Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

2
2

文字

分享

0
2
2

什麼樣體質的兒童容易重症?我們該怎麼防範?兒童染 COVID-19(新冠肺炎)之探討(二)

miss9_96
・2022/05/11 ・2901字 ・閱讀時間約 6 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

糖尿病、肥胖、早產等的兒童、嬰幼兒,染 COVID-19 後的病況,可能更嚴重。

0 至 4 歲的嬰幼兒、兒童染 COVID-19 的症狀

Omicron 變異株傳播力之下,嬰幼兒族群也開始出現大量染疫。美國發現,Omicron 變異株佔優勢後,兒童、幼兒感染的比率劇增 [1]。也因此得以分析兒童染疫後的「症狀」、「體質和重症」的關係。

在 Delta、Omicron 變異株時代,美國 17 歲以下、每十萬人因 COVID-19 而住院的每週變化人數。圖/參考文獻 1

18 歲以下兒童染疫後的症狀

分析三千餘名染疫兒童(18 歲以下)資料後發現,初期症狀可能為 [2][3]

  • 咳嗽、鼻水、鼻塞、多痰
  • 頭痛、發燒、胸痛、喉嚨痛、肌肉痛、關節痛
  • 嗜睡、食慾低落、躁動
  • 嘔吐、腹瀉、腹痛

各位可以發現,兒童染疫後的症狀、「和成人接近」、「跟感冒沒啥兩樣」,若無警覺,極可能當做過敏、感冒而忽略。但年齡極小的幼兒、因語言能力弱,「無法明確表達不適」,需照護者提高警覺。

兒童患 COVID-19 後,常見症狀。影/參考文獻 2

4 歲以下幼兒染疫後的症狀

今年起 4 歲以下幼兒的染疫數急速暴增,因此,科學家也特別針對 4 歲以下(此年齡的語言尚弱、說不出「我生病了」)、被 Omicron 變異株感染後的症狀進行整理 [2][4]

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

從資料可得知,若照護者發現幼兒「體溫異常」、「呼吸道症狀:咳嗽、鼻水等」,就要聯想-「可能感染COVID-19」了。也因此,幼兒用的肛溫、耳溫溫度計,可能是每個照護家庭常備的工具了。

染 COVID-19 且住院的 4 歲以下幼兒,其各年齡層之症狀。統計期間:2021/12/19-2022/01/31。圖/參考文獻 4
染 COVID-19 且病況需住院的 4 歲以下幼兒,其各年齡層之症狀。統計期間:2021/12/19-2022/01/31。圖/ 參考文獻 4
4 歲以下幼兒患 COVID-19 後,常見症狀。影/參考文獻 2

什麼體質的兒童,較容易惡化成重症?

有了大量的兒童患者資料,也得以發現「什麼體質較容易重症」。

  • 5 至 11 歲,什麼體質比較容易重症?

在下面圖表中可觀察到兒童若有「糖尿病」、或「肥胖」、或「先天遺傳疾病」等,染疫惡化重症的風險較高 (註:患者數僅數百人,故上述觀點非定論)[2][5],請照護者特別注意。

幸好,此年齡層已有 COVID-19 疫苗,請務必盡速完整接種疫苗,患有特殊疾病的孩童,請遵從建議、再打追加劑,以避免重症的風險。(謎之聲:多運動、避免過重也是個方法)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
染 COVID-19 且需住院的 5 至 11 歲兒童,「是否惡化成重症?」與病童體質的關係,「風險比」數值超過 1、且數字越大,重症風險越高。圖/參考文獻 5
染 COVID-19 且需住院的 5 至 11 歲兒童,「是否惡化成重症?」與病童體質的關係。統計期間:2020/03/01-2022/02/28。
「風險比」為具備該體質,惡化重症的風險高出多少。「慢性肺病」,如:阻塞性睡眠呼吸暫停、支氣管發育不良、慢性支氣管炎等。「神經系統疾病」,如:發育遲緩、癲癇發作、腦性麻痺等。「慢性代謝疾病」,如:甲狀腺功能障礙、腎上腺疾病和其他先天基因缺陷而代謝異常疾病。
圖/參考文獻 5
  • 0 至 4 歲染疫且病況須入院,是什麼體質?

0 至 4 歲,是照護最困難的族群,不僅缺乏疫苗,語言能力弱、無法說出「我不舒服」(且支氣管仍細,稍微腫脹、發炎,就會影響呼吸)。美國在Omicron變異株期間,嬰/幼兒染疫數暴增,也初步觀察到「病況需住院的幼童,多半啥體質?」。如下圖表可以觀察到嬰/幼兒若「早產」、或「先天性心臟病」、或「肺、支氣管疾病」等,染疫後的病況,可能需要住院(註:患者數僅數百人,故上述觀點非定論)[2][4]。由於此年齡層缺乏疫苗,多種的抗病毒藥物也沒法吃,故請照護者特別注意:「幼兒身邊的人,務必接種疫苗、形成保護牆」。

染 COVID-19 且病況需住院的 0 至 4 歲兒童,其病童體質的比例。圖/參考文獻 4
染 COVID-19 且病況需住院的 4 歲以下幼兒,其各年齡層之共病比例。統計期間:2021/12/19-2022/01/31。圖/參考文獻 4

我們準備好病死這麼多人了嗎?

