懷孕期與生產前後的營養，會影響媽媽與嬰兒的基因表現？

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 作者／醫療新知
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• 林口長庚醫院 兒童內分泌科 邱巧凡醫師／新生兒科 江明洲醫師

兒童內分泌生長門診中很常出現的一個族群是「胎兒小於妊娠年齡」的孩子。

這些小朋友在長大的過程中，相較於正常出生體重的孩子，容易出現身材矮小、性早熟、過重、肥胖，甚至到成人時期罹患代謝症候群與心血管疾病的風險也明顯較高，兒童健康守護者應特別留意。

什麼是「胎兒小於妊娠年齡」

胎兒小於妊娠年齡（small for gestational age, SGA）是指「出生體重低於同樣妊娠週數新生兒第十百分位或低於負二個標準差者」。

如何知道我的孩子是否為「胎兒小於妊娠年齡」

大家可以參考以下圖片對照寶寶出生週數與體重，即可得知寶寶出生體重是否符合該週齡。

舉例來說：一個懷孕 39 週出生的足月寶寶，出生體重只有 1800 公克，屬於「胎兒小於妊娠年齡」。

為什麼會「胎兒小於妊娠年齡」

造成「胎兒小於妊娠年齡」的原因包含：母體因素、胎盤因素與胎兒因素。

• 母體因素：如高血壓、子癲前症、營養不良、甲狀腺功能低下、感染、抽菸、吸毒、飲酒、高齡妊娠等。
• 胎盤因素：如胎盤血管異常（如單一臍動脈、雙胞胎輸血症候群）。
• 胎兒因素：染色體異常、先天性異常、胎兒感染等。

「胎兒小於妊娠年齡」孩子成長過程會面臨哪些健康問題

• 新生兒時期

約有 1／3「胎兒小於妊娠年齡」寶寶，在新生兒時期因為肝醣儲積不足，脂肪量不足，造成「低血糖」的發生。也容易因為體表面積相對較大，皮下脂肪相對不足，而增加「低體溫」的風險。若早產合併胎兒小於妊娠年齡，也明顯「增加新生兒死亡率」。

• 嬰兒期

「胎兒小於妊娠年齡」的寶寶往往在出生後 3～6 個月開始出現「追趕生長」，且常常體重追趕得比身長來的快。研究發現，此階段的體重快速增加將大幅提升未來長期肥胖、代謝性症候群與心血管疾病的風險。

• 兒童時期與青春期

生長

大多數「胎兒小於妊娠年齡」的兒童，可在成長過程發生「追趕生長」。即生長速率可高於同齡同性別之平均值，使生長曲線逐漸邁入正常範圍。將近 90%「胎兒小於妊娠年齡」的兒童可在兩歲前完成「自發性追趕生長」；若「早產」合併「胎兒小於妊娠年齡」，則需要更長時間完成追趕生長，大部分可在四歲前追趕達標。

然而，仍然有 10% 左右的「胎兒小於妊娠年齡」兒童無法完成自發性追趕生長，造成終生持續身材矮小。此族群目前在美國、歐盟與日本皆已列為「生長激素治療」之適應症族群。此族群透過適當的生長激素治療，除了可改善身高預後，還可改善身體組成（減少脂肪量、增加肌肉量）、改善高膽固醇血症，並提升骨質密度。

青春期發育

大多數「胎兒小於妊娠年齡」的青春期發育時間會落在正常時間：女孩 8～13 歲，男孩 9～14 歲。但平均而言，「胎兒小於妊娠年齡」兒童的青春期還是會早於正常出生體重的兒童（初經比正常出生體重兒童提前 5～6 個月），女孩容易發生「早發性陰毛發育」，青春期的進展速度也較快，但青春期階段的生長速率卻較為緩慢，而這樣「偏早又偏快的青春期，以及偏慢的長高速率」，往往不利於理想成人身高的達成。

