達文西機械手臂提升心臟手術，減少術後疼痛、縮短恢復期

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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「心臟有雜音，二尖瓣逆流該怎麼辦？」

「標準開胸手術、達文西機械手臂手術、導管心臟瓣膜手術該怎麼選？」

「微創手術是否比較好？」

當心臟瓣膜出問題時，大家都會很擔心，關於手術時機、手術方式也有很多疑問，請林口長庚醫院心臟血管外科主任陳紹緯教授來回答心臟瓣膜手術關鍵QA。

Ｑ、請問心臟瓣膜疾病的手術時機？

我們的心臟瓣膜像閘門一樣，能夠隨著心跳適時開啟和關閉，幫助維持血液流動的方向。陳紹緯教授解釋，當心臟瓣膜無法完全開啟，讓血液無法順利通過，稱為瓣膜狹窄；當心臟瓣膜無法完全關閉，會造成血液逆流。心臟瓣膜狹窄或逆流可能影響心臟輸出量，並讓心臟功能漸漸惡化。

以最常見的心臟瓣膜疾病二尖瓣逆流為例，初期患者沒有明顯症狀，但隨著心臟功能漸漸惡化，患者會出現心悸、頭暈、呼吸急促、下肢水腫、運動耐受力下降等心臟衰竭的症狀。

「原發型二尖瓣逆流」屬於結構性的問題，包括瓣膜葉片組織太多造成脫垂、或用於懸吊瓣膜葉片的腱索太長或斷裂、瓣膜鈣化或感染，使二尖瓣無法完全閉合。「續發型二尖瓣逆流」是因為心臟變大，雖然二尖瓣的結構正常，但也無法完全閉合。

「原發型二尖瓣逆流」就像是閘門損壞，大多需要接受外科手術治療。陳紹緯教授說，「續發型二尖瓣逆流」的治療一般建議先採用藥物治療，或是經導管瓣膜夾合術，其次才是外科手術。

針對原發型二尖瓣逆流，建議在心臟功能還正常時便動手術治療，才有較佳的預後。如果拖到心臟擴大、心臟功能不全，狀況會較為棘手。

陳紹緯教授強調，「一旦檢查確認重度二尖瓣逆流，就是最佳治療時機！」

Ｑ、請問原發性二尖瓣逆流的手術原則？

原發性二尖瓣逆流患者的心臟瓣膜大多可以修補，一般建議接受二尖瓣膜修補術，盡量保留患者的二尖瓣膜，進行生理性的結構重建。陳紹緯醫師說，二尖瓣修補術已是相當成熟的技術，經驗豐富的手術團隊一般可以達到9成以上的成功率。研究顯示，二尖瓣修補術的成功率高，且長期存活率高。使用患者自己的心臟瓣膜，耐用性較佳，術後也不需因為瓣膜因素而長期服用抗凝血藥物。

如果二尖瓣膜已嚴重鈣化、損壞，便須考慮接受心臟瓣膜置換手術。醫師會先切除損壞的心臟瓣膜，再植入人工瓣膜。

Ｑ、我適合採用微創心臟瓣膜手術？

標準開胸心臟瓣膜手術需正中打開胸骨，以人工心肺機暫時取代心臟循環以及肺部換氧功能，使用心臟保護液讓心臟暫時停止跳動。

標準開胸心臟瓣膜手術的手術視野清楚，適合進行複雜性心臟修補，且能加速手術進行，盡量縮短心臟停止跳動的時間。針對許多重度心血管疾病，能夠達到較理想的長期結果。陳紹緯醫師說，目前很多緊急或複雜的心血管疾病，仍然只能以標準開胸手術來進行，例如急性A型主動脈剝離手術、主動脈瓣併根部置換術（班氏手術）、冠狀動脈繞道手術、感染性心內膜炎多重瓣膜感染等。

利用標準開胸進行二尖瓣手術，可執行複雜性修補，且能同時進行冠狀動脈繞道手術、或處理其他瓣膜問題及心房顫動。陳紹緯醫師說，許多重度二尖瓣逆流患者都會伴隨心房顫動或其他瓣膜問題，而需要採用標準開胸心臟瓣膜手術。

