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【記錄】M.I.C.III 之「醫籠」:群策群力破籠而出,還是束手無策死在籠中?

PanSci_96
・2012/10/29 ・2357字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 519 ・六年級

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上週六(10/27)舉辦的第三場M.I.C.,邀請到台北市立關渡醫院主治醫師,也是醫勞盟的秘書長,《醫療崩壞》作者之一方瑞雯醫師,以及目前就讀臺北醫學大學醫學資訊研究所博士班,持續在資策會內推動醫療資訊化的資策會前瞻所組長黎煥中,兩位分別在14分鐘內,從醫療困境、未來醫療,切入目前急遽崩壞的醫療環境問題。

這次參加的朋友,除了關心此議題之外,也有不少在醫療第一線的醫師、醫療人員,或是醫學生參與;另外,因親人生病而感到病人之無奈,於是創立「病後人生」網站的站長也參加了這場討論。巧合的是,由於舉辦地點鄰近三軍總醫院汀州院區,還有順路經過的醫師看見海報就直接現場加入討論!(照慣例,所有參與者都有自我介紹)

接著,先由方醫師上場(這次就沒有猜拳決定先後順序了)。方醫師提到,現在內科、外科、兒科、婦產科、急診還有麻醉科,六科的醫師大量出走形成「六大皆空」,已經不只是媒體報導的「四大皆空」或「五大皆空」了。從數據中我們得知,台灣368個鄉鎮中,居然有243個沒有急診醫師!然而現在政府一方面鼓勵國民生育,但國內沒有足夠的婦產科醫生照顧孕婦還有接生,從數據來看,人均婦產科醫生愈低,對新生兒以及產婦的風險就愈高!去年台大醫院徵急診醫師只來了一位,婦產駐院醫師甚至無人問津,這代表從好幾年之前就已經沒有醫學生選這些科了。不只現在缺少急診、婦產科醫師,未來還會因為無人接手、醫生過勞而越來越缺。

造成六科醫師出走的原因主要是風險高、工時長,但待遇卻沒有比較優,更關鍵的是「醫病關係的改變」-醫師和病患彼此的不信任,專業不受到尊重。醫師害怕捲入醫療糾紛,於是施展「防禦性醫療」,以致於病患感覺不受到照顧,甚至出現系統性「醫療人球」(醫院不敢接收的病患)的事件。醫療品質惡化,病患或者家屬不信任醫師,寧可相信自己收集到的資料(網路搜尋、圖書或「問來的」),使得醫病關係更為緊繃。

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第二位講者,是長期研究跟推動醫療資訊化的資策會黎煥中組長(型男啊!),分享未來科技應用在醫療的幾種可能。他以身體的「行車記錄器」為例-由於數位儲存裝置的普及,隨時記錄生理狀況,在需要時提供給醫師分析,配合最近「Big Data」與雲端的發展,這樣的概念在技術上已經可行。

不過資訊科技是否真的能幫上醫師的忙呢?從減少許多浪費時間的例行性作業、如登錄資料、上傳資料、統計資料、傳輸資料…來說,的確可以讓寶貴醫療資源用在更精準的面向上。不過撇除現在繁瑣又諸多限制的「個資法」,第一線的醫師,尤其是急診醫師,需要在非常短的時間內下診療判斷,無法花時間先分析大量的資料,軟體必須要預先將龐大的資料轉換成更具意義的資訊才行。然而,醫師累積多年的醫療經驗,卻又難以由軟體取代。此外,許多新穎的醫療科技(不僅是資訊科技)的成本昂貴,初期只有富人能夠負擔,或是需要高度的政府補貼,可能會擴大貧富受到醫療保障的差距。

討論的過程中有朋友問到「既然缺少醫師,那麼廣設醫學院或者開放外籍醫師是否能解決問題?」身處醫療第一線的醫師們回應說:「不可行。」如果醫療環境沒有改善,增加新兵只會因為缺乏經驗而更容易退出。再者,醫療經驗非常仰賴師徒制的傳承,那也是將課堂上的理論轉換成實際治療行動的關鍵,貿然增加醫學院只會讓情況更糟。當台灣醫療環境如此糟糕,不管是在哪個超容易取得醫生執照的國家來的醫生也不見得願意來淌混水。

方醫師說,她不敢說醫療困境不會更糟,醫勞盟呼籲政府正視並著手改善的制度,像是立法規定醫師的工時、司法在對醫療糾紛的判決時能更慎重、落實分級醫療…等等。那,民眾還有基層醫師能做些什麼?也許可以先「了解醫療現況」,並且彼此尊重、各退一步,從改善緊繃的醫病關係做起。黎組長則相對樂觀,相信困境有一天會改善,在此之前,加油!

