不易察覺的婦癌——認識卵巢癌的可能症狀及精準治療方法

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《腸胃不適小腹凸竟是「這裡」出問題！卵巢癌無聲侵襲》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「看起來就是一般中年婦女，小腹很大，有點脹氣，但她表示沒有特別不舒服，年屆四十工作忙碌要照顧家庭小孩，只覺得自己就是這三四年一直變胖，也不以為意。很久後才看婦科，沒想到一內診，不僅腹部有狀況、腫瘤蔓延到陰道，並且已經轉移到了肺部，是晚期卵巢癌。」

臺中榮民總醫院婦女醫學部主任許世典醫師指出，卵巢癌在早期沒有明顯的症狀，且無特異性，故有高達約 50% 至 75% 的卵巢癌患者，確診時已是第三或第四期遠端轉移^[1]。 

根據國健署公布 109 年國人癌症發生資料統計報告，台灣新診斷卵巢癌個案共有 1,824 人，較 108 年新增 8.77%，名列台灣女性好發癌症第七位^[2]。許世典醫師說明，卵巢癌的種類相當多，最常見是上皮性卵巢癌，另外非上皮性卵巢癌包括性索基質癌、生殖細胞癌等。

除了生殖細胞瘤一般發生在 30 歲前，平均發生年齡 16 至 20 歲，其餘類別大概好發在 5、60 歲，但是每個年齡層都有可能發生，除了有明確的家族病史建議定期追蹤，不然由於卵巢癌早期症狀不明確，女性朋友需要特別留心身體異常症狀，若發現近一年，每個月有超過 12 次的下列症狀：

骨盆腔或腹部疼痛、腹部變大或腹脹、無法正常攝食或很快就有飽足感。

除了想到腸胃科，也需做婦科檢查，才有辦法早期發現、及早治療。

許世典醫師以臨床經驗分享，卵巢癌患者確診時的症狀大概分成兩類，大部分患者隨著腫瘤變大，有腸胃不適，或肚脹、腹部變胖，但求助腸胃科檢查後，卻無消化道異常，可能就不以為意因此耽誤黃金治療時間；另一類是急性腹痛到急診就醫，此時卵巢腫瘤常有扭轉或破裂，但因為有症狀，反而能在早期診斷。在此提醒女性朋友，腹部不適或變大，也要考慮到婦產科進一步檢查，以確認婦科狀況。

「很多女性朋友認為自己單身、或沒有性經驗，就不願意進一步檢查。另外很多人雖有接受子宮頸抹片，但是篩檢僅聚焦於子宮頸病變，而非卵巢癌。若有懷疑卵巢問題，當然抽血可以驗卵巢癌指數，但準確度較差。透過陰道或肛門內診、腹部或陰道超音波（但陰道超音波影像比較清楚，更為推薦），更能確認卵巢的狀況！」

許世典醫師指出，特別針對有子宮內膜異位症的女性，得到卵巢癌的風險相較正常人高兩倍以上^[3]，即便是沒有腹脹、腹痛等的腸胃道症狀，亦應定期做卵巢的追蹤檢查，以確保若有卵巢病變能及早被發現。

其他腫瘤通常會先切片化驗以確認是否是惡性細胞才行開刀，但目前卵巢癌診斷不建議用超音波或電腦斷層下做細針抽取，由於要避免若腫瘤破裂，一般建議直接開刀手術，完整移除腫瘤。若最初無法確定惡性與否，也可在發現腫瘤後追蹤一、兩個月後，再次確認這個腫瘤有無變化，才進行開刀。

早期卵巢癌，在可完整移除卵巢腫瘤不弄破腫瘤的前提下，可考慮微創手術，降低疤痕，但若腫瘤太大，有破裂風險，或已有腹內轉移，建議以開腹手術為主。年輕的女性，若病灶局限於單邊卵巢，可討論保有生育功能的手術方式。

許世典醫師說明，卵巢癌雖然因為早期症狀不明顯，許多患者確診時已經晚期，但只要積極治療並與醫師互信，即便是晚期也有機會延續存活期。上文中年婦女案例，手術後化學治療，雖中間有復發但開刀拿掉剩餘腫瘤後，透過癌症精準治療基因檢測，選定適用的標靶藥物後，自確診經過三四年的時間，不僅回歸工作、日常生活，並且腫瘤全部都不見了。

許世典醫師指出，中榮有非常好的手術團隊及先進醫療，因此患者存活率比歐美的平均值更高，並且中榮進行多項卵巢癌臨床試驗，輔以衛教師追蹤患者療程進度需求，再加上病友支持團體，提供患者全人照護。

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1. 認識卵巢癌：台灣癌症基金會
2. 衛福部國民健康署。2022,Dec 29。中華民國109年癌症登記報告
3. Chang, W. et al. (2014, April). Endometriosis and the Subsequent Risk of Epithelial Ovarian Cancer.