隨著科技進步，微創心臟手術快速發展，有利用導管進行的血管內導管治療，以及利用內視鏡或達文西機械手臂進行的微創（小傷口）手術。

血管內導管治療包括經導管心臟瓣膜置換手術及二尖瓣夾修補等。做法是從大腿腹股溝處穿刺，藉由先進影像系統進行導引定位，利用導管傳送系統，精準的置放人工瓣膜。

「血管內導管治療的侵襲性低，不須開胸、不須讓心臟停止跳動、幾乎沒有傷口，恢復期較短。」陳紹緯教授說，「需要注意的是，並非每一個患者的病情都適合使用經導管心臟瓣膜手術，也不是所有患者都能從導管治療得到長期理想的耐用性。」特別是針對原發性二尖瓣逆流，經導管二尖瓣膜修補手術長期效果並不如外科修補手術，萬一需二次傳統手術常需要置換人工瓣膜，除非病人身體狀況不好，手術風險高，目前國際治療指引並不建議。至於經導管二尖瓣置換術，目前技術比較成熟的是應用在之前外科手術後的生物瓣膜退化，應用並不廣泛。

至於微創心臟手術在本質上仍是開心手術，同樣需要人工心肺機，並使用心臟保護液讓心臟暫時停止跳動，差異在於藉助高科技器材來避免打開胸骨，讓傷口較小、術後疼痛較少，幫助縮短術後復原時間、維持較佳的美觀。

陳紹緯教授說，以臨床上最常見的微創心臟手術，二尖瓣修補術為例，主要的做法包括以內視鏡影像系統輔助，使用長器械經由小傷口進行手術，以及達文西機械手臂手術。

達文西機械手臂具有放大十倍的3D內視鏡，能夠呈現精細的影像；多軸活動的機器手臂相當靈活，可大幅提升動作穩定度，在狹小空間裡切割與縫合，完成精細的心臟瓣膜手術。

Ｑ、哪些患者可以採用不停跳二尖瓣腱索植入修補手術？

不停跳二尖瓣腱索植入修補手術能夠治療「二尖瓣腱索斷裂造成的二尖瓣逆流」。

不停跳二尖瓣腱索植入修補手術是從左側乳頭下方第五肋間或第六肋間進入，傷口約5公分，然後在心臟跳動的狀態下，從心尖穿刺進入左心室及左心房。陳紹緯教授解釋，藉由3D重組超音波影像的導引，可定位出二尖瓣逆流的位置。心臟外科醫師會從心尖放入人工腱索植入器，夾住二尖瓣並植入3至4條人工腱索。最後在高解析心臟超音波的協助下，調整人工腱索的長度並固定，完成生理性修補。

不停跳二尖瓣腱索植入修補手術不須鋸開胸骨、不須讓心臟停止跳動、不使用人工心肺機、不用打開心臟。因為術中失血量較少、術後疼痛較少，恢復期較短。但是並非所有的二尖瓣逆流患者都適合使用不停跳二尖瓣腱索植入修補手術，術前必須經過完整的評估。

Ｑ、微創手術是否比較好？

許多患者或家屬會偏好微創心臟瓣膜手術，不過心臟外科醫師更重視如何依據每位患者的「手術風險」、「病灶位置」、「嚴重程度」，給予最適合的治療。陳紹緯教授說，心臟瓣膜手術的考量重點首先是手術安全性，其次是耐用性，特別在相對年輕的病人，手術治療後較低的疾病復發風險更為重要，最後的考量才是傷口大小、手術的舒適度及美觀。

標準開胸手術、達文西機械手臂手術、經導管心臟瓣膜手術皆具有不同的特點，沒有絕對的好壞，患者要和醫師詳細討論，共同選擇合適的治療方式！

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80 多歲的張阿姨進行心臟超音波檢查，發現瓣膜開口已狹隘至 0.6 公分，卻因無感到症狀而拒絕手術治療，後續追蹤至狹隘處小於 0.4 公分時，才聽從醫師建議進行人工瓣膜置換，張阿姨術後體能躍進，才驚覺過往爬一樓就必須休息的狀況，其實就是發生瓣膜狹隘而未自覺。

