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切除闌尾炎,自己動手!?

劉育志
・2013/01/16 ・1502字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 504 ・六年級

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文/ 白映俞、劉育志

闌尾炎是相當常見的疾病,手術切除是主要的治療方式。隨著科技的進步,切除闌尾不但可以用手、可以用腹腔鏡、可以經由口腔或陰道切除闌尾、甚至可以用機械手臂來進行。

而「自己動手切除闌尾炎」實在是匪夷所思的畫面,這不是關於醫療崩壞的專題報導,而是要介紹闌尾炎發作時,從診斷到治療一手包辦的蘇聯醫師Leonid Rogozov,他的事蹟被後代記載並發表,讓我們得以知曉醫學史上這一個精采、驚人或驚悚的故事 [1]。

故事的背景是1961年第六次南極遠征隊考察站,極地的冬季到來,接著是數個月的黑暗及暴風雪,而載著十二名隊員來到此地的船已然離開,要等上一年船才會再開回來,在這段期間,這些遠征隊的隊員們除了能見著彼此之外,完全是與世隔絕的。

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當年二十七歲的蘇聯醫師Leonid Rogozov亦在十二人團隊裡,除了是遠征隊中唯一的醫師外,他還身兼氣象學者的任務。但在工作幾個星期後,Rogozov開始身體不適,全身無力,有著嘔吐及上腹疼痛等症狀,接下來腹部疼痛位置轉移到右下腹。他在日記上寫道:「看來我是得了闌尾炎了。我得安靜一點,甚至得笑笑地,這裡是極地,沒人能幫我,我可不想嚇到我的朋友。」身為外科醫師,診斷闌尾炎並不難,難得是他勢必得接受手術移除闌尾。但他想到當時的條件,船運或航空都不可得,而他自己正是基地裡唯一的醫師。因此,他先嘗試抗生素治療,不過呢,他繼續發燒,身體越來越虛弱。Rogozov幾乎一整晚沒睡,這輩子還沒這麼糟過,於是他開始在日記上寫著:「我想到唯一的解決辦法,就是自己幫自己開刀。這聽起來幾乎是不可能的任務,但我不能這樣讓自己袖手旁觀,至自己於死地而不顧。」

在身體狀況持續變差的情況下,Rogozov告訴了同事自己得了闌尾炎,並準備自己動手術的決心。遠征隊的成員開始把Rogozov房間內清空,只留下床鋪、桌子、和桌燈,還徹底地清掃這個即興手術室,並用紫外線照射了一番。身兼主刀醫師及病人兩種身分的Rogozov,與基地台長、氣象學者、和機械工共四個人都刷了手準備手術。Rogozov先告訴他們手術進行的步驟,氣象學者負責遞器械,機械工負責拿面鏡子讓Rogozov看清楚手術視野,而基地台長先是備而不用,畢竟除了Rogozov之外誰也沒見過外科手術這檔事,兩個助手受不了吐得一蹋糊塗這種事是很可能發生的。

 

Rogozov選擇半坐臥的姿勢,頭大約比下半身高了30度。消毒過後他發現戴手套的手很沒觸感,於是脫下了手套。在當地時間的半夜兩點鐘,Rogozov開始為自己注射局部麻醉,劃了一刀長約10-12公分的切口。多數的時候他是靠著手感開刀,有時會抬起頭看,有時也會看著鏡子。開了三、四十分鐘後,Rogozov越開越暈,開一下休息一下,直到把那個已經破裂的闌尾摘除為止。整個手術過程花了一個小時又四十五分鐘。在這過程中,Rogozov看來雖然冷靜,汗水卻不斷往下滴,而他的兩個助手─氣象學家及機械工─早已瀕臨暈倒的邊緣,不過兩位助手仍然撐完全場。

在手術完成後,Rogozov吃了安眠藥休息,儘管還曾經發燒,他在四天後已經覺得自己回復到正常,一個星期後順利拆線,兩個星期後就回復到正常的工作崗位。一年後,他離開極地,回到醫院工作,直到西元兩千年死於肺癌為止。

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這簡直是超乎人類極限的一樁手術,Rogozov身兼外科醫師及病人兩種身分,在一個可說是荒郊野外毫無奧援的極地環境裡,戰勝了自己的病痛。

Leonid Rogozov完成了這樣驚人的事蹟,但仍謙虛地說:「A job like any other, a life like any other.」

 

延伸閱讀:認識闌尾炎闌尾切除術勇敢傳說─自行剖腹產子的母親

 


[1] Rogozov V, Bermel N. Auto-appendectomy in the Antarctic: case report. BMJ. 2009 Dec 10;339:b4965.