神經發展與認知

大部分「胎兒小於妊娠年齡」兒童的腦部發育是正常的。但在極度早產兒，會增加發展遲緩、認知功能障礙、注意力不足過動症與學習障礙的風險。

• 成人時期

相較於正常出生體重的兒童，「胎兒小於妊娠年齡」兒童在成人階段有較高的機率罹患中樞型肥胖、脂質異常、胰島素阻抗、葡萄糖代謝異常、高血壓等代謝症候群與心血管疾病，特別是兒童時期高熱量飲食、體重快速增加的肥胖兒童。由此可見「小時候胖」幾乎註定成人以後肥胖的趨勢，甚至助長成人肥胖併發症的發生。

「胎兒小於妊娠年齡」的寶寶，從出生一直到長大成人，都有許多健康議題需要特別關注。建議此族群家長，應格外留意以下幾點：

1. 「胎兒小於妊娠年齡」的寶寶，於兩歲以前的生長曲線未達標請先不要過度擔心，出生後應密切配合新生兒科醫師或兒科醫師的追蹤安排，留意後續的生長發育狀況。
2. 若 3～4 歲生長曲線仍明顯落後，請就診兒童內分泌科進一步評估診療。
3. 應留意是否過早出現第二性徵。若女孩 8 歲前胸部、陰毛發育，10 歲前初經來潮；男孩 9 歲前睪丸長大、陰莖明顯變長變粗、長陰毛，請務必就診兒童內分泌科。
4. 應避免不當餵食導致過度的體重增加，因為這將大幅提升未來代謝症候群與心血管疾病的風險。

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• 「科學新聞解剖室」案件編號 38

• 文／黃俊儒、賴雁蓉、陳儀珈

案情

2020 年 1 月 21 日，自中央流行疫情指揮中心公布^[1]台灣第一個新冠肺炎確診案例開始，疫情至今已延燒兩年多。過程中，我們歷經了兩個多月的全國疫情警戒第三級^[2]、清零的舉國歡騰，但很遺憾，疫情仍未宣告結案。今年四月，新一波 Omicron 所開始造成的確診數節節攀升，再度拉扯我們的焦慮神經。在防疫政策逐漸從清零轉向共存，確診數連日破萬的今日，我們該如何避免成為確診者？如何提升免疫力與保護力？如何成為獨特的天選之人？等等，儼然成為最具話題性的議題。

隨著疫情拉長戰線，各種防疫知識、妙方、偏方與日俱增，解剖員就在不同的親友的 LINE 群組中看到這一則許多人都轉傳的熱門影音^[3]，扛著「不想染疫？名醫教你 5 招自救法：預防確診、快速康復」的響亮標題，頗有為無助大眾指點明燈的救世感。

簡單明瞭的「5 招」自救法，實在為焦慮的民眾提供了一條明確又簡單的防疫大道，加上又是醫生現身說法，實在太安心了。但解剖員仔細觀看影片內容，仍不禁冒出幾個疑惑——如果這麼容易，為什麼確診數依舊居高不下？疫情指揮中心為何不參考作為全民指引呢？面對諸多疑慮，就和解剖員一起深入探查防疫的灰色地帶！

解剖

一、台灣的名醫快要跟孝子一樣多了！？

「不想染疫？名醫教你 5 招自救法：預防確診、快速康復」，瘟疫蔓延的年代，來自「名醫」的建議，或許足以作為許多民眾心中的慰藉。但是，到底符合什麼樣的資格，才可以算得上是「名醫」呢？只要是「有名」的醫生，都適合為疫情代言嗎？

這段期間，各大媒體無不熱衷談論、討論、辯論疫情的種種：要打哪個廠牌的疫苗？小孩要打疫苗嗎？要如何預防？疫情指揮中心的政策是否合宜？在媒體前侃侃而談的醫生們，儼然成為世人的救世主，但是也偶爾會發現，醫生之間的言論也有矛盾之處。那麼，我們要相信誰說的呢？

例如，胸腔外科蘇醫師在臉書上發表^[4]：「當國外都在強調會重複感染，卻只有台灣在強調感染會有『無敵星星』」。對此，前台大感染科林氏璧醫師則協助緩頰澄清無敵星星的概念：「主要論點是「混合免疫」（Hybrid immunity），強調的是混合感染後產生的免疫力，對未來的任何變種病毒應該都更有免疫記憶、更能防重症，如此而已。」^[5] 兩位都是很有名的醫師，觀點卻不盡相同，我們要相信誰呢？