臺大醫院心臟血管外科紀乃新醫師表示，一般 70 歲以上長者，若主動脈瓣膜開口面積接近 1 平方公分或者以下，每年恐會持續狹窄約 0.1 公分，而開口面積狹窄至 1 平方公分以下，建議應介入治療，但台灣的銀髮患者忍耐度高、病識感較不足，很多患者暈倒後才願意治療，而錯失黃金的心臟治療期。

主動脈瓣膜狹窄症狀勿輕忽，嚴重者存活僅一年

瓣膜像是心臟裡的門及開關，當心臟收縮時，瓣膜會打開，讓血液朝著主動脈方向前進，而瓣膜的葉片非常柔軟、像紙一樣薄；隨著年紀增長，瓣膜鈣化就會增厚，造成狹窄，是高齡者常見的退化性疾病，平均發生在 80 到 90 歲。

輕度的瓣膜狹窄，理論上可以和平共處，但當瓣膜開口面積小於 1 平方公分時，定義為嚴重的主動脈瓣膜狹窄，主要症狀有四種：第一種就是完全沒症狀，但存活率也會比正常人低， 需透過定期檢查追蹤發現疾病。

第二種症狀是胸痛、胸悶，出現時間很短暫，多半發生於固定運動量之後，只要休息 2、3 分鐘就改善，造成許多人常忽略此現象，而這類患者若不接受治療存活率約剩 5 年左右，進行治療就會改善。

第三種症狀是暈倒，主動脈瓣膜狹窄時，心臟壓縮出去的血量會變少，而壓力也會增加，所以狹窄到某個程度，就可能發生猝死或是暈倒，這也表示存活率可能剩 2 至 3 年。最後一種就是心臟衰竭，這類患者身體運動功能下降、心臟功能也退步，存活率可能只剩 1 至 2 年。

紀乃新醫師提醒，病症跟存活率息息相關，一旦出現，請盡快就醫檢查。

心臟瓣膜手術複雜度高，術式應首重安全性

心臟手術首重「安全性」，其次是「有效性」，根據患者不同狀況選擇術式，能讓患者之後的 10 年、20 年或是更久時間都功能正常。確定能達到安全有效的目標，醫師進而才考慮第三點：減少疼痛或縮短恢復期。

紀乃新醫師說明，傳統開胸手術因醫師視野較全面，是治療心臟最安全的術式，所有經過成熟訓練的心臟外科醫師都能施行，而小傷口手術（上胸腔切開術、右前側開胸術等）或微創手術，具備讓病人出血量較少、疼痛減少、住院時間縮短、較快恢復正常生活的優點，但從另一角度想，這類手術更需要有純熟技術的團隊，擁有完善器材的院所才能評估及施行。

個人化醫療評估，選擇最適合瓣膜材質

瓣膜分為機械瓣膜跟組織瓣膜兩大類；機械瓣膜又稱金屬瓣膜，是由醫療級碳纖維及金屬製作而成，最大好處是使用年限長、再開刀機會低，但須終生服用抗凝血劑，以預防血栓形成。一般建議 50 歲以下的患者應需考量耐久性、優先可選用機械瓣膜。

組織瓣膜又稱生物瓣膜，通常是從豬的主動脈瓣膜或牛的心包膜取得，退化的速度主要是根據患者的年紀，以及不同生物瓣膜的製程有關，越年輕、代謝越快，使用強度越大，導致退化速度較快，但患者不必長期或終身服用抗凝血劑、可以有較高的生活品質，一般建議 60 歲以上患者優先考慮使用。

紀乃新醫師補充，目前也有較新的乾式瓣膜選擇，臨床實驗顯示，較傳統生物瓣膜耐用年限更久。且若患者未來需進行二次手術時，過往第二個瓣膜會受限於第一個瓣膜的框架，新瓣膜需選擇更小尺寸，對於年長者風險較高。但新型乾式瓣膜，具可擴張的支架設計，便於進行瓣膜再置換手術，二次手術可僅透過經導管術式置放新瓣膜，幫助較無法再次承受開胸手術風險之病人。

紀乃新醫師再次提醒，大部分做完主動脈瓣膜手術的病人，體能狀況都會可以有明顯改善，若有前述症狀者切勿輕忽、更勿視為老化應有的症狀，應盡快就醫找出病因，透過積極治療，能恢復生活品質、享受自由自在的行動力！

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