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COVID-19 可能引發的精神問題

胡中行_96
・2022/05/09 ・2929字 ・閱讀時間約 6 分鐘

一位 29 歲的白人女性,聲稱吞了 20 顆普拿疼[註 1]自殺。她缺乏食慾,不易專注;兩週來心情低落,怎麼也睡不好,過去二日完全無眠;「眼見」烏黑的物質從嘴裡出來,又「耳聞」聖誕老人強迫她滯留醫院。她覺得自己腹中的嬰兒「失血過多,無法呼吸」,同時擔心懷孕的「妻子」陰道疼痛出血。稍後,她表明要回家找「丈夫」。

這名白人女子沒能解釋,為何同時擁有兩性的合法伴侶。語無倫次之後,察覺醫護人員懷疑她嗑藥,她決定誠實以告:由於被患有躁鬱症的生父性侵,她惡夢連連,不時落入過往回憶,彷彿瞬間重歷其境(flashbacks)[註 2],常常對周遭環境過度警覺,還出現人格解體[註 3]的症狀,彷彿所有的情感、知覺都事不關己。過去,她曾濫用古柯鹼、冰毒與酒精;這兩個禮拜,還每天呼麻。簡而言之,就是個無法撫平性侵創傷,遂走向墮落的悲劇。

該名女子聲稱被患有躁鬱症的生父性侵,導致惡夢連連,不時落入過往回憶。圖/Pixabay

家屬的說法和醫檢結果顯示什麼?

在為她掬一把同情淚之前,院方找來家屬求證,後者完全推翻以上說辭。

關於該女子的故事,她的丈夫與母親持另一個版本:患有躁鬱症的父親從來沒有性侵過她,而她這輩子也不曾濫用物質;吞幾顆普拿疼遏止頭疼是事實,講服藥自殺就言重了;她只有丈夫,沒有妻子;夫婦倆雖然嘗試懷孕,但女子目前絕無身孕。原本健康安好的她,二日前突然在深夜喚醒確診 COVID-19 的丈夫,說:「因為你的罪惡,我們得去見耶穌。」她極度憂慮丈夫會就此死去。接下來直到入院前,她僅睡了 5 小時。

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若是單純聽信任何一方,必會有失公允。因此,要做一系列的檢查,讓證據說話。毫無精神病史的女子,到院時確診 COVID-19,並呈現發燒、頭痛、喉嚨痛、失去嗅覺與味覺等症狀。尿液檢查結果,娛樂性用藥和懷孕等項目均呈陰性;倒是白血球酯酶(leukocyte esterase)與大腸桿菌呈陽性,但沒有尿道感染的症狀。血液中白血球計數為 9.8 K/μL,在正常範圍內;而普拿疼含量小於 15 μg/mL,沒有超越過量門檻 20μg/mL。精神狀態檢查方面,她雖然曉得自己身在哪裡,也認得人,卻不知今夕是何夕。思緒缺乏組織,無法執行延宕回憶(delayed recall),方才被告知的詞彙,不久便忘得徹底。

總歸,這名白人女子的確精神異常,症狀指向二種可能:譫妄(delirium)或精神病(psychosis)。前者是短暫的精神狀態變化,通常僅維持幾天;後者則是嚴重地與現實脫節。在這二個類似的鑑別診斷中,醫師究竟會如何抉擇?

疫情期間精神病例激增的原因

早在 COVID-19 疫情以前,SARS 和 MERS 流行的時候,就有神經精神醫學研究探討過冠狀病毒感染神經系統,對病患精神狀態的影響。冠狀病毒是單股的 RNA 病毒,有數種亞型,大多僅會造成輕微的上呼吸道感染。SARS 或 MERS 的住院病人中,若有精神問題,較常立刻出現的情形是譫妄;至於憂鬱、焦慮、創傷壓力症候群等,則要等到數個月後。COVID-19 疫情以來,不少精神科醫師觀察到,原本沒有相關病史,卻在確診後出現精神異常情形的人數增長。[註 4]