再者，這麼複雜的疫情，哪一科的醫生最適合為新冠疫情發聲呢？胸腔科的醫師適合嗎？身心科的醫師呢？和疫情最直接相關的醫生專家應該是誰呢？「事實查核中心」的醫生專訪^[6]中提到，就學理上，小兒感染科或許才是最熟悉疫苗的專家，他們替民眾施打過最多疫苗，因此最瞭解。但我們也常看到很多不是疫情控制相關領域的醫師抒發意見，大多數是善意提醒民眾應注意的事情，從各種角度來防堵疫情。

這倒也無妨，但可以確定的是，面對這麼複雜的百年一疫，所謂的「名醫」或是「專家」，都不是這麼容易的可以輕易地界定出來。

回過頭來看，影片中提出五招自救法的江醫師，算是「名醫」嗎？經過解剖員抽絲剝繭地搜尋後，發現江醫師在網路媒體平台^[7]上寫著腎臟科專科醫師，長期研究保健食品、癌症預防、血管通路問題診斷及治療等，涉獵十分廣泛。除了醫生本業之外，江醫師同時也是一位很成功的健康食品經營者，所經營的公司^[8]營運販售多樣健康食品和保健品。

此外，搜尋的過程中，也很意外地發現，江醫師經常於許多媒體中曝光，同時也是幾個社會新聞裡面的當事人^[9]。所以，如果從媒體曝光的角度來看，江醫師確實「很有名」，但是誠如先前的討論，這樣的「有名」是不是可以轉換成足以針對疫情提供專業意見的「名醫」，這可能就待商榷了。台灣媒體界有個笑話，就是新聞報導中「女的都是正妹，男的都是肥宅，出車禍的都是孝子！ 」

當新聞中的「名醫」快要跟「孝子」一樣多的時候，也是閱聽人需要小心判斷的時候。

二、維生素 D、魚油、藻油、蜂膠真的神奇好棒棒嗎？

在這一部訪談影片中，所謂的「5 招自救法」指的是維生素 D、魚油／藻油、蜂蜜／蜂膠、鋅、鹽水漱喉這五項。江醫師引經據典、旁徵博引了許多論文數據，還有看起來「很科學」、「很實證」的實驗統計結果，告訴觀眾哪些營養補充品真的可以有效預防重症，甚至減緩新冠疫情的症狀。

經過解剖員的查證，江醫師引用的醫學研究確實存在，不過這些研究結果真的如同影片中所描述的這麼篤定嗎？我們從最廣為人知的疫情營養補充品——維生素 D 開始說起。影片中，江醫師秀出了一篇統合分析（Meta-analysis）論文的數據，言之鑿鑿地告訴大家，攝取維生素 D 補充劑，不僅可以讓住院率降低一半，也可以讓插管率降低大約 26%，「它是有效的，可以幫忙避免轉成中症、轉成重症！」。

然而，面對一樣的圖表數據，原始論文的作者，卻遠遠沒有江醫師所演繹的這般篤定，文章^[10]是這麼寫的：「維生素 D 『可能』和較低的插管率、較短的住院天數『有關』」，而且在最後指出：「需要更進一步的研究，才能確認這些數據之間真正的關係。」因此，不能說江醫師所引述的資料毫無根據，但是最主要的差別在於研究結果的篤定程度。當然，謹慎的醫學研究者會十分小心地推論及下結論，但是媒體訪談往往更在乎戲劇效果。

為了進一步瞭解這個問題，解剖員索性在許多醫學研究人員常檢索的 PubMed 期刊搜尋網站^[11]中，搜尋維生素 D、鋅、茶葉、漱口水、蜂蜜／蜂膠、藻膠等經常被熱議的偏方關鍵詞。針對 2022 的期刊研究結果，可以發現不同研究主題的研究關注度有落差（篇數如下圖所示）：維生素 D 及鋅的研究比較多，其他主題的研究則比較少。

