉階段 (plane) 。事實上,這是依照可觀察到的身體跡象而定:病人聽到自己的名字時是否有回應,捏的時候會不會醒,醫師碰觸睫毛時會不會受到驚嚇。

五個連續期是麻醉醫師了解麻醉深度的重要指引。圖/Pexels

麻醉醫師面對「病人突然清醒」的威脅

在麻醉的早期發展階段,主要目標是確保醫師不會對病人施打過高的劑量。到了二十世紀中期,由於藥物與給藥方式的進步,焦點已經轉變。雖然仍有死亡風險,但已大幅降低,而麻醉醫師面臨的挑戰變成要確保病人確實失去意識

第一次和肌肉鬆弛劑有關的術中醒覺正式案例,是在一九五〇年發生。十年後,一項研究指出,術中醒覺的機率為百分之一點二,令人提高警覺。當然許多案例並沒有通報。

術中醒覺成為麻醉醫師的新課題。圖/giphy

因此,研究人員仍在尋求測量(無)意識的方法。在六〇年代中期,一位現在很知名的麻醉醫師發展出一種技術,測量病患肺部的麻醉氣體濃度,至今依然有許多人奉為圭臬。

到了八〇年代,依據身體自主神經系統(無意識且自動的)壓力跡象的量表出現了,能評估血壓、心率,及手術過程中病人臉頰偶見汗水與眼淚滑落,醫師稱之催淚作用。

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但到那時,英國醫師維權聯合會 (Medical Defence Union) 不時聽到病人抱怨,他們在手術過程中是醒著,有時候還會疼痛。

當醫生正要摘下你的右眼時,你突然醒來

一九九八年一月,美國音樂家卡羅.維爾 (Carol Weihrer) 為了眼部手術而進行麻醉,而醫師正要摘除出現病變的右眼時,她醒了過來。維爾可怕的案例轟動一時,她提到自己對於所發生的事多麼驚慌,以及她在動手術之前與手術期間企圖向醫師溝通,卻徒勞無功,這些都有明確紀錄。

維爾估計,她在兩個小時四十分鐘的手術時間都醒著。她感覺到眼球從眼窩被挖出來,以及剪斷視神經纖維。

「再也沒有比那幾秒更黑暗的經驗,」她在二〇〇四年的一場會議中說道。

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維爾在一九九九年開始推動「預防麻醉醒覺運動」(Anaesthesia Awareness Campaign),提高醫界對這問題的重視,也保護每年數以萬計,甚至數十萬在術中醒覺的病患。

現在,麻醉研究者開始探尋大腦本身,尋找可能的指引。

從「腦波」可以看見病人的麻醉狀況?

十九世紀後半,科學家已注意到兔子、狗與猴子腦部有節奏的電活動。接下來一個世紀,人類腦電圖開始發展。

監測腦波,成為麻醉醫師判斷病患的狀況的依據。圖/Pixabay

腦電圖是將電極片貼在頭皮上,記錄裡頭的活動,有點像把耳朵貼在牆壁上的一片玻璃來竊聽。這資訊並不完整,因為竊聽到的是最接近頭顱的電子訊號,但已足以分辨通稱為「腦波」的不同波段。

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腦波會轉譯成彎彎曲曲的變化,包括醒來時尖起的波段,及沉睡或無意識時低而緩慢的起伏。邁爾斯就是利用腦電雙頻指數電極片,測量這些電壓波動。這些儀器的測量基礎在於,雖然醫師不清楚麻醉藥劑如何運作,但他們確實知道麻醉藥劑會改變腦電活動

——本文摘自《麻醉之後:揭開醫學中最奧妙難解、無人能清醒述說的感官與認知祕密》, 2020 年 8 月,臉譜出版

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臉譜出版_96
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臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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全焦段散光矯正人工水晶體一次解決白內障、近視、老花和散光問題?一次手術重現良好視力?
careonline_96
・2024/06/21 ・2571字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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「那是一位 50 多歲的女士,原本近視將近一千度,而在出現白內障後,近視的狀況又急速惡化,於是決定接受白內障手術。」花蓮慈濟醫院眼科部視網膜科主任何明山醫師表示,「經過詳細討論後,患者選擇使用全焦段散光矯正人工水晶體,希望解決白內障並同時矯正近視、散光、老花眼。」