• 作者 / 黃家彥醫師
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《晚期卵巢癌術後治療不要等、不要停，醫師圖文重點提醒》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔

「醫師，我的下腹都脹脹的不舒服，很容易頻尿。」王太太揉揉肚子說，「最近食慾越來越差，體重掉了好幾公斤。」

替王太太做完子宮頸抹片後，醫師便利用超音波檢查卵巢、子宮，發現有一側的卵巢變得腫大、形狀不規則，而且骨盆腔裡還積了不少腹水。

雖然出現症狀的時間不長，但評估起來王太太已經屬於晚期卵巢癌，國泰醫院婦產科黃家彥醫師回憶，經過詳細解釋後我們就安排患者住院手術。卵巢癌容易在骨盆腔內散布，手術中醫師會盡量將看得到的腫瘤切除。術後也接續進行化學治療、標靶治療，希望可以把握治療時機，提升治療成效。

卵巢癌好發於中老年人，高峰大約在 50 – 60 歲，是婦科最常見的癌症之一。卵巢癌初期沒有明顯症狀，往往要到腫瘤變大影響周遭器官、或形成腹水時，才會出現症狀，可能的症狀包括腹脹、背痛、頻尿、骨盆不適、月經異常、性交疼痛、食慾不振、體重減輕、排便習慣改變等，黃家彥醫師說，等到出現症狀時大部分都已經是卵巢癌晚期，是相當棘手的癌症。

「卵巢癌的治療以手術治療為優先，能夠開刀的患者要及早接受手術，不能開刀的患者可以先接受化學治療，後續再評估是否可以手術。」黃家彥醫師解釋，「動手術的目的，一方面是要取得足夠的檢體以確定診斷，另一方面是盡可能將腫瘤切乾淨，卵巢癌很容易擴散到骨盆腔、或侵犯其他器官，醫師會盡量切除腫瘤。」因為解剖構造的關係，卵巢癌的標準手術會切除卵巢、子宮、淋巴結、網膜、還有癌細胞擴散地方。

接受手術治療後，大多數患者需要接受化學治療，然而還是有將近 8 成的晚期卵巢癌會復發，黃家彥醫師指出卵巢癌的治療困境，「即使開刀清得很乾淨，化療也都有完成，但是晚期卵巢癌的復發機率依舊很高，平均在 18 個月後復發，影響患者的存活。」

標靶治療幫助提升治療成效

受惠於分子醫學的進步，標靶治療也應用於卵巢癌的治療，舉例來說，抗血管新生標靶藥物可以針對血管內皮生長因子（Vascular Endothelial Growth Factor, VEGF）發揮作用，有助延長存活期。

當惡性腫瘤愈長愈大時，癌細胞的數量會愈來愈多，而需要消耗更多的氧氣及養分，黃家彥醫師解釋，為了獲取更充足的血液供應，腫瘤會分泌血管內皮生長因子 VEGF，促使周遭血管新生，長出分支。抗血管新生標靶藥物能夠與血管內皮生長因子結合，減少腫瘤組織的血管生成，讓癌細胞無法獲得氧氣及養分，進而達到控制癌症的效果。因為抗血管新生標靶藥物是利用抗血管新生的機轉來控制癌症，所以對於各種期別、細胞型態、基因型態的卵巢癌，都能發揮效果。黃家彥醫師解釋，根據 2021 年美國癌症治療指引（NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology），第 3、4 期卵巢癌病患於初次手術後，建議使用化學治療合併抗血管新生標靶藥物，有助提升治療成效。

在完成化學治療的療程後，可以繼續使用抗血管新生標靶藥物，鞏固治療成效，達到更理想的疾病控制。

「一般來說，卵巢癌術後大概 2 週後，如果傷口復原狀況穩定，就會開始進行化學治療。一般需要做六次療程的化學治療，在第二次化學治療療程開始，可開始加上抗血管新生標靶藥物。」黃家彥醫師解釋，「完成化學治療的療程後，若繼續使用抗血管新生標靶治療，可以延緩卵巢癌復發的時間、延長存活期。由於標靶藥物的專一性較高，相較於化學治療，副作用較少，也較輕。常見的副作用有高血壓及蛋白尿等，大多可以處理。」

晚期卵巢癌及早治療不要等，繼續治療不要停！

卵巢癌初期通常沒有症狀，女性朋友每年要定期到婦科檢查，除了做子宮頸抹片，還可以用骨盆腔超音波檢查子宮與卵巢，才有機會提早發現卵巢癌，若是等到出現腹脹、背痛、頻尿、骨盆不適、食慾不振、體重減輕等症狀時，大部分已是晚期卵巢癌。

發現卵巢癌後，如果能夠開刀就要盡快動手術清除腫瘤。由於晚期卵巢癌於術後復發的機會很高，所以術後請接續化學治療與標靶治療，合併使用抗血管新生標靶藥物，有助提升治療效果。黃家彥醫師說，化學治療結束後，可維持標靶治療，有助延緩復發、延長存活期。面對晚期卵巢癌，請與醫師密切配合，及早治療不要等、繼續治療不要停！

• 本文轉載自 Care Online 照護線上《晚期卵巢癌術後治療不要等、不要停，醫師圖文重點提醒》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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