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全身麻醉的病人有可能「偷偷」記得手術過程嗎?——《麻醉之後》

臉譜出版_96
・2020/10/04 ・2612字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 512 ・六年級

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

「知道」有兩種

一種是你知道,一種是你知道,卻不自知

這觀念最初在十九世紀晚期生根,但和後來佛洛伊德精神分析中所提到的無意識不同,在佛洛伊德的理論中,充滿有意識的自我暫時或永遠遺失的記憶與慾望。而這些早期的實驗暗示的則是比較平凡,可透過視覺或聽覺感知到的無意識。

人類體內藏著「半清醒」的自我?

一八九八年,美國心理學家鮑里斯.西迪斯(Boris Sidis)進行一項研究,要受試者從遙遠的距離以外,觀看卡片上的字母與數字,並報告他們看到的東西。

受試者經常抱怨,他們什麼都看不到。就連黑色、模糊、朦朧的點也經常從他們的視野裡消失。他們只能用「猜」的,不如乾脆閉著眼睛瞎猜。

但實驗結束,我讓他們看看自己猜對多少字母時,他們非常驚訝⋯⋯他們吸收的資訊超過自己所知,行為也表現出這點,即使他們否認。

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面對模糊的資訊,我們仍可能正確辨識。圖/Pxhere

像這樣主觀的研究能在何種程度上證明無意識感存在,固然有爭議,但是西迪斯認為,他的發現支持「我們內在存在著半醒的次級自我,可感受到清醒的主要自我無法感受到的事情。

他認為,這就證明了我們每個人心中都有神祕的隱藏力量。「在生命中,醒覺的自我意識會在更大的半醒覺自我中流動,就像一股溫暖的熱帶洋流,穿過海洋冰冷的胸膛。」

類似的實驗在接下來半個世紀突然出現,但一般人尚未受到佛洛伊德、榮格與後繼者啟迪,因此抱持懷疑,也有些人(像我)不喜歡人會被無法控制的內在力量拉扯的觀念。

科學家發現,受試者會不知不覺記住資訊!

直到一九六〇年代晚期與一九七〇年代初期,科學家認真研究起這有趣,卻難以捉摸的感知型態。

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他們研究的病人在其中一個腦半球的視覺中心有損傷(而不是單眼受傷),也就是他們可以透過一隻眼睛清楚分辨物體(另一隻眼完全無法辨識),並呈現形狀或圖案給所謂的盲眼。受試者雖然抗議他們什麼都看不見,卻多半都能正確「猜」出所看到的東西。

在這些「盲視」(blindsight)的實驗之後,後來還有其他研究顯示,相同情況可能發生在聽覺、觸覺與味覺。其他知名的實驗則顯示,因為疾病或腦部損傷而呈現短期記憶能力缺損的病患,仍可以「記住」人或資訊,卻不自知。

盲視實驗顯示受試者經常猜中正確答案。圖/Pixaby

今天的研究人員會分辨外顯記憶(你記得自己擁有的記憶),以及內隱記憶或隱藏記憶。

記憶擁有者並不能取用內隱記憶,但是可以從表現或行為的改變中看出,這過程稱為促發。新的腦部造影科技能夠顯示,在無意識的學習時哪些腦區會發亮。但在這個階段,科學家仍不確定自己是在探討兩個或兩個以上不同或重疊的記憶系統,還是同一套系統以不一樣的方式表現。

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麻醉後,大腦還在偷偷幫你做筆記?

一直要到八〇年代中期,研究者才開始進行以系統化方式,測試類似的過程如何在麻醉病人身上發揮功用。

在一九八五年,美國心理學家亨利.班內特的團隊,也就是我在赫爾大學認識那位急躁、說話快速的漢克.班內特,隨機將醫院裡三十三名要動疝氣、膽囊或脊椎手術的病患分成兩組。

在手術過程中,所有病人都戴耳機:

  • 在人數較多的對照組中,病人聽到的聲音就是手術室的聲音。
  • 剩下十一名病人聽到的則是預錄好的錄音帶,裡頭播放他們會如何痊癒良好的暗示,且有歌曲和音樂。

在手術進入尾聲,醫師要反轉麻醉狀態前的五分鐘,每個病人會透過耳機聽到個人訊息。這預錄好的聲音很好聽,是病人們已經見過的班內特談到病人在手術後的恢復與目標,之後又再提到兩年後病人回診時應該要做什麼。

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研究人員讓麻醉病人戴耳機聆聽不同的資訊。圖/Pixabay