Omicron 變異株下,「所有人」都可能會被感染,包含青少年、兒童,以及嬰幼兒。以美國累積到今年 4 月的數據顯示,過去被輕放的兒童染疫數據、明顯地大幅增漲[2],嚴峻地威脅兒科醫療資源。

美國兒童染疫各項數據變化。影/參考文獻 2

而防疫指揮中心的陳時中指揮官於 04/22 曾說明:「當 15-20% 總人口、約 460 萬人染疫時,代表與病毒實質共存」。長庚醫院兒童症重加護科推估此情況若發生,則會[2]

  • 93 萬名青少年、兒童,染疫。
  • 18 萬 6 千人,住院。
  • 3 萬 7 千 2 百人,惡化到重症加護病房。
  • 有些兒童會因此病死。

我們真的撐得住嗎?(請務必讓小孩打疫苗!)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
美國兒童染疫各項數據變化。影/參考文獻 2

保持冷靜,繼續前進。Keep Calm and Carry On.

  1. Kristin J. Marks, Michael Whitaker. et.al. (2022) Hospitalizations of Children and Adolescents with Laboratory-Confirmed COVID-19 — COVID-NET, 14 States, July 2021–January 2022. Morbidity and Mortality Weekly Report. DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm7107e4
  2. COVID-19 Grand Rounds:COVID-19 Omicron Variant臨床處置研討會。2022/04/23。衛生福利部疾病管制署
  3. Anna L. Funk, Todd A. Florin. et. al. (2022) Outcomes of SARS-CoV-2–Positive Youths Tested in Emergency Departments. JAMA Networ Open. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2021.42322
  4. Kristin J. Marks, Michael Whitaker. et. al. (2022) Hospitalization of Infants and Children Aged 0–4 Years with Laboratory-Confirmed COVID-19 — COVID-NET, 14 States, March 2020–February 2022. Morbidity and Mortality Weekly Report. DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm7111e2
  5. Dallas S. Shi, Michael Whitaker. et. al. (2022) Hospitalizations of Children Aged 5–11 Years with Laboratory-Confirmed COVID-19 — COVID-NET, 14 States, March 2020–February 2022. Morbidity and Mortality Weekly Report. DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm7116e1
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
miss9_96
170 篇文章 ・ 1078 位粉絲
蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9

0

1
0

文字

分享

0
1
0
數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

還在猶豫數智驅動的威力?免費上手企業 AI 助理!👉 企業 AI 體驗
現在使用專屬邀請碼《 KP05 》註冊就享知:https://lihi.cc/EDUk4
訂閱泛科學獨家知識頻道,深入科技趨勢與議題內容。

👉立即免費加入

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
222 篇文章 ・ 313 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

1
0

文字

分享

0
1
0
解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
222 篇文章 ・ 313 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

0
0

文字

分享

0
0
0
小孩過早發育?留意兒童性早熟,及早治療減少未來疾病風險
careonline_96
・2024/05/22 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「印象深刻一對姊妹,年紀差兩歲,但是妹妹突然快速成長,從原本的身高小姊姊半顆頭,短短兩年內大幅超越了姊姊。」收治案例的林口長庚醫院兒童內分泌科邱巧凡醫師指出,「檢查發現,妹妹有性早熟問題, 5 歲多便出現乳房、陰毛發育的狀況,骨齡檢查也已達 11 歲,呈現明顯超前的現象。」

因為骨齡超前許多,導致預估成年身高只有 139 公分,符合健保給付性早熟針劑治療條件,經申請審查通過,小女孩開始接受每三個月施打一次性早熟針劑的治療。邱巧凡醫師說,治療過程中,妹妹的第二性徵明顯消退,長高速度也回歸正常狀態,療程結束後身高達到 160 公分,讓家人鬆了一口氣。

性早熟是指小小年紀就出現第二性徵,邱巧凡醫師指出,性早熟定義為女孩 8 歲前出現乳房發育或長出陰毛,10 歲前初經來潮;男孩在 9 歲前出現睪丸長大、陰莖長大、長陰毛等,發生率女孩明顯高於男孩。邱巧凡醫師補充,家長較容易關注到的變聲、長喉結、長陰毛等性徵出現,通常已是男孩青春期發育中後期的階段,因此男孩的性早熟往往容易被忽略,或是延誤診斷與治療。

