代謝變慢、影響神經系統——甲狀腺機能低下警訊與治療

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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• 本文轉載自 Care Online 照護線上《頭痛、視力模糊、內分泌失調，腦下垂體腫瘤警訊注意！經鼻內視鏡腦下垂體腫瘤切除手術，腦腫瘤神經外科醫師圖文解析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「有位 60 歲的男性病人，一開始是因為視力模糊、全身痠軟、虛弱無力來就診。檢查發現在腦下垂體長了一顆 3 公分左右的腫瘤。」

林口長庚醫院腦腫瘤神經外科主任李丞騏醫師指出，「受到腫瘤壓迫，正常腦下垂體的功能受到影響，導致內分泌失調。腦下垂體附近的視神經也受到壓迫，導致視野缺損、視力模糊。」

經過討論後，患者接受經鼻內視鏡腦下垂體腫瘤切除手術，利用內視鏡從鼻腔進入蝶竇，再磨開骨頭進入蝶鞍，移除腦下垂體腫瘤。李丞騏醫師說，手術過程相當順利，術後患者的視力便幾乎完全復原。隨著內分泌功能逐步恢復，全身痠軟、虛弱無力的狀況也明顯改善。經鼻內視鏡腦下垂體腫瘤切除手術從外觀看不到傷口，術後疼痛較少、恢復期較短，讓患者非常滿意。

腦下垂體是重要的內分泌器官，當腦下垂體出現腫瘤時，可能出現多種症狀表現。李丞騏醫師說，一般可將腦下垂體腫瘤區分為「功能性」與「非功能性」。

功能性腦下垂體腫瘤會分泌過量荷爾蒙，例如泌乳激素瘤分泌過多泌乳激素，造成月經失調、乳房脹痛、乳汁分泌、不孕等；生長激素瘤分泌過多生長激素，在成人會導致肢端肥大症，而且常合併心血管疾病、睡眠呼吸中止症、大腸癌風險上升等；若分泌過多促腎上腺皮質激素（ACTH），會導致庫欣氏病，症狀包括月亮臉、水牛肩、肌肉萎縮、皮膚變薄、骨質疏鬆、中樞型肥胖等。

腦下垂體腫瘤較小時，可能完全沒有症狀。腫瘤逐漸變大之後，會對周遭的腦組織造成壓迫，而讓患者出現頭痛、頭暈、眼窩後方疼痛等症狀。李丞騏醫師說，若腫瘤壓迫視神經，可能造成視野缺損、視力模糊。

還有約 10% 的腦下垂體腫瘤會以急性腫瘤出血來表現。李丞騏醫師說，患者可能出現劇烈頭痛、噁心、嘔吐、視力急速惡化，甚至意識昏迷、性命垂危。

經鼻內視鏡腦下垂體腫瘤切除手術優勢解析

倘若腦下垂體腫瘤已壓迫視神經造成視力模糊、視野缺損，一定要手術治療。李丞騏醫師說，另外若腦下垂體腫瘤壓迫造成腦下垂體功能低下，導致全身倦怠、虛弱無力、食慾不振等症狀，也要考慮手術治療。

功能性腦下垂體腫瘤會分泌過多荷爾蒙，影響生理功能。李丞騏醫師說，除了泌乳激素瘤以藥物治療為首選之外，其他的功能性腦下垂體腫瘤都應該採用手術治療。

腦下垂體腫瘤切除手術目前是以經鼻內視鏡手術為主流，已經逐漸取代傳統開顱手術。李丞騏醫師說，手術時會經由單側或雙側鼻孔，先從鼻腔進入蝶竇，接著會磨除顱底骨頭進入蝶鞍。將腫瘤外面的包膜切開，就可以使用一些特殊設計的器械將腫瘤一塊一塊的移除。直到確認腫瘤已全部切除或是神經獲得足夠減壓，就可以確認手術已經順利完成。

移除腫瘤後，醫師會將腦膜貼回，再使用一些組織凝膠關閉傷口，減少術後腦脊髓液鼻漏的機會。接受經鼻內視鏡腦下垂體腫瘤切除術，患者通常可以在 5 天左右出院。

相較於傳統開顱手術，經鼻內視鏡腦下垂體腫瘤切除手術有許多優勢。李丞騏醫師分析，由於腦下垂體位於顱底，傳統開顱手術必須鋸開頭骨、切開腦膜、勾開大腦，橫越腫瘤上方的神經血管才有辦法進行腦下垂體腫瘤切除。