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劉育志
20 篇文章 ・ 8 位粉絲
劉育志,是外科醫師,也是網路宅,與白映俞醫師一同經營《好奇頻道》。著有《刀下人間》、《公主病,沒藥醫!》、《外科失樂園》、《醫療崩壞--烏托邦的實現與幻滅》、《臺灣的病人最幸福》、《玩命手術刀:外科史上的黑色幽默》等書。執筆《皇冠雜誌》、《蘋果日報》專欄,文章發表在《商業周刊》專欄部落格、良醫健康網及《PanSci 泛科學》。

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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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全焦段散光矯正人工水晶體一次解決白內障、近視、老花和散光問題?一次手術重現良好視力?
careonline_96
・2024/06/21 ・2571字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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「那是一位 50 多歲的女士,原本近視將近一千度,而在出現白內障後,近視的狀況又急速惡化,於是決定接受白內障手術。」花蓮慈濟醫院眼科部視網膜科主任何明山醫師表示,「經過詳細討論後,患者選擇使用全焦段散光矯正人工水晶體,希望解決白內障並同時矯正近視、散光、老花眼。」

手術完成後,患者順利恢復。何明山醫師說,全焦段散光矯正人工水晶體能夠提供遠、中、近連續視力同時矯正散光,讓患者不用再戴近視眼鏡,也不需要戴老花眼鏡,生活與工作都方便許多。

白內障是因為眼睛裡面的水晶體老化,而影響光線進入眼球。何明山醫師指出,水晶體就像照相機的鏡頭,當鏡頭變混濁,進到眼睛的光線便會減少,所以在比較昏暗的狀況下,會覺得視力模糊、顏色改變。由於光線進入白內障後會散射,讓電燈、車燈散開,所以容易出現眩光。

白內障的形成主要與年紀有關,在過去白內障大多出現在 50 歲以上的患者。不過還有許多原因可能導致白內障提早發生,危險因子包括高度近視、糖尿病、眼睛外傷、紫外線曝曬、長期使用類固醇等。

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何明山醫師說,「隨著 3C 產品的普及,長時間使用 3C 產品的人越來越多,臨床上也發現白內障有年輕化的趨勢,有些患者在 40 歲就開始有白內障。大家一定要多關心眼睛的健康!」

當白內障已經對日常生活造成影響時,便會建議接受治療。何明山醫師指出,放任白內障惡化,除了影響視力之外,還會影響眼睛的健康,因為過熟的白內障可能造成青光眼,嚴重會導致失明,而且當白內障過熟時,也會增加手術的困難度、增加出現併發症的風險。

利用人工水晶體解決近視、老花與散光

在白內障早期,可能會使用眼藥水,幫助延緩白內障惡化。何明山醫師說,待白內障成熟時,便需要利用手術移除混濁的水晶體,然後放入人工水晶體。

人工水晶體的選擇,主要由患者的用眼需求來決定。何明山醫師說,如果有近視、老花眼、散光等狀況,現在也可以一併用人工水晶體來矯正。

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傳統的單焦點人工水晶體可以提供遠距離視力,而中、近距離便需要配戴眼鏡。何明山醫師說,隨著光學技術的進步,人工水晶體持續進化,陸續開發出多焦點人工水晶體、全焦段人工水晶體等。

多焦點人工水晶體能夠看清楚特定焦點處的物體,而全焦段人工水晶體能夠延長視覺景深,提供遠、中、近距離的連續視力,最近視距約 33 公分。何明山醫師說,中距離視力大約 60 公分,對患者非常重要,日常生活中經常使用中距離視力,例如開車看導航、煮飯、打電腦、打牌休閒娛樂等。擁有中、近距離的連續視力,能夠顯著提升便利性。

全焦段人工水晶體也能保有較佳的顏色對比度,減少夜間眩光。何明山醫師說,部分具老花矯正功能的人工水晶體有較明顯的夜間光學干擾,如果常有夜間駕車的需求,可考慮使用全焦段人工水晶體,提升行車安全。何醫師進一步表示,門診有幾位患者植入全焦段人工水晶體後,開長途車回診也都不是問題。

同時矯正散光,提升視覺品質

在台灣散光的盛行率很高,可能有四成至五成的患者有散光。何明山醫師說,散光超過 100 度便會影響視力清晰度,所以在進行白內障手術時,會建議一併矯正散光。

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因為散光具有方向性,所以放入散光矯正人工水晶體時,必須固定在特定角度,才能發揮矯正效果。何明山醫師說,傳統散光人工水晶體需要經過一段時間後才能夠穩定,若在術後出現位移旋轉,便會影響散光矯正的效果。新一代散光矯正技術能夠提升術後穩定度,較不會產生位移,讓術後視力更清晰。

何明山醫師提醒,視力對生活與工作皆很重要,接受白內障手術前,請與醫師詳細討論,選擇合適的人工水晶體!