「等我來跟你說話時,你要拉拉耳朵。你的耳可能會有點癢,你必須拉一拉,或者你只知道要拉耳朵。這樣我就會知道你有聽到這資訊。」

而在後續訪談中,病人都沒提到任何關於手術的記憶。研究也看不出兩組在恢復上有何差異。但這項研究確實顯示,曾播放過班內特訊息的組別,觸碰耳朵的機率幾乎是對照組的兩倍,他們摸耳朵的次數也比較多——六十二次,對照組則是十八次。即使病人經過催眠,「回歸到」手術的時間,也沒有人記得拉耳朵的提示。

但無論如何,十一名病人中有九人拉了耳朵,另外兩人反覆拉耳朵,班內特說,這是表示無法找回記憶,而不是無法形成記憶:記憶已經存在,只是無法抵達有意識的心智,或者進入語言之中。但病人的身體會說話。

讓人驚奇不已的實驗案例

這項研究還有另一項有趣的地方。班內特在手術之後催眠他們,有兩名病患確實有些許記憶。其中一名男子記得聽到音樂,其中一首是熟悉的曲調,他能自己哼出來,是爵士大師查克.曼吉奧內(Chuck Mangione)的作品。

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另一個則是三十五歲的女子,她不是實驗組,而是對照組,她聽見耳機裡有手術室的動靜,當時醫師設法要移植她的大腿骨。在催眠時,這女子說她記得有東西不對勁——「⋯⋯我的腿,不能正確運作。醫師說它無法發揮應有的樣子。」 而當研究者回頭聆聽手術中的錄音時,發現在手術到四十分鐘時,這女子的醫師說:「我們犯傻了吧⋯⋯這會是很糟糕的腿部植骨。會是最糟糕的植骨⋯⋯這會很可怕。」

這名女子花了更長時間康復,比研究中的其他人都長,且需要雙倍的止痛劑,是劑量第二高的使用者。但她的疼痛是否和外科醫師誇張的預後有關,或是「糟糕」的植骨勢所難免的結果,研究者不得而知。

——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

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  • 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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資訊量過大啦!我們其實不擅長處理複雜的資訊?——《生物轉大人的種種不可思議》
商周出版_96
・2023/11/21 ・1330字 ・閱讀時間約 2 分鐘

誰不接受多樣性?

我們的成長方式具有多樣性。有人長得快,有人長得慢;有人長得高大,有人長不高。這種多樣性是「生物的策略」。不過有個東西並不接受多樣性。就是我們的大腦。

人腦不善於處理複雜的訊息。

有一個法則叫做「神奇數字七法則」,意思是:人類一次頂多只能記住七樣東西。

這是真的嗎?我們來試試看。

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請記住以下插圖,限時三十秒。

接著再看下面的圖,什麼東西不見了?

答案是不倒翁。為什麼明明十樣物品也不多,我們就是記不住呢?

再來試試下一題吧。

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雖然超過七個圖,但是這一題可能大家都記得住,因為這些圖都與《桃太郎》的故事有關。先找出關聯性,再加以歸納整理,大腦才有辦法勉強記住超過七樣東西。

大腦不擅長處理太多資訊

記憶圖畫或許比較困難,試試看數字吧。

請記住旁邊的數字,限時五秒。

怎麼樣? 是不是太簡單了點!

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下面這一組數字呢? 也是限時五秒。

上面這一題是不是也太簡單了!

下一組數字呢? 限時同樣五秒鐘。

如何?

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前兩題應該可以輕輕鬆鬆記住,但是第三題就比較不容易了吧?

你知道第三題有幾個數字嗎?

答案是八個。

只有八個!

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人類厲害到發明了電腦,我們優秀又傑出的大腦照理說應該能理解一百、一萬,甚至一億個數字。然而實際上,人腦必須費盡力氣才能記住兩隻手數得完的數字。我們的大腦本質上不擅長處理「大量」的資訊。

理解「大量」的方法

如同上述的例子,當題目是文字(圖像)時,只要歸納出《桃太郎》的故事,我們的大腦就更容易理解。

那麼數字呢?

我們來看看下面的數列。

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把亂七八糟的數字排成一列,是不是就好記很多?

如果再排成下面這樣呢?

這次是依照數字的大小排序。

我們可以看到「3」有兩個,而 1 到 9 中間缺少了「7」和「8」。經過排列和整理順序之後,人腦就比較能夠理解這些資料。我們的大腦最喜歡把東西排成一列或排順序。學校排成績也是這樣的關係吧?

