當心痛風！尿酸過高不只造成關節痛，還可能會洗腎？

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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• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《小心流失營養、腎性貧血，透析後營養補充重點提醒，腎臟專科醫師圖文解說》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「有位 80 歲的伯伯已經洗腎五、六年，因為牙齒不好幾乎以流質食物補充營養，但近期開始出現腸胃不適的狀況，除了拉肚子外，也吃不下東西，在三個月內體重下降 5 公斤，結果有一次伯伯從輪椅站起來的時候跌倒，造成股骨頭骨折，目前還在住院治療。」舒民診所院長王舒民醫師表示，接受血液及腹膜透析除了排除體內的代謝廢物與多餘的電解質外，胺基酸、微量元素、水溶性維生素，如 B1、B6、B12 與葉酸等，也可能在透析過程中流失。

「後來抽血檢驗發現，伯伯血中的白蛋白濃度已從 4.3 mg/dL 降到 3.5 mg/dL 且出現腎性貧血，建議他要適時使用營養補充品。」除了攝取足夠的熱量、蛋白質，需要補充維生素 B12、葉酸、肉酸與牛磺酸等重要營養素，有助於維持肌肉張力，減少跌倒或者住院的風險。

倘若蛋白質和熱量攝取不足，身體就會開始消耗體內肌肉蛋白根據統計約有一半的慢性腎臟病患者會面臨「蛋白質-熱量耗損」的問題，患者可能出現噁心、嘔吐、體重減輕等狀況。蛋白質-熱量耗損當然會影響生活的品質，會使病人的住院率、死亡率上升。對慢性腎臟病患者而言，蛋白質-熱量耗損是重要的預後指標。

「每次血液透析約會流失 6 至 8 克蛋白質，如果沒有適當補充蛋白質，讓身體長期處於營養的負平衡，可能導致肌肉萎縮、肌少症，並衍生一些不必要的併發症。」王舒民醫師提到，近年來因透析患者罹患肌少症而導致死亡率增加故非常受到重視，提醒透析患者必須攝取足夠蛋白質，建議攝取量為每天每公斤體重 1.0-1.2 公克；熱量攝取也非常重要，建議攝取熱量是每天每公斤體重 30 至 35 大卡。以體重 60 公斤腎友為例，每天需要攝取 1800 至 2100 大卡，如果無法攝取足夠熱量，可以適時補充營養品，營養品內會添加維生素及微量元素，對於患者來說也很方便。

透析患者營養補充重點提醒

王舒民醫師建議透析患者可以選擇高熱量、高蛋白質含量、富含肉酸及牛磺酸、維他命 B12、葉酸的營養品。「由於透析患者容易出現腎性貧血，可能影響生活品質、增加住院及死亡率，建議補充維生素 B12、葉酸，幫助紅血球生成，維持好氣色。脂肪攝取責建議選擇不飽和脂肪酸，減輕身體的負擔。

補充肉酸能幫助血紅素合成，降低紅血球生長激素施打的劑量。血紅素上升可以改善病人的生活品質、減少心臟的負擔。若病患要使用營養品，請務必跟醫師、營養師討論，確認配方是否適合。

貼心小提醒

慢性腎臟病患在洗腎前跟洗腎後，一定要調整攝取蛋白質的觀念。王舒民醫師表示，在洗腎之前，蛋白質攝取量約為每天每公斤體重 0.8 公克，以減少腎臟負擔，延緩腎臟功能的惡化。開始洗腎後，就要調整蛋白質攝取量至每公斤體重 1.0-1.2 公克。

若無法攝取足夠的熱量、蛋白質，可適時使用營養補充品。醫師提醒維生素 B12、葉酸、肉酸與牛磺酸等皆是重要營養素，能幫助腎友維持代謝與活力，改善生活品質！

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「有一位 40 歲的男士，因為左腰痛來到急診室。」新竹馬偕醫院心臟內科林柏霖醫師表示，「檢查發現，居然是心房顫動造成的血栓流到腎動脈，而造成腎臟中風。」

經過醫療團隊緊急手術，取出左腎動脈裡的血栓，成功保住了腎臟。林柏霖醫師說，為了避免心房顫動持續形成血栓導致嚴重併發症，建議患者要積極處理。該患者選擇接受冷凍導管消融術，順利恢復正常心律，也預計未來再度中風的風險會降低。

心房顫動為臨床常見的一種心律不整，好發在 65 歲以上的中老年人身上，因此隨著台灣人口老化的趨勢，患病人口的比例也越來越高。林柏霖醫師說，高血壓、高血脂、糖尿病、心肌梗塞、心臟衰竭等皆是引起心房顫動的危險因子。另外，像是甲狀腺亢進、肥胖、睡眠呼吸中止症也會增加心房顫動的風險。