筆記重點整理

  • 白內障的形成主要與年紀有關,不過還有許多原因可能導致白內障提早發生,危險因子包括高度近視、糖尿病、眼睛外傷、紫外線曝曬、長期使用類固醇等。
  • 當白內障已經對日常生活造成影響時,便會建議接受治療。放任白內障惡化,除了影響視力之外,還會影響眼睛的健康,因為過熟的白內障可能造成青光眼,嚴重會導致失明,而且當白內障過熟時,也會增加手術的困難度、增加出現併發症的風險。
  • 如果有近視、老花眼、散光等狀況,現在可以一併用人工水晶體來矯正。多焦點人工水晶體能夠看清楚特定焦點處的物體,而全焦段人工水晶體能夠延長視覺景深,提供遠、中、近距離的連續視力,顯著提升便利性。
  • 全焦段人工水晶體能保有較佳的顏色對比度,減少夜間眩光,有助提升安全性。
  • 散光超過 100 度便會影響視力清晰度,在進行白內障手術時,建議一併矯正散光。因為散光具有方向性,所以放入散光矯正人工水晶體時,必須固定在特定角度,才能發揮矯正效果。新一代散光矯正技術能夠提升術後穩定度,較不會產生位移,讓術後視力更清晰。

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careonline_96
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精神個案系列:麻醉醒來講外語?!
胡中行_96
・2023/06/15 ・1537字 ・閱讀時間約 3 分鐘

少年醒來了。他反覆地用英語說,自己在美國猶他州。[1]

這裡是荷蘭 Maastricht 大學附設醫學中心(Maastricht UMC+)的術後恢復室。少年踢足球傷到膝蓋,剛開完刀。外科護理人員判斷他麻醉尚未退盡,不以為意。然而數小時後情況依舊,精神科因此參與會診。[1]

荷蘭 Maastricht 大學附設醫學中心。圖/Nobbelicious on Wikimedia Commons(CC BY-SA 4.0)

精神狀態檢查

術後 18 小時,精神醫師為少年進行精神狀態檢查(mental status examination)。以下是個案報告中,記錄的幾個項目:[1]

  • 外表:此項目觀察病患維護個人衛生的能力,穿著是否合宜,外貌可有因病蒼老等。[2]時年 17 歲的白人少年,服儀整潔,躺在床上。[1]
  • 情緒:這是病患的主觀感受,通常就是直接問他們當下覺得如何。[2]該少年的心情愉快,顯然不受病況影響。[1]
  • 表情:有些精神病患會出現跟情緒不吻合的表情,例如:該哭的時候笑,或者說自己心情好,卻一直哭。[2]少年的表情正常。[1]
  • 行為:某些精神狀態、生理疾患或藥物副作用,會改變病患的行為。比方說,狂躁症患者亢奮的舉止;巴金森氏症使動作僵硬緩慢;亦或是因藥導致的非自主性運動等。[2]本案少年輕鬆自在,與醫師握手打招呼,以開放的態度對話,且有適當的眼神接觸。[1]
  • 認知:常見的項目有清醒程度、專注力、記憶力、抽象推理能力,以及辨識人、時、地的定向力等。[2]少年稍早在恢復室,以為自己位於從來沒去過的美國,又不認得父母,就是定向力異常。到了精神科問診的時候,醫師沒有發覺異樣,並認為他的智力約在平均水準。[1]
  • 感知:人在沒有外界刺激的狀況下,不該接收到感官訊號。[2]少年的感知正常,無幻覺。[1]
  • 思考:此項分為模式和內容。[1]前者是指思路是否清晰,還是雜亂無章;後者則要看病患的思緒可有圍繞特定主題,像是擔心遭受迫害,或是想自殺等。[2]醫師認為少年的思考模式與內容都正常,沒有奇怪的妄想。[1]
  • 言語:一般是觀察說話的語調、節奏、速度、音量和流利程度等特質,[2]當然這裡得加上語言的種類。就讀高中三年級的少年,平常除了學校的英語課,生活中都講荷蘭語及該國南部的林堡語(Limburgish)。現在他卻用英語跟醫師溝通,而且只擠得出簡短的荷蘭語答覆。不過,比起先前完全聽不懂荷蘭語,這已經好得多。醫師評論其英語,雖然帶有荷蘭腔,但發音大致清晰正確。護理人員及少年的母親,則認為他的英語相當流利。[1]

外語症候群

麻醉劑會暫時改變腦部連結,也許是認知功能恢復較慢,或者用藥種類的選擇,有時便引發令人困惑的甦醒譫妄(emergence delirium)。外語症候群(foreign language syndrome)可能算是其中罕見的類型,而非獨立的診斷。過去的學術文獻裡,相關案例以成年人居多,症狀維持的時間長度,不論年紀則從 25 分鐘至 28 小時不等。[1]

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術後 24 小時,少年的朋友們前來探訪。他以荷蘭語對答如流。翌日,少年再次接受精神狀態檢查。這回醫師的描述,涵蓋了另一個重要的項目──病識感[1]也就是病患本身對病況的理解。[2]少年表示,他有意識到自己術後僅懂英文,以為身處異地,又認不得人。既然精神狀態似乎都已恢復,同時神經科方面的檢查也無異常,隔天他便回家。[1]

或許如同動物實驗中,麻醉對未成熟個體認知功能的影響較為長久。過了3週,少年告訴精神科診所的醫師,他容易累,注意力比開刀前差。他在出院後 2、5 和 10 個月,持續回診追蹤,所幸後來症狀逐漸改善。[1]

  1. Salamah HKZ, Mortier E, Wassenberg R, et al. (2022) ‘Lost in another language: a case report’. Journal of Medical Case Reports, 16, 25.
  2. Voss RM, M Das J. (12 SEP 2022) ‘Mental Status Examination’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
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胡中行_96
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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。