發現性早熟趕快查原因

導致性早熟的原因很多,包括遺傳、飲食、女孩肥胖、環境荷爾蒙、其他疾病影響等。邱巧凡醫師說,有些孩童是因為罹患腦部疾病、腎上腺腫瘤、卵巢腫瘤、睪丸腫瘤等所致。由於性早熟的原因很多,所以需要仔細檢查、評估,並根據發病原因進行治療。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

由於性荷爾蒙會促使骨骼加速成長所以性早熟孩童在一開始可能會長得較快,但是因為生長板的加速閉合,整體生長時間大幅減少,往往成年身高卻較為矮小。邱巧凡醫師提醒,在成長過程中,如果發現孩子的身高比同齡孩童異常高或矮,或是成長速度過快、過慢,都要提高警覺。

除了影響身高,性早熟還會對孩童造成長期的身心健康影響。邱巧凡醫師說,研究顯示,相較於沒有性早熟的孩童,性早熟孩童在成年後有較高的機會罹患肥胖症、代謝症候群、糖尿病、高血脂、高血壓、心血管疾病等疾病。女生也有較高機會罹患多囊性卵巢症候群,容易導致不孕。更值得留意的是,愈來愈多研究顯示性早熟還會增加罹癌風險,例如乳癌、子宮內膜癌、卵巢癌、睪丸癌及攝護腺癌等。

性早熟對身心都有影響

「研究發現,初經越早的女性,罹患乳癌的風險越高,而且惡性度較高。」邱巧凡醫師說,「根據 2012 年刊登在柳葉刀-腫瘤學雜誌(The Lancet Oncology)上面一個來自 117 個流行病學研究,分析近十二萬名乳癌患者與三十萬健康成人的資料,發現初經每提早一年,罹患乳癌的機率提高 5%;每晚一年停經,乳癌機率提高 2.9%。也就是說,雌激素暴露的時間越長,乳癌風險越高 (1)。」因此治療性早熟,除了讓孩童能正常長高,更重要的是希望減少未來的疾病風險。

心理層面方面,性早熟孩童因為過早出現第二性徵,外觀明顯與眾不同,較容易遭受同儕異樣眼光,相對承受較多心理壓力、容易社會適應不良,有研究發現性早熟孩童遭遇霸凌、騷擾、性侵等事件也高於一般正常發育的孩童,這些都是值得注意的問題。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

中樞性早熟該怎麼辦?

懷疑孩童有性早熟的狀況時,務必盡快就醫檢查。邱巧凡醫師說,利用理學檢查、超音波、骨齡檢查、血液檢驗、荷爾蒙測驗等綜合評估,確立性早熟原因以及影響程度,才能決定合適的治療方式。

針對中樞性早熟,目前主要以「性早熟針劑」治療,邱巧凡醫師解釋,性早熟針劑內含性釋素類似物(GnRH analogue),能與腦下垂體的促性腺激素釋放荷爾蒙(GnRH)接受器結合,經由去敏感化的機轉,達到抑制下游黃體化刺激素與濾泡刺激素的分泌,進而阻斷性荷爾蒙的製造。

「如果把 GnRH 接受器比喻成鎖頭,GnRH 就像一把鑰匙可以發揮作用,促使黃體化刺激素與濾泡刺激素的分泌。」邱巧凡醫師說,「性釋素類似物類似另一把鑰匙,當性釋素類似物先佔據鎖頭時,GnRH 便無法進入。如此一來,便能抑制黃體化刺激素與濾泡刺激素的分泌,阻斷性荷爾蒙的製造,避免性早熟繼續進展。」

中樞性早熟該怎麼辦?

性早熟針劑治療能有效抑制性荷爾蒙的製造,且安全性高。邱巧凡醫師說,臨床上會根據個別孩童的狀況,決定療程時間,一般而言,女生多數會治療到國小高年級,男生多數會治療到國中階段。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

因為給藥途徑是皮下注射,孩童在治療前難免會擔心害怕。邱巧凡醫師說,目前國內有兩種劑型(三個月注射一次的長效劑型以及一個月注射一次的短效劑型),長效劑型的優點是可以減少注射次數與回診次數,大幅提升治療的便利性。絕大多數孩童在開始治療後,都能接受此治療模式以及注射引起的短暫疼痛與不適。

貼心小提醒

邱巧凡醫師說,性早熟不只會影響身高,還會影響心理健康,且增加成年後罹患代謝症候群、糖尿病、高血脂、高血壓等問題,甚至提高乳癌、子宮內膜癌、卵巢癌等風險。在孩子的生長過程中,照顧者要持續留意生長狀況,長得太高、太矮、太快、太慢,或是不對的年齡出現第二性徵都要提高警覺。如果有任何疑問,請及早至「兒童內分泌科」就診諮詢與評估。

  • Lancet Oncol . 2012 Nov;13(11):1141-51. doi: 10.1016/S1470-2045(12)70425-4.
-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

careonline_96
532 篇文章 ・ 275 位粉絲
台灣最大醫療入口網站