再分析裡面的內容，例如可以發現學者們用過各式各樣的統計和研究法，探討維生素 D 在感染率、住院天數、重症率和死亡率上的關係。不過，這些論文的意見並不一致，多數可以區分為三種狀況：「正面，但有條件」、「有些狀況有效果，有些沒有」、「有點效果，但沒有顯著差異」，其中有不少論文認為維生素 D 跟某些數據有關，但也有不少研究認為無關。

更重要的是，維生素 D 對 COVID-19 在人體內的影響機制一點都不明朗。對此，美國國立衛生研究院（NIH）也在 COVID-19 的治療指引（COVID-19 Treatment Guidelines）^[12]，很明確地寫道：目前學界仍然沒有足夠的證據可以推薦或反對使用維生素 D 來預防或治療 COVID-19。

此外，江醫師在節目中大力推廣的魚油、鋅、蜂蜜和蜂膠，也多存在類似的狀況。其中，江醫師在「蜂蜜」的說明中指出蜂蜜裡面有雙氧水（過氧化氫的水溶液），吃了就可以幫你的鼻子和喉嚨消毒，而且蜂蜜含有的高良薑素、白楊素等成分，可以成功打斷病毒的複製。最棒的是，吃了「真正的」蜂蜜後，不會增加你的血糖！隨後，他也引用了一份巴基斯坦的論文，告訴閱聽眾，吃蜂蜜可以降低四分之一的死亡率。

依據解剖員的理解，雖然蜂蜜進入我們的體內後，的確會產生過氧化氫，但過氧化氫非常微量，跟可以拿來消毒用的雙氧水濃度相差甚遠，恐怕難以藉此殺死我們喉嚨中的病毒！而高良薑素、白楊素是否真的可以阻斷病毒複製？如同前述一樣，目前學界也同樣地無法有如此高度共識的認證。

再來，就是蜂蜜不會增加血糖的這個說法。蜂蜜與所有碳水化合物都一樣，不僅會提高血糖，而且對疾病管理和血糖控制並無好處，這是國健署都曾經公開澄清過的錯誤傳言^[13]。此外，若真的按照江醫師所言，60 公斤的人每天要攝取 60 公克的蜂蜜，再加上平時所攝取的糖分，長期吃下來，可能要小心在成功抵擋病毒之前，就先變成一個大胖子囉！

從 2020 年 COVID-19 疫情爆發，直到這部受訪影片上線，隨著病毒不斷產生變異病毒株，各國的疫情瞬息萬變，對於步步謹慎的科學研究來說，兩年半的時間，真的太短了！ 雖然疫情期間，COVID-19 的研究百花齊放，但在這麼短的時間內，科學家能做到的，也只能慢慢累積數據，還沒有辦法在各種細節上這麼快地得到共識。因此，科學家們發表論文時，用詞與結論通常也都不會非常斬釘截鐵。他們知道自己單一的研究論文面臨許多限制，沒有辦法直接成為科學界的代言人，更不可能藉此強烈主張某個行動或是食品有直接的療效。

若我們細細解剖江醫師所引用的文獻，會發現他是在尚且渾沌、並未凝聚共識的科學界中，挑出部分支持他論點的文獻，並宣稱這是有「科學研究支持」的補品。或許，江醫師是急著想要守護民眾的健康，也或許是媒體需要有一些節目效果，所以無法像專業醫學研究人員那般謹慎溫吞，但事實是，這些內容及態度確實不是目前醫學界的共識。

由於這「5 招自救法」並沒有什麼立即的危險性，所以一般民眾如果抱著「有病治病，無病強身」的態度姑且參考之，或許也無大礙。但如果可以審慎地瞭解這些自救法並沒有影片中這麼「絕對」與「篤定」的效果，對於我們判斷其他更為相關及迫切議題，都將會是有幫助的！

三、順便賣點東西又何妨？

其實解剖員很願意相信，在這一次疫情中，許多醫生積極地發言討論疫情，多是基於對社會的責任感。當然，如果在這樣的過程中，可以帶來一些實質的好處，應該也是不錯的選擇，畢竟此乃人之常情。