手術完成後,患者順利恢復。何明山醫師說,全焦段散光矯正人工水晶體能夠提供遠、中、近連續視力同時矯正散光,讓患者不用再戴近視眼鏡,也不需要戴老花眼鏡,生活與工作都方便許多。

白內障是因為眼睛裡面的水晶體老化,而影響光線進入眼球。何明山醫師指出,水晶體就像照相機的鏡頭,當鏡頭變混濁,進到眼睛的光線便會減少,所以在比較昏暗的狀況下,會覺得視力模糊、顏色改變。由於光線進入白內障後會散射,讓電燈、車燈散開,所以容易出現眩光。

白內障的形成主要與年紀有關,在過去白內障大多出現在 50 歲以上的患者。不過還有許多原因可能導致白內障提早發生,危險因子包括高度近視、糖尿病、眼睛外傷、紫外線曝曬、長期使用類固醇等。

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何明山醫師說,「隨著 3C 產品的普及,長時間使用 3C 產品的人越來越多,臨床上也發現白內障有年輕化的趨勢,有些患者在 40 歲就開始有白內障。大家一定要多關心眼睛的健康!」

當白內障已經對日常生活造成影響時,便會建議接受治療。何明山醫師指出,放任白內障惡化,除了影響視力之外,還會影響眼睛的健康,因為過熟的白內障可能造成青光眼,嚴重會導致失明,而且當白內障過熟時,也會增加手術的困難度、增加出現併發症的風險。

利用人工水晶體解決近視、老花與散光

在白內障早期,可能會使用眼藥水,幫助延緩白內障惡化。何明山醫師說,待白內障成熟時,便需要利用手術移除混濁的水晶體,然後放入人工水晶體。

人工水晶體的選擇,主要由患者的用眼需求來決定。何明山醫師說,如果有近視、老花眼、散光等狀況,現在也可以一併用人工水晶體來矯正。

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傳統的單焦點人工水晶體可以提供遠距離視力,而中、近距離便需要配戴眼鏡。何明山醫師說,隨著光學技術的進步,人工水晶體持續進化,陸續開發出多焦點人工水晶體、全焦段人工水晶體等。

多焦點人工水晶體能夠看清楚特定焦點處的物體,而全焦段人工水晶體能夠延長視覺景深,提供遠、中、近距離的連續視力,最近視距約 33 公分。何明山醫師說,中距離視力大約 60 公分,對患者非常重要,日常生活中經常使用中距離視力,例如開車看導航、煮飯、打電腦、打牌休閒娛樂等。擁有中、近距離的連續視力,能夠顯著提升便利性。

全焦段人工水晶體也能保有較佳的顏色對比度,減少夜間眩光。何明山醫師說,部分具老花矯正功能的人工水晶體有較明顯的夜間光學干擾,如果常有夜間駕車的需求,可考慮使用全焦段人工水晶體,提升行車安全。何醫師進一步表示,門診有幾位患者植入全焦段人工水晶體後,開長途車回診也都不是問題。

同時矯正散光,提升視覺品質

在台灣散光的盛行率很高,可能有四成至五成的患者有散光。何明山醫師說,散光超過 100 度便會影響視力清晰度,所以在進行白內障手術時,會建議一併矯正散光。

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因為散光具有方向性,所以放入散光矯正人工水晶體時,必須固定在特定角度,才能發揮矯正效果。何明山醫師說,傳統散光人工水晶體需要經過一段時間後才能夠穩定,若在術後出現位移旋轉,便會影響散光矯正的效果。新一代散光矯正技術能夠提升術後穩定度,較不會產生位移,讓術後視力更清晰。

何明山醫師提醒,視力對生活與工作皆很重要,接受白內障手術前,請與醫師詳細討論,選擇合適的人工水晶體!