在《英國醫療期刊案例報告》中,甚至有位 36 歲的非裔美國婦女,本身和家人都沒有精神科病史,但在感染 COVID-19 後,竟也出現妄想、多疑等精神病的症狀,而且有別於譫妄,她的注意力十分正常。造成精神異常案例在 COVID-19 疫情中激增的成因很多,比方:缺氧、免疫反應、病毒感染腦部、治療的副作用,抑或是社交疏離等都有可能。不過,有些疫情期間出現的精神狀況,不與 COVID-19 感染機制直接相關,只是壓力造成的結果。[註 5]

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社交疏離也是造成精神異常案例在 COVID-19 疫情期間激增的成因之一。圖/Pixabay

後續治療過程與結果

回到先前故事中的白人女子,她是在感染 COVID-19 後精神狀態改變,父親的躁鬱症又算是相關家族病史,她因此被認為是罹患精神病,而非譫妄。發病機制可能是冠狀病毒從血液或周圍神經元,進入中樞神經系統。此時,大腦的發炎反應會觸動免疫系統,釋放出 IL-6、TNF-α 與 IL-1β 等細胞激素,正與一般首次精神病發者體內的狀況相同。

根據 2022 年 1 月《精神科案例報告》期刊的報導,這名白人女子入院後,每天服用 10 毫克的「奧氮平」(olanzapine),效果立竿見影,但副作用不小。因此,幾天後改成相同劑量的「阿立哌唑」(aripiprazole)。二者都是第二代抗精神病藥物,不過「阿立哌唑」造成體重增加的程度,比「奧氮平」輕微。住院五天後,這名白人女子終於精神狀態穩定,得以出院。

另外,上述《英國醫療期刊病例報告》裡的非裔美國婦女,則是先採用「奧氮平」,然後加上鎮定劑「氯硝西泮」(clonazepam)以抑制焦慮的情緒。最後全部撤換,出院前只剩每天服用 3 毫克「理思必妥」(risperidone),因為「理思必妥」比「奧氮平」不易增加病患體重。她總共住院 7 天,後來沒有依指示回診,還自行停藥,所幸沒有復發。

圖非當事藥物。經過抗精神病藥物治療後,這兩名女子的情況都有所改善。圖/Pixabay

註解

  • 註 1:每種西藥都有學名(generic name)和商品名(trade name),前者是標示成份的專有名詞;後者則是各廠牌為同一成份藥物取的不同名稱。這裡期刊原文提及的藥物學名是美、日、臺灣所謂的「acetaminophen」,在澳洲和英國等地則稱作「paracetamol」,中文翻譯為「乙胺酚」。雖然「普拿疼」只是乙醯胺酚的眾多商品名稱之一,但是較為臺灣民眾熟知,因而於此採用。
  • 註 2:瞬間重歷其境(flashback)是一種記憶或知覺回溯的現象,有點類似流行用語「回憶殺」的概念。美國心理學協會(American Psychological Association)將之分為二種:一、外在環境刺激,例如:文字、聲音、畫面等,觸發傷痛的回憶,可能與創傷壓力症候群(post-traumatic stress disorder,PTSD)有關。二、自發性地進入上次嗑藥時,知覺扭曲(perceptual distortion)的狀態,宛如時空錯置。使用 LSD 娛樂性用藥的幾個月到數年後,都有機會發生。
  • 註 3:人格解體(depersonalisation)是一種對自我感覺不真實的心理狀態,像是從外在的世界觀察「自己」這個角色。
  • 註 4:Rogers, J. P., Chesney, E., Oliver, D., Pollak, T. A., McGuire, P., Fusar-Poli, P., Zandi, M. S., Lewis, G., & David, A. S. (2020). Psychiatric and neuropsychiatric presentations associated with severe coronavirus infections: a systematic review and meta-analysis with comparison to the COVID-19 pandemic. The lancet. Psychiatry7(7), 611–627.
  • 註 5:Parra, A., Juanes, A., Losada, C. P., Álvarez-Sesmero, S., Santana, V. D., Martí, I., Urricelqui, J., & Rentero, D. (2020). Psychotic symptoms in COVID-19 patients. A retrospective descriptive study. Psychiatry research291, 113254.
  1. Bakre, S., Chugh, K., Oke, O., & Kablinger, A. (2022). COVID-19 Induced Brief Psychotic Disorder: A Case Report and Review of Literature. Case reports in psychiatry, 2022, 9405630.
  2. Laboratory Procedure Manual.
  3. Agrawal S., Khazaeni B. Acetaminophen Toxicity. (2021). StatPearls, 2022.
  4. Delirium – APA Dictionary
  5. Delirium – Mayo Clinic
  6. Psychotic Disorders – MedlinePlus
  7. Smith CM, Komisar JR, Mourad A, et al. COVID-19-associated brief psychotic disorder. BMJ Case Reports CP, 2020;13:e236940.
  8. Olanzapine – MIMS
  9. Aripiprazole – MIMS
  10. Wani RA, Dar MA, Chandel RK, Rather YH, Haq I, Hussain A, Malla AA. (2015). Effects of switching from olanzapine to aripiprazole on the metabolic profiles of patients with schizophrenia and metabolic syndrome: a double-blind, randomized, open-label study. Neuropsychiatr Dis Treat. 2015;11:685-693
  11. Flashback – APA Dictionary of Psychology
  12. Depersonalization – APA Dictionary of Psychology
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胡中行_96
169 篇文章 ・ 67 位粉絲
曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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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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當情緒像過山車?從亢奮到低落,解碼躁鬱症的真實面貌
PanSci_96
・2024/10/12 ・2253字 ・閱讀時間約 4 分鐘

