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疫情後期,為何患病率不變,死亡率卻降低?——《大流感:致命的瘟疫史》

臺灣商務印書館
・2021/01/24 ・2963字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

沃恩相信感冒病毒對人類文明造成威脅,其實有些疾病是靠著文明才存在的。麻疹就是個例子。由於麻疹只要感染一次就會終生免疫,麻疹病毒在小城鎮很難生存,因為找不到足夠可以感染的人類。如果沒有人繼續被感染的話,病毒就無法存續。流行病學家計算出,麻疹需要至少五十萬相當密集的人口才能不斷延續。

感冒病毒就不同。鳥類是它們自然的宿主,所以它們不必依賴文明。不管人類存在與否,它們的香火都可以延續。

病毒或許對人類文明造成威脅,但有些疾病其實是靠著文明存在的。圖/Free-Photos

流行性感冒爆發之前二十年,威爾斯 (H. G. Wells) 寫了一本小說《世界大戰》 (War of the Worlds) ,想像火星人入侵地球的情形。它們的死亡戰艦登陸地球,無人能抵擋。火星人以地球人為食物,從骨髓吸走地球人的生命力。人類十九世紀征服世界各角落,成就史無前例,但在火星人面前顯得脆弱無比。在書中,人類沒有任何武器、技術、策略,也沒有任何國家或個人可以藉著勇氣或努力阻擋這批入侵者。

威爾斯寫道:「我覺得過去的一個模糊念頭現在變得很清楚,它在我的腦海中盤旋了好幾天,那是一種統治權被奪走的感覺,我不再是萬物之靈,只是諸多野獸中的一種⋯⋯人類的恐懼和國度已經不再⋯⋯。」

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但是就當人類即將滅絕的時候,大自然發揮了力量,入侵者也被侵入。地球上的傳染病殺光了火星人,大自然做到了科學無法完成的事。

對於感冒病毒,自然規律也開始作用。

這個規律在開始時讓感冒病毒變得更兇狠。不管病毒是在堪薩斯州或是其他地方從動物轉移到人類身上,它在從人到人之間的傳染過程不斷突變,逐漸變得更有效率,從一九一八年春天流行的溫和感冒轉變成秋天那波爆發力強勁、手段毒辣的殺手。但當它的威力接近頂點時,另外兩個自然律就出現了。

一個是免疫力的進化。當病毒掃過某個群體之後,這個群體就會發展出某種抵抗力。同一種病毒在抗原漂變前不會再感染同一個人。一九一八年感冒病例在一個群體中從出現到消失的週期大約是六到八個星期。在人群密集的軍隊中,這個週期大約是三到四個星期。

之後可能還有零星病例,但是大流行已結束,結束得相當突然。流行的曲線呈鐘形,但感染數字到了高峰之後會像懸崖般直瀉而下,只剩下少數幾個個案,接著就全部消失。

聖路易斯紅十字會汽車隊在流感流行期間值班。圖/rawpixels

以費城為例,十月十六日那個星期裡有四千五百九十七位市民死亡,流感讓這個都市崩潰,街道成為鬼域,人們傳說著黑死病降臨。但十天之後新病例急速減少,十月二十六日當局解除了關閉公共場所的命令。到十一月十一日大戰終止時,感冒已經從整個城市消失,來勢洶洶的病毒在燒光所有燃料後,很快就熄滅了。

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另一個自然律發生在病毒本身。它只是感冒。感冒病毒本身是危險的,它的危險超過平常想像的發燒或疼痛,但很少像一九一八年那樣造成殺戮。一九一八年那次病毒的毒性比史上任何已知的流行性感冒要強烈得多。

但一九一八年那波病毒和所有病毒一樣突變得很快。數學上有個觀念是回歸常態,也就是極端的事件之後,常跟隨著較不極端的事件。但這並不是定律,只是個可能性。一九一八年的病毒是個極端的例子,任何突變只會降低它的致命性,這是個事實。