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▲方瑞雯醫師簡報檔案。

▲黎煥中組長簡報檔案。

感謝各位朋友參與,希望大家都有所收穫。也感謝提供了溫馨場地的 Infinity Cafe,以及贊助好書的貓頭鷹出版,參加本次活動的朋友都可以獲得一本《醫療崩壞!沒有醫生救命的時代》

錯過這次M.I.C.的朋友,請密切注意下一場。活動將在11/23舉行、地點未定,至於主題是什麼,很快就會公佈囉!

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關於 M. I. C.

M. I. C.(Micro Idea Collider,M. I. C.)微型點子對撞機是 PanSci 定期舉辦的小規模科學聚會,約一個月一場,為便於交流討論,人數設定於三十人上下,活動的主要形式是找兩位來自不同領域的講者,針對同一主題,各自在 14 分鐘內與大家分享相關科學知識或有趣的想法,並讓所有人都能參與討論,加速對撞激盪出好點子。請務必認知:參加者被(推入火坑)邀請成為之後場次講者的機率非常的高!

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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
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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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《醫院恐怖故事》:下一個就輪到你
活躍星系核_96
・2015/08/04 ・1057字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 464 ・五年級

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內容來源

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【記錄】M.I.C.III 之「醫籠」:群策群力破籠而出,還是束手無策死在籠中?

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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【紀錄】M.I.C. X 科技大觀園:血刃
雷漢欣
・2014/08/26 ・3958字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 498 ・六年級

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本場講座的三位講者:曾清秀老師、蘇上豪醫師和林啟萬老師

我們享受著先進的醫療服務和科學知識,應該很難想像過去的醫學在我們眼中有多麼荒謬,像是四百多年前,放血和灌腸在歐洲被視為百病之解,兩百多年前的醫師必須打開病患的胸膛才能進行心臟按摩,甚至在一百多年前,量個血壓竟然還得劃開血管 !其實每個醫學變革都是科學家的華麗冒險,本期【M.I.C. 血刃】邀請到台大醫學工程學研究所的林啟萬教授、台北市博仁綜合醫院心臟外科的蘇上豪主任,以及中央大學機械工程學系的曾清秀教授,為大家分享醫學的發展歷史以及醫療的科技革新。

止痛晶片 體外刷一下就不痛

講者:林啟萬|台大醫學工程學研究所教授

在西方醫學上最重要的20個轉捩點,其中2/3是因為醫療器材的發明,像是哥本哈根小兒麻痺大流行時,醫療用的鐵肺幫助病童度過危險期,成績相當壯觀;醫療器材除了應用在攸關生命的重大手術,也發展到日常生活改善患者的生活品質,像是老年人的人工關節。 科技除了幫助醫生治療病患,也能讓科學家找到疾病的根源,例如,直到顯微鏡發明後,人們才能之道細菌是十二指腸潰瘍的病原。過去幾百年來,科技已經幫助醫生拯救更多病患,隨著人類基因體的解密和生物技術的發展,未來甚至能做到主動式、個人化醫學的預防和治療。

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廣義的仁慈—希望減輕患者的痛苦

林啟萬老師受到前人智慧的啟發,希望能減輕疼痛對人們生活造成的不便,因此研發植入式疼痛控制元件。 常見的舒緩疼痛方法為以痛制痛,像是按摩和物理治療,科學家發現電生理學後,電療也常應用在減痛的治療。許多人因為生活壓力或工作傷害造成下背疼痛,這雖然不是致命傷害,卻令人苦不堪言,醫生可以幫病患在脊椎裝上骨釘、骨板減輕壓力,但仍有15%的病患需要接受第二次手術;服用止痛藥也有長期濫用的風險,因此醫生尋找了其他的療法-電刺激。 林啟萬老師研發的植入室疼痛控制元件「Gimer」,命名來自於電影《星際大戰》中尤達大師的神奇手杖,Gimer植入在病患特定位置可以接收無線電訊號,發出刺激阻斷疼痛訊號以減緩病痛,療效可持續三天,只要從手持裝置操控就能止痛,可以省去就醫的麻煩,大大改善生活品質。Gimer已經在動物實驗上證實了止痛的療效,現在要將產品的材料符合安全規範,才能進行人體實驗,商品化造福人群。