躁鬱症(Bipolar Disorder),正式名稱為「雙向情緒疾患」或「雙極性情感障礙」,是一種讓患者的情緒不受控制地在極度亢奮和極度低落之間擺盪的精神疾病。這樣的情緒變化不僅僅是短暫的起伏,而是持續多天、甚至數週的狀態,對於患者的生活、關係和工作會造成重大影響。

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什麼是躁鬱症?

躁鬱症患者的情緒通常經歷兩個極端階段:躁期和鬱期。

在躁期,患者可能會感到無比的精力充沛、自信心爆棚,甚至會有過度樂觀和衝動的行為。然而,躁鬱症不僅僅是「情緒高漲」的表現,在躁期過後,患者往往會經歷嚴重的情緒低谷,進入所謂的鬱期。此時,他們會感到情緒低落、無力感、甚至有自我傷害的傾向。

近幾年大眾逐漸正視精神疾病的影響,許多名人也曾經公開分享他們的躁鬱症經歷,如歌手瑪麗亞.凱莉、演員小勞勃道尼。這些公眾人物的經歷讓我們看到了這種精神疾病的廣泛影響,以及如何對他們的創作、生活和心理造成衝擊。

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躁鬱症的分類與盛行率

根據跨國研究,不論種族、性別或地區,躁鬱症的盛行率約為 1%,這意味著每 100 人中就有一人可能經歷過躁鬱症的發作。如果將所有的亞型計算在內,終生盛行率甚至可能高達 2.4%。躁鬱症的發病年齡通常集中在 20 至 30 歲之間,超過 70% 的患者在 25 歲前就會出現早期症狀。

躁鬱症依照症狀的不同,還可以分為不同的亞型。最常見的分類是第一型和第二型。第一型躁鬱症的特徵是患者會經歷完整的躁期,通常會影響患者的日常功能,甚至需要住院治療。而第二型躁鬱症的躁期則相對較輕,稱為「輕躁期」,但鬱期仍然會對患者的生活造成嚴重影響。

躁鬱症根據症狀可分為不同亞型,最常見的是第一型和第二型。圖/envato

什麼是「躁期」和「鬱期」?

「躁期」和「鬱期」是躁鬱症的兩個主要特徵階段。

躁期: 許多人對「躁」字的理解常常會聯想到「暴躁」或「焦躁」,實際上躁鬱症的躁期,更多的是情緒高昂、亢奮的狀態。在輕躁期(Hypomania),患者會持續數天感到極度精力充沛,無論在工作還是生活中,表現得比平時更有自信和創造力。但問題是,這種情緒亢奮狀態不一定持續太久,躁期可能會逐漸惡化為狂躁期(Mania)。這時,患者的行為可能會變得極端,容易做出無法預測的決定,例如過度消費、縱情娛樂或進行不安全的行為。

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鬱期: 在鬱期,患者的情緒和行為完全反轉。他們會感到無精打采、情緒低落,對任何事物都提不起勁。這時候,患者的日常活動變得困難,注意力和記憶力也會大幅下降,甚至有自我傷害或自殺的傾向。

從外界看來,躁期似乎是一個非常「高能」的狀態,但實際上,躁鬱症的危險之處正在於它的不穩定性。躁鬱症患者在躁期中無法控制自己的情緒與行為,即使感覺自己處於高峰狀態,這樣的「興奮」很可能會導致衝動行為,如不理智的財務決策或人際衝突。

如何應對躁鬱症?