所以正當病毒快要像中世紀的黑死病那樣消滅文明時,它的突變朝向常態發展,變成像大多數的感冒病毒一樣。隨著時間推移,病毒便不再那麼致命。

病毒襲擊時間越晚,威力就越小

這個現象首先出現在美國境內的許多軍營裡。在全美最大的二十個營區裡,前五個爆發流行的營區有百分之二十的病患感染肺炎,感染肺炎的人中有百分之三十七點三死亡。

俄亥俄州的雪曼軍營的官兵死亡率最高,是首先遭到感冒襲擊的營區之一,有百分之三十五點七的病患得到肺炎,感染肺炎的人中有百分之六十一點三死亡。雪曼軍營的軍醫因此被烙上汙名,但是軍方的調查發現他們的能力並不遜於其他軍營,他們也做了所有其他軍營做的事。只不過攻擊他們的病毒是所有病毒裡毒性最強的。

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三個星期之後,最後五個受襲擊的營區裡只有百分之七點一的患者發生肺炎;得到肺炎的人中只有百分之十七點八不治。

流行性感冒期間的急診軍事醫院。圖/Wikimedia common

另一個可能的解釋是軍醫在預防和治療肺炎方面變得比較有經驗,但是科學家和流行病學者們卻找不到支持這種論點的證據。軍方的調查小組領導人是喬治.舒柏 (George Soper) ,後來他被韋爾契提拔去主持美國的第一個大型癌症研究計畫。舒柏檢視所有書面報告,並約談多位醫官,他的結論是所有營區中唯一對抗感冒的有效措施是隔離感冒患者,甚至整支被感染的部隊。

但是這些措施「若沒有小心執行就失敗⋯⋯嚴格執行時會有一些效果。」除了病毒本身的突變之外他看不到任何有效、可以改變疫情的辦法。病毒襲擊時間越晚,威力就越小。每個營區裡同樣模式也在發生。同一個營區中在最初十天到兩週病倒的官兵死亡率遠高於在疫情後期被傳染,或是流行結束後才感冒的同袍。

第一批被病毒攻擊的都市:波士頓、巴爾的摩、匹茲堡、費城、路易士維爾、紐約、紐奧良,還有一些較小的城市都發生重大傷亡。同一個城市裡較晚被感染的人病情就比早期被感染的患者輕,死亡率也比在最初兩個星期被感染的人要低。

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在因流感死亡的一名士兵和一名水手的葬禮上,人們將棺材放進墳墓。圖/rawpixels

疫病後期才爆發流行的城市也有較低的死亡率。對一九一八年的流行病學研究中,一項非常小心的研究報告中指出,在康乃迪克「影響死亡率高低有個因素,就是爆發流行的時間與新倫敦發生流行日期的距離,後者是疾病首次進入康乃迪克州的時間⋯⋯病毒在剛進入康州時最為猛烈,然後逐漸趨於緩和。」

全美國,或者說全世界,都是這種模式,不過這並不是絕對的預言,因為病毒是永遠不會穩定的。在較晚被攻擊的地方病毒似乎更容易散播。

德州聖安東尼奧市有最高的患病率,但死亡率卻最低。病毒感染了百分之五十三點五的人口,全城有百分之九十八的家庭至少有一名感冒病患。但那時病毒已經變得溫和,感冒的人中只有百分之零點八的人病故(這個數字仍然是一般感冒死亡率的兩倍)。

病毒本身操有誰生誰死的生殺大權,不是任何醫護照顧可以相比的。

——本文摘自《大流感:致命的瘟疫史》,台灣商務出版,2020 年10 月5 日。
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臺灣商務印書館
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1897年於上海成立,由出身印刷業的夏瑞芳等四位先生創辦,原意只做印刷商業文件的生意,故以「商務」為名。1948 年臺北分館開業,隔年商務臺灣分館改名為「臺灣商務印書館」,開始獨立經營。商務印書館的靈魂人物王雲五先生,於 1921 入館擔任編譯所所長至 1929 年,1930 年受邀回館任總經理至 1946 年;王雲五先生 1951 年自香港抵臺定居,以股東資格對臺灣商務印書館提供業務諮詢;1964 年由王雲五先生擔任董事長,直到 1979 年,對於商務印書館能夠成為當今華文世界最早的現代出版社,有著畫時代的意義。 商務印書館出版超過萬種好書,既有經典叢書如萬有文庫、人人文庫、古籍今註今譯等,近年更開創新系列叢書,包括 OPEN、Ciel、新萬有文庫、VOICE、U 小說、Alinea 等,極獲好評,為臺灣出版界重要的老字號出版社之一。