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林啟萬老師

醫學是歷史、是生活、也是科學

講者:蘇上豪|臺北市博仁綜合醫院心臟血管外科主任

萬能的征露丸

醫學不是單獨存在的個體,醫學不只緊緊扣住生活,更是動人的歷史故事,談起醫療歷史,蘇上豪醫師說:「這一切……要從正露丸講起……」眾人滿臉疑惑,醫學史跟正露丸有什麼關係呢?

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大家都知道喇叭牌正露丸可以治療腸胃不適,但大家不知道的是,正露丸以前竟然被當作治療梅毒、肺熱病的萬能仙丹!日本早期的正露丸廣告上還印有軍人的忠勇形象,因為正露丸是阿兵哥遠征水土不服時的必備良藥嗎?蘇醫師說:「這一切……要從腳氣病說起……」眾人再度一頭霧水,難道拉肚子也跟腳氣病有關?

原來,正露丸的誕生不是為了止瀉,而是為了治療腳氣病。工業革命後的碾米技術提昇,人們可以吃到口感Q軟的精緻白米,卻因為卻少麩質中的維生素B1而導致腳氣病,但一百年前的人不知道維生素這玩意,也拿這個怪病沒辦法。他們觀察到腳氣病常見於監獄、軍隊跟療養院,三者都是擁擠、飲食衛生條件差的環境,因此當時對於腳氣病的病因有著兩派說法:毒物說和病菌說,分別認為腳氣病的病因是某種食物中毒或病菌感染,兩派學說的支持者分別是高木兼寬和森林太郎。

擁護毒物說的高木兼寬帶領海軍出征,他發現軍人上了船就得腳氣病,但到美國移地訓練後,軍人們抱怨美國食物難吃的同時,腳氣病竟也奇蹟似的好轉了,因此高木兼寬主張以和洋並食療法治療腳氣病。另一方面,留德的森林太郎堅信腳氣病是病菌造成的,因此他以殺菌用的雜酚油做成藥丸,讓日軍出征俄國時隨身攜帶。雖然以現在的知識來看,用正露丸治療腳氣病是條歪路,正露丸也當然沒有成功治療腳氣病,然而日俄戰爭的勝利,卻讓這臭臭的黑色小藥丸得到了出征露西亞(Russia)的光榮稱號——「征露丸」,這個名字一直沿用到二戰結束,為了政治考量才將這個侵略性的名字改成正露丸。

大家在高中的健康教育課,一定都跟安妮小姐有過親密接觸,但很少人知道安妮在成為CPR練習人偶之前,其實有個淒美的愛情故事!?「西施捧心,東施效顰」中的西施,成天胸悶胸痛,她究竟是得了什麼病?蘇醫師幽默道出的更多精彩醫療歷史,都在影片紀錄!

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蘇上豪醫師
蘇上豪醫師

科技與手術

講者:曾清秀|中央大學機械工程學系教授

外科醫生的九把刀

醫學不僅是科學,外科醫師的手感跟技術,更可說是一門藝術,曾老師先帶大家瀏覽手術室歷史照片,從過去簡陋的、雜亂的開刀房,到未來的高科技檢測、手術儀器,其中歷經的不只是醫學革新,也是科技的進步。研究手術導航的曾清秀老師將向大家介紹科技如何領導外科手術的進行。

手術刀是外科醫師的魔杖,透過鋒利的刀刃劃開疾病和健康,黑傑克藏在大衣裡的閃亮亮的手術刀,可以咻咻兩聲往敵人射去一刀斃命,現代外科醫生放在手術房裡的能量「刀」,不僅更銳利,用途也更廣了呢,除了傳統的手術刀,外科醫生的九把刀還有哪些呢?