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——本文摘自《生物轉大人的種種不可思議:每一種生命的成長都有理由,都值得我們學習》,2023 年 8 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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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精神個案系列:麻醉醒來講外語?!
胡中行_96
・2023/06/15 ・1537字 ・閱讀時間約 3 分鐘

少年醒來了。他反覆地用英語說,自己在美國猶他州。[1]

這裡是荷蘭 Maastricht 大學附設醫學中心(Maastricht UMC+)的術後恢復室。少年踢足球傷到膝蓋,剛開完刀。外科護理人員判斷他麻醉尚未退盡,不以為意。然而數小時後情況依舊,精神科因此參與會診。[1]

荷蘭 Maastricht 大學附設醫學中心。圖/Nobbelicious on Wikimedia Commons(CC BY-SA 4.0)

精神狀態檢查

術後 18 小時,精神醫師為少年進行精神狀態檢查(mental status examination)。以下是個案報告中,記錄的幾個項目:[1]

  • 外表:此項目觀察病患維護個人衛生的能力,穿著是否合宜,外貌可有因病蒼老等。[2]時年 17 歲的白人少年,服儀整潔,躺在床上。[1]
  • 情緒:這是病患的主觀感受,通常就是直接問他們當下覺得如何。[2]該少年的心情愉快,顯然不受病況影響。[1]
  • 表情:有些精神病患會出現跟情緒不吻合的表情,例如:該哭的時候笑,或者說自己心情好,卻一直哭。[2]少年的表情正常。[1]
  • 行為:某些精神狀態、生理疾患或藥物副作用,會改變病患的行為。比方說,狂躁症患者亢奮的舉止;巴金森氏症使動作僵硬緩慢;亦或是因藥導致的非自主性運動等。[2]本案少年輕鬆自在,與醫師握手打招呼,以開放的態度對話,且有適當的眼神接觸。[1]
  • 認知:常見的項目有清醒程度、專注力、記憶力、抽象推理能力,以及辨識人、時、地的定向力等。[2]少年稍早在恢復室,以為自己位於從來沒去過的美國,又不認得父母,就是定向力異常。到了精神科問診的時候,醫師沒有發覺異樣,並認為他的智力約在平均水準。[1]
  • 感知:人在沒有外界刺激的狀況下,不該接收到感官訊號。[2]少年的感知正常,無幻覺。[1]
  • 思考:此項分為模式和內容。[1]前者是指思路是否清晰,還是雜亂無章;後者則要看病患的思緒可有圍繞特定主題,像是擔心遭受迫害,或是想自殺等。[2]醫師認為少年的思考模式與內容都正常,沒有奇怪的妄想。[1]
  • 言語:一般是觀察說話的語調、節奏、速度、音量和流利程度等特質,[2]當然這裡得加上語言的種類。就讀高中三年級的少年,平常除了學校的英語課,生活中都講荷蘭語及該國南部的林堡語(Limburgish)。現在他卻用英語跟醫師溝通,而且只擠得出簡短的荷蘭語答覆。不過,比起先前完全聽不懂荷蘭語,這已經好得多。醫師評論其英語,雖然帶有荷蘭腔,但發音大致清晰正確。護理人員及少年的母親,則認為他的英語相當流利。[1]

外語症候群

麻醉劑會暫時改變腦部連結,也許是認知功能恢復較慢,或者用藥種類的選擇,有時便引發令人困惑的甦醒譫妄(emergence delirium)。外語症候群(foreign language syndrome)可能算是其中罕見的類型,而非獨立的診斷。過去的學術文獻裡,相關案例以成年人居多,症狀維持的時間長度,不論年紀則從 25 分鐘至 28 小時不等。[1]

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術後 24 小時,少年的朋友們前來探訪。他以荷蘭語對答如流。翌日,少年再次接受精神狀態檢查。這回醫師的描述,涵蓋了另一個重要的項目──病識感[1]也就是病患本身對病況的理解。[2]少年表示,他有意識到自己術後僅懂英文,以為身處異地,又認不得人。既然精神狀態似乎都已恢復,同時神經科方面的檢查也無異常,隔天他便回家。[1]

或許如同動物實驗中,麻醉對未成熟個體認知功能的影響較為長久。過了3週,少年告訴精神科診所的醫師,他容易累,注意力比開刀前差。他在出院後 2、5 和 10 個月,持續回診追蹤,所幸後來症狀逐漸改善。[1]

參考資料

  1. Salamah HKZ, Mortier E, Wassenberg R, et al. (2022) ‘Lost in another language: a case report’. Journal of Medical Case Reports, 16, 25.
  2. Voss RM, M Das J. (12 SEP 2022) ‘Mental Status Examination’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。