躁鬱症不僅僅是情緒的擺盪,同時也會對患者的生活產生影響:

  1. 無法控制的躁期時間:躁期的長度和強度不是患者能控制的,患者可能從精力充沛的狀態,轉變為難以收拾的混亂局面。
  2. 鬱期的危險性:在躁期過後,進入鬱期的患者常常因為自責或對前期行為的後悔,而陷入更深的低谷,這增加了自我傷害的風險。
  3. 生活質量下降:反覆發作的情緒擺盪讓患者難以享受生活,甚至對快樂的感受也會變得懷疑和恐懼。
  4. 人際關係受損:情緒極端的變化會讓患者難以建立穩定的人際關係,這對於長期支持系統的建立是巨大的挑戰。
  5. 大腦損傷:每次發作對大腦的損害都是不可逆的,長期下來,注意力、記憶力、甚至思考能力都會受到影響。

治療與日常應對方法

對於躁鬱症的治療,藥物和心理治療是兩個不可或缺的部分。穩定情緒的藥物,如鋰鹽,是控制躁鬱症的重要工具。鋰鹽自 20 世紀開始就被廣泛用於躁鬱症的治療,能有效減少躁鬱症的復發風險。如果患者正處於躁期,醫生還可能會使用抗精神病藥物來幫助控制症狀。

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除了藥物治療,心理治療同樣重要,特別是在症狀穩定後,透過心理治療,患者可以學習如何識別躁鬱症復發的早期徵兆,以及如何調適壓力和情緒。

心理治療可以幫助患者學習識別躁鬱症復發的早期徵兆,並有效調適壓力和情緒。圖/envato

如何支持身邊的躁鬱症患者?

身為躁鬱症患者的家人或朋友,了解如何在不同的情緒階段支持患者是關鍵。在躁期時,避免硬碰硬,而是試著將患者的注意力引導到安全的活動上;在鬱期時,提供非批評的陪伴,讓患者感受到被理解與支持。

躁鬱症是一種需要長期管理的疾病,但這並不意味著生活的希望就此消失。許多躁鬱症患者在接受治療後,依然能過著豐富充實的生活,並在自己的專業領域中發揮才華,擁有幸福的人生。

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精神疾病不可怕!察覺異樣,陪伴病人把握治療時機
careonline_96
・2024/08/07 ・867字 ・閱讀時間約 1 分鐘

每個人在生活中,都會出現情緒高亢和情緒低落的狀況,但是若因為情緒過高或情緒過低而對生活、課業與工作造成影響,便可能是罹患情感性疾患。

情感性疾患包括雙極性情感疾患、重度憂鬱症等。

雙極性情感疾患的症狀包括異常而持續地具有高昂、開闊、易怒的心情。膨脹的自尊。睡眠需求減少。比平時多話或不能克制地說個不停。過份積極參與活動或無節制的大採購等。

重度憂鬱症的症狀包括幾乎整天都有憂鬱心情。對各種活動的興趣都顯著減少。體重明顯下降或增加。每日都失眠或嗜睡。幾乎整日疲累或失去活力。出現無價值感、過份的罪惡感。專注能力減退。反覆想到死亡,出現自殺意念等。

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除了情感性疾患之外,焦慮性疾患、思覺失調症亦是常見的精神疾病。

若察覺自己出現異樣時,要盡早將情況告知學校輔導老師,或是尋求專業機構的協助。

若察覺他人出現異樣,我們應該學習友善且同理地面對,了解對方生病了,可能無法控制自己的情緒或言行舉止,所以不要跟他爭論、不要加以批評、也不要贊同病人妄想的內容。可適當表示自己並沒有這種感覺、看法,並勸導病人就醫,把握治療時機。

多關心、多陪伴,我們可以共同面對精神疾病!

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