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  1. 電刀:針狀或刀狀的金屬電擊,可瞬間產熱,蒸發組織水分,連續電能可切割組織,間斷電能可止血。
  2. 雷射刀:利用溫度效應(thermo effect)的原理,軟組織在吸收雷射能量後,升溫到60℃會開始凝固,有止血效果,不同組織依不同波長有不同反應,可做美容、視力矯正等手術。
  3. 光子刀:用直線加速器打出電子,激發X光,損害癌細胞的DNA以殺死癌細胞或阻止其生長,可依照腫瘤形狀變更照射範圍,也可調控放射線強度,缺點是照射方向有限、精準度低。
  4. 迦瑪刀:201顆鈷六十排列成球狀,發射放射線。針對腦瘤的治療,比起X光,更加準確,對表皮的傷害較小。
  5. 電腦刀:可動式X光射線,定位腫瘤位置,以移動的機械手臂改變X光照射方向,減少放射線對健康細胞的傷害。
  6. 螺旋刀:旋轉式X光射線,配合6D影像定位系統,X光束旋轉方位,降低對健康細胞的傷害。
  7. 海扶刀:用超音波治療,精準度可集中到一個米粒大,但只能應用在靜止的目標,且需以水作為介質,應用不廣。
  8. 質子刀:質子經過迴旋加速器產生帶電質子束,直接照射在腫瘤上,不像X光的能量隨距離下降,質子束在某個距離瞬間釋出能量,可以精準攻擊目標腫瘤,同時避免傷害健康的表皮細胞。

曾清秀老師
曾清秀老師

動手術也要開導航

開車在人生地不熟的地方,需要GPS將我們的位置顯示在地圖上,並且引導我們到目的地;治療腦瘤的手術,不僅像在玩電流急急棒,必須謹慎的擬定策略,小心翼翼走每一步,不能傷到脆弱的神經和血管,醫生用經驗斷定腫瘤位置,也像在未知國度找尋目的地一樣可能走錯路,因此醫生也需要導航指引腫瘤位置。在手術進行前,要先為身體做斷層掃描,製作「地圖」,將掃描的影像輸入電腦後,系統就像GPS的衛星,追蹤身體確切位置並結合身體地圖,放射機器得到身體地圖的資訊後,就能精確的瞄準目標。

影像定位系統不僅能用在放射線治療,也能用在其他外科手術。在脊椎打骨釘是風險很高的手術,若不小心傷到神經,可能損害運動能力,影像導航系統可以定位出脊椎的確切位置,提高準確度;相較於靜態的手術部位,在動態器官上進行放射線治療更為困難,肺部會隨著呼吸不斷的起伏,結合影像定位和X射線的電腦刀,可以及時追蹤變化的身體位置,在發射光束的前一刻瞬間更新定位,校正機械手臂的位置。

說到手術科技,不能不提到達文西機械手臂!外科醫生要執行大大小小的手術,大手術動輒好幾小時,醫生必須站在手術台旁,長時間低頭維持專注,非常耗體力,達文西機器人的引進,讓醫生可以坐在控制器前操控機器手臂,執行精密的微創手術較為輕鬆。達文西機器人的影像導引設備符合醫師的直覺動作,讓醫生能輕易上手,不僅可以為醫生節省體力,更延長了手部靈敏度逐漸下降的老醫生的執業年限,讓老醫生也能有第二春!因此醫院願意慷慨的投資這昂貴的醫療機器人。科學家仍持續研發醫療機器人的技術,未來醫生甚至可用google眼鏡和遙控器,在遠端操作機器人執行手術呢!

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講者與觀眾朋友的歡樂大合照

【關於 M. I. C.】 M. I. C.(Micro Idea Collider,M. I. C.)微型點子對撞機是 PanSci 定期舉辦的小規模科學聚會,約一個月一場,為便於交流討論,人數設定於三十人上下,活動的主要形式是找兩位來自不同領域的講者,針對同一主題,各自在 14 分鐘內與大家分享相關科學知識或有趣的想法,並讓所有人都能參與討論,加速對撞激盪出好點子。請務必認知:參加者被(推入火坑)邀請成為之後場次講者的機率非常的高! 本場演講由科技部「科普資源整合運用推廣計畫」支持,PanSci泛科學與國家高速網路與計算中心共同舉辦。

本場演講由科技部「科普資源整合運用推廣計畫」支持,PanSci泛科學與國家高速網路與計算中心共同舉辦。感謝大邑文化支持科普好書 鐵與血之歌。歡迎大家到科技大觀園閱讀更多科學內容。