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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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異味、分泌物異常?識破陰道炎的三大類型及治療方法
careonline_96
・2024/09/25 ・2035字 ・閱讀時間約 4 分鐘

圖/照護線上

當私密處的菌叢失去平衡,或是受到感染,會導致陰道發炎,並引發一些症狀。例如在覺得私密處會癢,有些刺激不舒服感;發現陰道分泌物的顏色或氣味改變了,變得難聞,分泌物的量變多或變得濃稠;在尿尿或性行為時更是不舒服,有時還會有輕微的出血。

最常見的三大感染性陰道炎分別是念珠菌陰道炎、細菌性陰道炎、及滴蟲陰道炎,由於致病菌不同,各有不同的特徵與治療方法。我們分別來看看:

癢癢為哪樁?三大感染性陰道炎

  • 念珠菌陰道炎(Candida vaginitis

念珠菌(Candida albican)是皮膚上常見的黴菌,但容易在一些溫暖濕熱處,像是口腔內、腋下或腹股溝的皮膚皺褶、以及私密初造成感染。在一些免疫功能不佳的人身上,或是使用從尿液排出糖分的藥物時,就可能會演變成會陰部的感染。

念珠菌陰道炎(Candida vaginitis)
圖/照護線上

念珠菌陰道炎患者的主要症狀是癢,而且會發現陰道有厚厚的乾酪狀分泌物,雖然沒有臭味但看起來比較濃稠;雖然念珠菌會讓陰道發炎,但這時陰道的酸鹼值界在正常的弱酸性,約3.8到4.5之間。若取樣則可以看到假菌絲。需要用抗黴菌藥治療。

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  • 細菌性陰道炎(Bacterial vaginosis

最常見的陰道炎就是細菌性陰道炎,這是起因於陰道正常菌叢的平衡被打亂了,所以通常陰道內沒有真正出現組織的發炎。性行為活躍的女性比較容易出現細菌性陰道炎,但就算沒有性行為,也會有菌叢失去平衡的狀況,也會讓人罹患細菌性陰道炎。

圖/照護線上

患者會出現水水的陰道分泌物,帶有淡淡的灰白色,而且有魚腥臭味,尤其這種不好的氣味會在性行為後益加明顯。取樣檢查的話,會發現陰道酸鹼值升高,大於4.5。細胞周邊有許多小小的細菌(Gardnerella vaginalis),我們稱為「線索細胞(clue cell)」;用氫氧化鉀檢驗的時候會有胺味。確診後需要用抗生素治療,但經常復發。

  • 滴蟲陰道炎(Trichomoniasis

陰道滴蟲(Trichomonas vaginalis)是由性行為感染到的其中一種寄生蟲。樣貌是單一細胞,帶有活動鞭毛。感染陰道滴蟲的男性會在其泌尿道長著陰道滴蟲,但通常不會有什麼症狀,萬一藉由性行為傳染到女性身上時,就會造成陰道發炎,並增加其他性病傳染的機率。

圖/照護線上

患者的分泌物水水的,但帶有泡泡,顏色是黃綠色,並帶有惡臭。這時患者的陰道發炎,酸鹼值升高,大於4.5。取樣可以看到正在活動的陰道滴蟲。確診後需要用抗生素治療,而且務必同時治療性伴侶。

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癢癢好可怕,我該怎麼辦?

  • 先不要泡澡、泡湯
  • 平常穿著棉質的底褲,避免穿著緊繃悶熱的褲子
  • 不要經常自行沖洗陰道,破壞正常菌叢
  • 上廁所完的擦拭由前至後,絕對不能由後往前
  • 不要用各種會造成局部刺激的物品,像是添加香氛的衛生棉,或是替私密處磨砂等
  • 減少性伴侶數目,並使用保險套

癢癢好害羞,何時該看醫師?

