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疫情壓力大 慢性蕁麻疹患者心酸誰人知

careonline_96
・2021/08/17 ・1539字 ・閱讀時間約 3 分鐘

疫情壓力大  慢性蕁麻疹患者心酸誰人知

疫情爆發後,多數民眾改成線上購物,導致貨物流量倍增,每天的貨運量猶如過三節,有些物流司機的工時,每日 10 小時起跳,在工作量暴增、壓力也變大之下,就有一位慢性蕁麻疹的貨運司機提到自己的心酸,「由於長時間戴口罩,加上天氣時而悶熱,時而暴雨,常常覺得皮膚發癢,更擔心因無法常洗手及消毒,會在不自覺中觸摸到臉,反而把病毒及細菌帶到臉上,增加染疫風險。」疫情下,讓貨運司機不只忙,心更累。

慢性蕁麻疹可能原因

壓力及情緒容易誘發蕁麻疹發作

勻禾妍美學診所劉承翰院長表示,防疫期間外出規定不得脫下口罩,確實容易因為悶熱造成慢性蕁麻疹症狀惡化。目前慢性蕁麻疹患者多數與體質有關,另外壓力、賀爾蒙、自體免疫、特殊過敏原如環境溫度、流汗、太陽、食物等也都會誘發蕁麻疹,只要症狀持續達 6 週就稱作慢性蕁麻疹。

日前,門診就有一位 40 多歲慢性蕁麻疹媽媽,因疫情被迫放無薪假,面對收入銳減的壓力,加上長時間待在家照顧小孩,她形容「小孩的校門關彷彿是家長的鬼門開」,雙重壓力之下導致她無法適應,夜夜失眠,在這負面情緒及高壓循環下,加速惡化慢性蕁麻疹的症狀。

劉承翰院長提及,防疫期間,易敏族也容易因情緒壓力而引發過敏症狀。因此,疫情期間最重要的是保持好心情,長時間在家也要有規律的運動、培養個人興趣,維持良好的生活作息,才能避免壓力誘發過敏症狀。此外,也要勤換口罩、打掃消毒周邊環境,以減少病毒的傳染並降低過敏發作的機會。

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慢性蕁麻疹怎麼辦?

選對治療好武器 對抗蕁麻疹事半功倍

目前對於慢性蕁麻疹的治療,劉承翰院長表示主要是協助病人找到或是減輕導致症狀的惡化因子,接著會為患者開立長期口服的抗組織胺,以緩解皮膚搔癢的症狀,同時也會依症狀輕重、患者需求,調整劑量或是選擇合適的抗組織胺藥品。

劉承翰院長進一步提到,過去傳統的抗組織胺容易嗜睡甚至會影響肝腎。因此,特別提醒需要長時間專注力的人士像貨運司機、工程師及考生,或是有肝腎方面疾病的患者,更需要與醫師討論與自己最合適的藥物,選用不會穿透腦血障壁及影響肝腎的抗組織胺藥物,才能避免緩解了症狀,卻因副作用影響工作效率及安全性的問題。

目前已有「新型第二代抗組織胺」,可快速有效改善慢性蕁麻疹症狀,經研究證實服用一顆,1 小時內能迅速緩解過慢性蕁麻疹症狀,效果持續 24 小時。即使是有肝腎方面的問題,或是老年患者,都不需要另外調整劑量,安全性佳。

對抗蕁麻疹掌握 5 不 3 要

當蕁麻疹症狀發作時,劉承翰院長也提醒患者做到 5 不 3 要。「不抓皮膚、不洗過熱洗澡水、不過度清潔、不曬太陽、不壓迫皮膚(如穿著寬鬆衣服)」。而三要則為「要適度抒發壓力、要避開過敏原及刺激物、要與醫師討論合適藥物及遵從醫囑」,才能真正緩解過敏症狀。

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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

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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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癢到崩潰!破解慢性自發性蕁麻疹的治療迷思與對策
careonline_96
・2025/01/15 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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圖/照護線上

「那是一位 20 歲的大學生,因為蕁麻疹反覆發作,讓生活大受影響。」高雄長庚紀念醫院皮膚部副主任林尚宏醫師表示,「每次蕁麻疹發作,就像全身有螞蟻在爬,奇癢無比。患者全身皮膚佈滿抓痕,常抓到破皮出血。甚至讓他不願意上課,也放棄參加社團活動。」

患者一開始接受抗組織胺治療,後來再增加到四倍劑量時,症狀改善仍有限,讓他感到非常沮喪。林尚宏醫師說:「後來經過討論後,我們決定使用生物製劑。所幸,經過治療後,他的症狀終於獲得大幅改善,隨著病情受到控制,他逐漸恢復信心,也回到校園,積極參與各種活動。」