在這則影片中，江醫師搭配國外知名期刊的研究，逐一分享該研究大致上如何進行、該營養補充品在什麼時間點能發揮效果，善心地為大家整理出四項增強免疫力的保健補充品，外加一項非常容易執行的食鹽漱口方法。江醫師運用自己的專業，搜尋並整理出有效的保健產品，無非也是希望大家都不要染疫，能夠健健康康地挺過這場戰役。

只是，當解剖員循著江醫師的建議搜尋相關保健品時，一不小心地就滑進了主講醫生自營商店^[14]的頁面，也意外地發現影片中提到的幾項保健抗病毒產品，例如魚油、蜂膠、維生素 D 等，都是商店裡面的熱銷產品，甚至有幾項產品在解剖員查閱時已售罄。在蜂膠產品頁面中，還貼心地提醒使用者在疫苗施打前後該如何補充，算是非常佛心。只是，這些看似不經意卻又密切的連結，不免讓解剖員感受到一股濃濃的置入性行銷味道。

台灣人一直對於各種健康食品情有獨鍾，根據經濟部統計^[15]資料：「隨人口結構高齡化，預防保健意識提升，機能性保健及營養補充食品需求漸增，帶動保健營養食品 109 年產值達 195 億元續創新高，年增 9.78%，連續 6 年正成長」。平時就穩定成長的狀況下，再碰上大疫情時代就更不得了，有「名醫」加持的保健方法當然無庸置疑地成為大家追逐的焦點，而這也成為疫情期間另類的一門好生意。

基於民眾面對病毒時的焦慮而進行恐懼行銷，向來就是生意人屢試不爽的商業模式。雖然保健商品不是一種會立即造成危險的消費，但是當媒體訪談的專家夾帶專業權威形象和過度篤定的口吻，引起行銷效果時，則不免造成某些衝動性消費，甚至不當地把保健跟防疫進行過度連結。雖然暫時不傷身，但如果經常這樣傷荷包，可能也不是一件好事喔！

總結

兩年多來的防疫期間，我們走過、路過在各種場合、各種媒體中最常聽到的防疫提醒，就是做好個人防疫。像是口號，也像是標語，雖然心累，但也的確是生活中無法切割的一部分。為了提高免疫力，買點保障、吃點保養品補足營養當然沒有什麼不好，但如果因為媒體透過名人的推波助瀾而導致心慌，使得從早到晚狂吞各種營養品，或搶購名人掛保證販售的商品，這就真的大可不必。

據此，本解剖室給予這系列新聞以下評價：

註解與參考資料

1. 我國藉由登機檢疫即時發現首例中國大陸武漢移入之嚴重特殊傳染性肺炎個案 指揮中心提升中國大陸武漢之旅遊疫情建議至第三級警告
2. 因應本土疫情持續嚴峻，指揮中心自 110 年 5 月 19 日至 5 月 28 日止提升全國疫情警戒至第三級，各地同步加嚴、加大防疫限制，嚴守社區防線
3. 【健康】不想染疫？名醫教你 5 招自救法：預防確診、快速康復！ft. 江守山醫師｜下班經濟學 254
4. COVID 感染完會有無敵星星？
5. 「無敵星星」真的威！何美鄉再提綜合免疫力神威：不要恐懼被 OMICRON 感染！
6. 疫情謠言鋪天蓋地，專家如何突破同溫層傳遞正確醫學知識？上億點閱醫師部落客經營新媒體平台心法大公開。專訪林氏璧（感染科醫師）
7. 江守山醫師
8. 江醫師健康鋪子／魚鋪子
9. 名醫江守山詐健保費被解雇 他不滿告新光醫院確定輸了
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12. Vitamin D｜COVID-19 Treatment Guidelines
13. 健康網》糖友吃蜂蜜不會影響血糖值？ 國健署：錯
14. 江醫師健康鋪子／魚鋪子
15. 無畏疫情來襲，食品製造業 109 年第 1 季產值逆勢成長 2.41%