筆記重點整理

  • 白內障的形成主要與年紀有關,不過還有許多原因可能導致白內障提早發生,危險因子包括高度近視、糖尿病、眼睛外傷、紫外線曝曬、長期使用類固醇等。
  • 當白內障已經對日常生活造成影響時,便會建議接受治療。放任白內障惡化,除了影響視力之外,還會影響眼睛的健康,因為過熟的白內障可能造成青光眼,嚴重會導致失明,而且當白內障過熟時,也會增加手術的困難度、增加出現併發症的風險。
  • 如果有近視、老花眼、散光等狀況,現在可以一併用人工水晶體來矯正。多焦點人工水晶體能夠看清楚特定焦點處的物體,而全焦段人工水晶體能夠延長視覺景深,提供遠、中、近距離的連續視力,顯著提升便利性。
  • 全焦段人工水晶體能保有較佳的顏色對比度,減少夜間眩光,有助提升安全性。
  • 散光超過 100 度便會影響視力清晰度,在進行白內障手術時,建議一併矯正散光。因為散光具有方向性,所以放入散光矯正人工水晶體時,必須固定在特定角度,才能發揮矯正效果。新一代散光矯正技術能夠提升術後穩定度,較不會產生位移,讓術後視力更清晰。

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批評反而促成發展?科學化中醫和宋朝佛儒交融類似?——《非驢非馬》
左岸文化_96
・2024/04/26 ・3068字 ・閱讀時間約 6 分鐘

「雜種醫」的挑戰

余巖在一九三二年出版《醫學革命論文選》第二版之時,新版序的開場白就敘述了朋友對他的氣憤埋怨。他們說:

近年外面半新半舊非驢非馬的醫說,橫行得了不得。這點狡獪都是你教訓他們的。你若不去向他們攻擊,他們永遠不會變遷。舊的索性舊,新的索性新,倒是界限分明,容易解決。⋯⋯你拚命攻擊舊醫,結果是教訓他們尋出一條生路。

余巖先生像。
圖/wikipedia

在一九二九年的衝突之後,許多批判中醫的人都注意到一個令他們毛骨悚然的現象:一夕之間,出現了一種「非驢非馬」的雜種醫。在很短的時間裡,雜種醫就在醫界大行其道,而之前這種混種現象只盛行於商業界的藥品市場而已。雖然抱持第一與第三立場的人對於中醫科學化的意見相反,但他們都把陸淵雷與譚次仲的方案抨擊為「非驢非馬」。

為何被譯為「雜種醫」?

在此,我想清楚說明為什麼把「非驢非馬醫」翻譯為「雜種醫」(mongrel medicine),而不是聽起來比較正面的「混種醫」(hybrid medicine)。第一,兩者間有一個重要的不同之處,就在於「雜種醫」是當年的歷史行動者所使用的概念。當年批判中醫的人士把「非驢非馬醫」等同於「雜種醫」,因爲他們想強調這種醫療是一個背叛了父母的雜種,是對兩個純種醫學傳統的雙重背叛。

這樣強烈的負面意涵便引出我的第二個論點:作為歷史行動者的概念而言,當年沒有任何中醫師會自我標榜為「非驢非馬」,「非驢非馬」是中醫批評者強加在他們身上的一種貶抑性的標籤。相較於「雜種」與「非驢非馬」所帶有的強烈的負面意涵,「混種性」(hybridity)這個後殖民概念的功能剛好相反,它強調「後殖民文化的混種性是一個優點,而不是弱點。」我想傳達的訊息卻正是混種的負面意涵:對於那些企圖匯通中西醫的人而言,他們必須承受對手加諸己身的羞辱與限制,被對手定義為「雜種」。為了傳達「非驢非馬」一詞的貶抑與羞辱,我決定將其意譯為「雜種醫」。

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對於那些企圖匯通中西醫的人而言,他們必須承受對手加諸己身的羞辱與限制,被對手定義為「雜種」。為了傳達「非驢非馬」一詞的貶抑與羞辱,我決定將其意譯為「雜種醫」。
圖/unsplash

備受罵名,仍要追求中醫科學化的原因為何?

面對來自雙方的攻擊,陸淵雷決定在那份備受爭議的中醫科學化提案當中,將接納雜種醫列為五項前提之一:「故整理國醫藥學術,引用科學原理時,不任受破壞國粹之名。」在此陸淵雷清楚表示不認同將中醫視為「國粹」而保存其本真性(authenticity)。

這是一項重要的證據,顯示至少對陸淵雷而言,國醫運動不當被等同為一種文化民族主義運動。他特別提及儒學與佛教在宋朝(九六○ — 一二七八)成功融合的例子,而主張中醫科學化是性質接近的事業,是以一種大膽而富有創意的方式來融合中國與外國文化。就這個意義上而言,像陸淵雷這樣的人士不僅發動了中醫科學化方案,更心甘情願地承受論敵貼在他們身上的貶抑性標籤,因為他們追求的目標不是保存中醫既有的樣貌,而是要發展出國醫館所揭示的那種新生的混種醫。