心房顫動是心房受到異常電訊號刺激而出現快速且不規則收縮，在台灣的盛行率大概是 1% 至 2%。林柏霖醫師表示，心房顫動發作時大約 20% 的病人沒有明顯症狀，所以完全不曉得自己的心律有問題。由於心室收縮的速率可能忽快忽慢，患者可能出現心悸、胸悶、頭暈、虛弱無力、呼吸急促等症狀。

同時心房顫動可能導致血液滯留，而漸漸形成血塊。林柏霖醫師解釋，當血塊脫落，隨著血液流出心臟，就會造成嚴重併發症。比如血塊流入冠狀動脈，會造成心肌梗塞；血塊流入腦部，會造成腦中風；血塊流入腎臟，會造成腎中風；血塊流入腸系膜，會造成腸中風；血塊流入四肢，會造成肢體中風。這些併發症都相當棘手，可能導致失能，甚至危及性命。

林柏霖醫師強調：「心房顫動會大幅提高中風的風險，最好能早期發現，早期介入治療！」

民眾可以透過例行性健檢中的心電圖診斷心房顫動，不過尚有部分患者屬於陣發性心房顫動，偶而發作後過一陣子又恢復正常心律。林柏霖醫師說，若必要時可使用 24 小時連續心電圖或是植入式心律監測器，長時間紀錄心律，才能夠正確診斷。目前則有些智慧型穿戴裝置亦提供測量心電圖的功能，若發現心律異常的狀況，務必盡快就醫，由心臟科醫師進行判讀。

積極治療心房顫動，才能降低中風風險

心房顫動的治療方式，可以用 ABC 口訣來說明。林柏霖醫師說，A 是 Anticoagulant（使用抗凝血劑）；B 是 Better Rhythm Control（積極控制心律）；C 是 Comorbidity（治療共病症），針對心房顫動患者，必須同時治療各種共病症，例如高血壓、高血脂、糖尿病等。

使用抗凝血劑，能夠避免形成血液形成血栓。林柏霖醫師說，在控制心律方面可以用藥物或手術的方式來治療心律不整，手術方式包含傳統電氣燒灼術與新式冷凍導管消融術。

心房顫動手術治療是以心導管的方式進行。林柏霖醫師說明：在接受半身麻醉後，醫師會從患者鼠蹊部的股靜脈穿刺，放入導管延伸到右心房，再從右心房穿刺進入左心房。

由於導致心房顫動的異常電訊號大多來自肺靜脈，所以手術目的就是阻隔異常電訊號的傳遞。林柏霖醫師解釋，傳統電氣燒灼術是在肺靜脈周圍進行點狀燒灼，而冷凍消融術是使用冷凍球囊，利用低溫造成連續性電訊號的破壞。

「傳統電氣燒灼術是以導管前端，沿著肺靜脈開口周圍，一點一點地進行燒灼。利用熱能讓局部組織發生凝固性壞死，阻斷電訊號。」林柏霖醫師說，「新式冷凍導管消融術，是將一個球囊放入肺靜脈，接著注入液態的冷凍劑，讓球囊的溫度下降到攝氏零下 30 度至 50 度，造成一圈連續性的冷凍損傷阻隔異常電訊號。冷凍導管消融術的優勢在於手術時間約可縮短一半，大約兩個小時左右。因為手術時間短，安全性就會提高，也可以降低病人在手術過程中，因為時間過久而感到不適的發生。但還是提醒，若病患面臨術式的選擇，必須根據自身狀況和醫師討論，才能選擇最適合患者的方案！」

「針對心房顫動，一定要及早發現、及早治療。」林柏霖醫師說。

年紀較大、具有危險因子的民眾要注意自己的心律是否規則，定期檢查才能及早發現問題。一旦發現有心房顫動，特別是陣發性心房顫動或者已經造成症狀的心房顫動，都要積極介入治療，利用藥物或手術的方式，將心房顫動的問題根除。

貼心小提醒

心房顫動發作時可能沒有明顯症狀，但是心房顫動會造成 5 倍以上的中風機率，是個非常需要重視的疾病。林柏霖醫師叮嚀，建議大家平時要好好控制血壓、血脂、血糖，維持規律運動及正常作息，避免抽菸、喝酒。

如果出現心悸、頭暈、胸悶、無力、呼吸急促等症狀，便要盡快就醫。早期發現、早期治療心房顫動才能降低中風的機會！

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