如果你覺得私密處癢癢,有點不舒服,又遲疑著究竟是不是該就診檢查,以下是你可以參考看看的準則。若有以下狀況,最好還是就醫檢查:

  • 異味明顯,分泌物多
  • 過去從來沒有這樣的狀況過
  • 自己曾在藥房取藥治療,卻沒有改善
  • 除了私密處不舒服外,還會下腹痛,或甚至有發燒
  • 本身有多重性伴侶,或是剛換新的性伴侶,要考慮是不是有罹患性病的可能

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新冠和長新冠可能影響:女性和男性生殖健康
A.H._96
・2023/06/17 ・2833字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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嚴重特殊傳染性肺炎(COVID-19)自 2019 年底至今,已邁入第四年,全世界至少有 6500 萬人患有長新冠(Long COVID),有時稱為「COVID-19 的急性後遺症(post-acute sequelae of COVID-19)」;至少在 10% 的新冠病毒(SARS-CoV-2)感染中可能發生,影響包括 200 多種症狀與多重器官系統的健康。

根據今年(2023)1 月《自然評論微生物學》(Nature Reviews Microbiology),由漢娜·大衛斯(Hannah E. Davis)與艾力克·白楊(Eric J. Topol)等人的論文指出,目前長新冠發病機制至少有五至六種假設,新冠病毒持續殘留在人體組織中,包括免疫失調微生物群破壞自體免疫血栓內皮異常、以及神經信號傳導功能失調等,目前尚無經過驗證的有效治療方法。

大衛斯與白楊等人發現,長新冠與所有年齡和急性期疾病嚴重程度相關,36~50 歲之間的診斷比例最高,大多數長新冠發生在「輕度」、「急性」的「非住院」患者中。此研究綜合整理了目前科學對長新冠認知的主要進展:包括免疫學和病毒學、血管問題和器官損傷、神經和認知系統、肌痛性腦脊髓炎(也稱為慢性疲勞綜合症,ME/CFS)和自主神經功能障礙與相關疾病、生殖系統、呼吸系統以及胃腸道系統。其中對生殖系統的影響分析指出,此類病徵在長新冠中經常出現報告,但卻很少有研究來記錄影響的程度,以及性別特異性的病理生理學。

新冠病毒(SARS-CoV-2)和長新冠(Long COVID)對生殖系統的影響。 圖/作者提供

新冠對生殖系統的影響

大衛斯與白楊等人的研究進一步探究長新冠對生殖系統的影響。

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在男性方面,生殖器官組織中存在病毒會增加勃起功能障礙的風險,這可能是由內皮功能障礙所引起;而長新冠患者的精子數量、精液量、活力、精子形態和精子濃度會受損,這些現象和 扮演細胞訊號傳導的細胞激素(cytokines)水準升高、以及精液中觀察到與細胞凋亡有關的凋亡蛋白酶(或稱胱天蛋白酶,caspase) 相關。 

在女性方面,目前已知受新冠病毒的影響包括:月經和月經前一周是觸發長新冠的因素卵巢中卵泡的庫存量(ovarian reserve)下降、以及生殖內分泌紊亂等。新冠病毒感染亦會影響卵巢激素的產生和(或)子宮內膜反應,同時患有新冠和月經不正常的人更容易出現疲勞、頭痛、身體疼痛和呼吸急促

最常見的月經變化包括月經不調經前症狀增加月經不頻繁等。研究也顯示,ME/CFS 與經前期焦慮障礙多囊卵巢綜合症月經週期異常卵巢囊腫絕經提前子宮內膜異位症有關。此外,妊娠、產後變化、絕經期和月經週期波動亦會影響 ME/CFS,並影響代謝和免疫系統變化。