「慢性自發性蕁麻疹(Chronic Spontaneous Urticaria,簡稱 CSU)」是一種常見的免疫疾病,其發生率約為1%,可以發生於任何年齡層,以 20 至 40 歲較為常見。根據統計,女性患者比男性多,比例約為 2:1。

慢性自發性蕁麻疹主要與肥大細胞的過度活化有關,肥大細胞會釋放組織胺,而引發蕁麻疹反應。林尚宏醫師指出,慢性自發性蕁麻疹的發作不需要明確的外部觸發因素,不過有些患者的病情可能會因某些食物或環境因素惡化,例如海鮮、含有高組胺的食物(加工肉品、發酵食品)等。

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慢性自發性蕁麻疹發作時,全身各處的皮膚會散布大小不一、形狀不規則、劇烈搔癢的發紅膨疹,類似被蚊蟲叮咬後的紅腫反應,讓患者極度不適。林尚宏醫師說,這些紅疹通常會自行消退,不過可能在其他部位再次出現。如果紅疹反覆出現並持續 6 週以上,便符合慢性自發性蕁麻疹的定義。

慢性自發性蕁麻疹癢到凍未條
圖/照護線上

「發作時,患者常會描述像全身爬滿螞蟻、需要很多隻手來抓癢。」林尚宏醫師說,「因為搔癢難耐,患者皮膚上常會出現抓痕,常抓到破皮流血,非常困擾。」

慢性自發性蕁麻疹的症狀會干擾睡眠、學習、工作、社交,嚴重影響生活品質。林尚宏醫師說,不時反覆發作的蕁麻疹讓患者感到壓力和焦慮,影響心理健康。研究指出,慢性自發性蕁麻疹症狀嚴重程度與憂鬱、焦慮分數呈現顯著正相關。若有蕁麻疹反覆發作的狀況,建議儘快就醫治療。

一般而言,醫師會根據臨床症狀與病史來診斷慢性自發性蕁麻疹。林尚宏醫師說,少部分患者可能合併與甲狀腺、自體免疫問題相關的症狀,而會安排抽血檢查。

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慢性自發性蕁麻疹重點提醒
圖/照護線上

「很多患者認為蕁麻疹與特定食物或環境因子有關,因此會要求進行全面過敏測試。」林尚宏醫師說,「實際上,慢性自發性蕁麻疹是一種自發性疾病,不需要特定的外部觸發因素。進行過敏原檢測通常無法找到病因,對於診斷和治療的幫助有限,反而可能造成不必要的焦慮。慢性自發性蕁麻疹的處理重點應是症狀管理和控制疾病發作,而非過度依賴檢查或頻繁換醫師。」

慢性自發性蕁麻疹治療解析

慢性自發性蕁麻疹的治療分為幾個階段,一線治療會使用第二代抗組織胺,二線治療會增加第二代抗組織胺至四倍,大約 50% 的患者在使用抗組織胺後,可以達到良好的控制效果。

慢性自發性蕁麻疹治療策略
圖/照護線上

若第二線的治療無法控制症狀,便可考慮使用進入第三線及第四線治療。林尚宏醫師說,有機會更積極的改善蕁麻疹症狀。

也提醒患者,類固醇只適合於急性發作時短期使用,若長期使用,可能出現月亮臉、水牛肩、中樞型肥胖、下肢水腫等副作用。

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林尚宏醫師提醒,慢性自發性蕁麻疹是讓患者非常困擾的疾病,不過現在的治療工具已經可以有效緩解症狀,多數患者可以把疾病控制穩定。請與醫師密切配合,積極接受治療。

筆記重點整理

  • 慢性自發性蕁麻疹主要與肥大細胞的過度活化有關,不需要明確的外部觸發因素,不過有些患者的病情可能會因某些食物或環境因素惡化,例如海鮮、含有高組胺的食物(加工肉品、發酵食品)等。
  • 慢性自發性蕁麻疹發作時,全身各處的皮膚會散布大小不一、形狀不規則、劇烈搔癢的發紅膨疹,讓患者極度不適。這些紅疹通常會自行消退,不過可能在其他部位再次出現。如果紅疹反覆出現並持續6週以上,便符合慢性自發性蕁麻疹的定義。
  • 慢性自發性蕁麻疹是一種自發性疾病,進行過敏檢測通常無法找到病因,對於診斷和治療的幫助有限,反而可能造成不必要的焦慮。慢性自發性蕁麻疹的處理重點應是症狀管理和控制疾病發作,而非過度依賴檢查或頻繁換醫師。
  • 慢性自發性蕁麻疹的治療分為幾個階段,一線治療會使用第二代抗組織胺。如果患者對標準劑量的抗組織胺反應不佳,醫師會嘗試調整劑量,部分患者的症狀能夠獲得控制。
  • 若第二代抗組織胺無法控制症狀,便可考慮更積極治療,有機會改善蕁麻疹症狀。

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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

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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