陸淵雷提及儒學與佛教在宋朝成功融合的例子,而主張中醫科學化是性質接近的事業,是以一種大膽而富有創意的方式來融合中國與外國文化。
圖/ wikipedia

余巖的友人責怪余巖協助創造了這種雜種醫。他們是對的。雜種醫之所以會興起,就是為了回應余巖和其他中醫批評者所倡議的醫學革命。這並不是說在余巖對中醫提出抨擊之前,不曾有人試圖融合這兩種醫學型態──唐宗海就是一個明顯的先例。重點是,雜種醫之所以突然間變地那麼值得追求、那麼引人痛毀極詆、那麼危機四伏,這一切都源於人們堅持要以科學方法整理中醫──換句話說,就是中醫科學化。有史以來第一次,當中醫師想像中醫與西醫的關係之時,他們無可逃避地必須共同直面科學的概念。

雜種醫與中醫科學化的關係?

雜種醫與中醫科學化之間,有一種相互建構與壓制的辯證關係。這兩者的關係具有相互建構性,因為中醫師會想追求雜種醫這種古怪的東西,完全是因為國民黨國家提倡中醫科學化,並強迫抗爭雙方以其作為停戰條件。正是這個科學化的目標,迫使中醫師在改革中醫時認真看待科學的概念以及相關的現代性論述──例如余巖對於中醫的三分法。就這個意義上而言,他們的改革體現現代性的特徵,因此截然不同於由唐宗海為代表的那種前現代式的匯通中西醫。

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另一方面,這兩者之間的關係也具有壓抑性,因為正是科學的概念使人難以想像中醫與生物醫學之間能夠經由跨種雜交而產生有意義的成果。單純想像把兩種醫學型態混合起來,或許不需要擔心會產生怪物。但若是想像將科學與異己的他者進行跨種雜交,感覺上幾乎是褻瀆神聖。由於大家都覺得這是一個無法想像的作法,無怪乎批評者將這種新式醫學描述為「非驢非馬」。

中醫師會想追求雜種醫這種古怪的東西,完全是因為國民黨國家提倡中醫科學化,並強迫抗爭雙方以其作為停戰條件。正是這個科學化的目標,迫使中醫師在改革中醫時認真看待科學的概念以及相關的現代性論述。
圖/pexels

就像那無法繁殖後代的騾,雜種醫雖然表面上看來充滿活力,卻絕對不可能長久存續,無法成為一個富有生命力的活著的傳統(living tradition)。正因為這種醫學廣受大眾歡迎,反對者覺得必須利用雜種醫這個貶抑性的概念,以提醒眾人逾越界線的危險,使人們產生強烈的負面情緒。總而言之,就是因為論爭雙方都接納中醫科學化方案,是以雜種醫才會變成一個廣受中醫師支持的、值得追求的、卻又沒有希望成功的方案;另一方面,也變成西醫師眼中巨大的威脅。

結論

西醫師為何強烈地偏好「中醫科學化」這句口號,而不是「以科學方法整理中醫」?關鍵就在防止雜種醫。由於這句口號包含了「科學化」這個在地發明的概念,因此也就把我們帶回了本章一開頭提出的那個問題:在一九三○年代初期的中西醫論爭中,中醫科學化方案做為一股關鍵歷史力量,究竟發揮了什麼樣的功能?最直白的答案就是,將科學轉化為一個動詞(科學化),其實是最有效的方式來展示世界上存在著一種同質性的實體叫做科學。

如果科學不能被理解為一種同質性的單一實體,那便難以想像將某個東西「科學化」究竟是什麼意思。更重要的是,當人們習以為常、不假思索地使用「科學化」這個動詞時,大家的行為便預設並且強化了一個想法:科學及其對反(中醫)是兩個可以清楚辨識的實體,就像具體的物品一樣真實。

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——本文摘自《非驢非馬:中醫、西醫與現代中國的相互形塑》,2024 年 02 月,左岸文化出版,未經同意請勿轉載。

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左岸文化_96
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