在女性方面,目前已知受新冠病毒的影響包括:月經和月經前一周是觸發長新冠的因素、卵巢中卵泡的庫存量下降、以及生殖內分泌紊亂等。圖/envatoelements

經期相關的症狀 發炎反應可能扮演關鍵角色

而美國《時代》週刊(Time)則於今年四月,綜合報導了新冠病毒和長新冠對於男女生殖健康的影響,報導分別分析了最新醫學研究、案例以及後續影響人們的生育選擇。

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《時代》指出,根據美國人口普查局的最新數據(2023/3/22),在生育年齡(18~39 歲)患有新冠的成年人中,約有 25% 的症狀持續至少三個月,且女性得到長新冠的風險高於男性。《時代》訪問了長新冠的女性患者,並讓她們描述自己的情況,比如因為極度疲勞而使得原先的神經系統疾病惡化、大多數的時候只有走出家門走一小段路的力氣、或是每週只有足夠的精力洗一次澡。她們說她們很難想像要照顧寵物,更不用說照顧孩子了。

另一方面,長新冠可能影響成人的生育選擇,這個結果可以從另一個問題來觀察。報導中再次強調新冠確診後,對男性而言,新冠病毒可能會損害男性精子數量和品質睾丸功能激素水平,短期內也可能會降低生育能力、出現勃起功能障礙,使女性更難懷孕。就女性而言,某些生育指標在確診後至少幾個月內較低,而懷孕期間確診的婦女可能會影響月經週期增加子癎前症(preeclampsia)與早產等併發症發生的機會。對於患有子宮內膜異位症者來說,除了會增加長新冠的風險外,妊娠和 ME/CFS 亦可能互有關聯。

伊利諾伊大學厄巴納——香檳分校的教授凱特克蘭西(Kate Clancy),在接受時代訪問時說明,長新冠、經期變化和經期症狀發作之間彼此的連結,可能和「發炎反應(inflammation)」有關,因為「子宮在很大程度上是一個免疫器官」,它阻止病原體進入,同時讓胚胎安全生長,並定期脫落和修復組織,因此子宮對發炎和其他免疫反應高度敏感。

因此這也引發另一個問題:在婦女懷孕期間確診新冠,是否會對胎兒造成影響

長新冠對懷孕婦女的胎兒有何影響?

根據發表在 JAMA Network Open 的研究(2023/3/23),研究人員發現,懷孕期間感染新冠病毒的母親所生的男嬰,更有可能在出生後引發神經發育障礙,增加患自閉症風險。

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研究人員發現,懷孕期間感染新冠病毒的母親所生的男嬰,更有可能在出生後引發神經發育障礙,增加患自閉症風險。圖/envatoelements

在早期的研究已經確定,「懷孕期間的其他感染」與「兒童神經發育障礙」之間有關聯。但有關新冠病毒的部分,則是在此新研究中更進一步確認。馬薩諸塞州總醫院和哈佛醫學院論文共同主要作者 安德利亞愛德洛(Andrea Edlow),在接受訪問時說:「與母體新冠感染相關的神經發育風險在男嬰中不成比例地高,這與男性在面對產前不良暴露時已知的脆弱性增加一致。」

加劇的挑戰

另一位共同主要作者洛伊佩利(Roy Perlis)則指出,對於長新冠,有必要透過更大規模的研究和擴展長期監測,來進一步調查、評估這種潛在風險。此外,人們普遍缺乏新冠病毒染疫後的知識,亦存在許多錯誤資訊,對此,大衛斯與白楊等人在研究的最後呼籲,長新冠長期研究和護理知識的不足,是目前亟需解決的迫切問題。研究也呼籲,長新冠對生殖系統的影響,尤其在子宮內膜異位症等發炎性疾病間的機制研究尤其不足,應該要予以重視;除了向生物醫學界提供有關長新冠的教育外,更需要展開大眾宣傳活動、向公眾宣傳長新冠的風險和結果。

長新冠患者的臨床需求不斷增加,研究、評估和治療缺一不可;對於許多患者來說,長新冠不僅僅是一個醫療問題,它還會影響工作、人際關係和生活計劃,包括何時、如何以及是否生育孩子。長新冠不僅加劇醫病關係的挑戰,同時也影響未來世代的健康。

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