在勾開大腦的過程中，很容易造成術後腦腫脹以及腦出血；在橫越神經血管的過程中，很容易造成不必要的損傷；在移除腫瘤的過程中，傳統手術使用顯微鏡，視野受到限制，所以沒有辦法做到非常完整的腫瘤切除，而且後續止血也比較困難。這些都是傳統開顱手術在處理腦下垂體腫瘤會遇到的問題，以及衍生出來的併發症。

經鼻內視鏡腦下垂體腫瘤切除手術是從大腦下方進行，不須鋸開頭骨、不須勾開大腦，不須橫越許多神經血管。而且內視鏡的解析度高，能夠提供較寬廣的視野，讓醫師能夠把病灶以及顱底構造看得更清楚，可執行完整的切除、減壓與止血。

「經鼻內視鏡手術與其說是『微創』，倒不如說是『無創』。因為是由鼻孔進入，所以外觀沒有傷口。」李丞騏醫師說，「患者在術後疼痛較少、感染風險較低、住院天數也比較短，大約 5 天便可以出院。」

除了用來切除腦下垂體腫瘤，經鼻內視鏡手術還可以處理多種顱底病灶，包括常見的腦膜瘤、顱咽管瘤、脊索瘤、鼻腔惡性腫瘤、或從其他地方轉移過來的惡性腫瘤。李丞騏醫師說，甚至於是一些感染發炎的病灶，也都可以利用經鼻內視鏡手術來處理。

貼心小提醒

腦下垂體腫瘤的症狀表現很多樣，可導致頭痛、視力模糊、視野缺損、內分泌失調等，雖然腫瘤尺寸不大，但也會造成許多問題。李丞騏醫師說，經鼻內視鏡腦下垂體腫瘤切除手術克服了許多傳統開顱手術的困難，發揮較好的治療成效，並減少併發症發生的機會，幫助患者解決腦下垂體腫瘤的大麻煩！

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「那是一位 13 歲的國中女生，來就診的時候身高只有 134 公分，體重 27 公斤，非常瘦小，第二性徵也沒有發育^[1]。」新竹市立馬偕兒童醫院兒童內分泌科主任林昭旭醫師分享，「進一步檢查發現她是生長激素缺乏症，骨齡是 10 歲 6 個月，且性荷爾蒙也沒有分泌^[2]。」經過半年的追蹤，她依然沒有長高，於是開始遵照專業醫師的指示並適當使用藥物後，順利達到理想的身高。

很多因素會對成年身高造成影響，包括營養狀態、性早熟、生長激素缺乏^[3]等。林醫師說明，一般而言，男生大概是 9 到 14 歲、女生大概是 8 到 13 歲會發育第二性徵^[4]，如：男生的睪丸、陰莖會變大，女生的初經來潮、胸部會變大^[5]。在發育過程中，通常身高會快速成長，直到骨骼生長板完全癒合，達到成年身高。

隨著整體營養狀況改善，現在小孩的發育時間會比過去提前。林昭旭醫師指出，「很多家長可能還停留在過去的觀念，認為女生會長高到 16、17 歲，男生會長高到 18 歲，不過現在的兒童可能提早發育，也會提早結束^[6]。」

身高過於矮小，可能對孩子的心理、社交造成負面影響。在兒童成長過程中，照顧者要定期紀錄生長曲線，才能提早發現身高矮小的狀況，把握治療時機。林昭旭醫師解釋，目前對於身高矮小的定義有兩個，第一個是長得很矮，身高落在兒童生長曲線圖中第三百分位以下^[7]。第二個就是成長速率緩慢，6 歲以上的男生或女生，一年長高不到 4 公分^[8]。

生長激素缺乏影響成年身高

生長激素是影響兒童身高的重要賀爾蒙，林昭旭醫師說：「生長激素由腦下垂體分泌，能夠刺激骨骼生長^[9]。如果遇到身高矮小的兒童都要留意是否有生長激素缺乏的狀況。」

懷疑生長激素缺乏時，會先幫患者抽血，並作骨齡 X 光檢查。根據臨床經驗與觀察，林醫師提到，通常會發現患者 IGF-1 偏低^[10]，且骨齡有落後的現象。

為了確定診斷生長激素缺乏症，會安排住院進行生長激素刺激測驗^[11]。林昭旭醫師說明，我們體內的生長激素是脈衝式分泌，因此得藉由藥物刺激，評估生長激素能否正常分泌。若發現有生長激素缺乏的狀況，病人可諮詢專科醫師，進行相關檢查與治療。

貼心小提醒

在孩子成長過程中，請務必維持均衡營養、規律運動^[12]、與充足睡眠^[13]，要盡量避免甜食^[14]，以免影響生長速度。

記得要定期紀錄身高，如果身高落在兒童生長曲線圖中第三百分位以下^[15]，便須特別留意。林昭旭醫師提醒家長，若發現孩子的第二性徵太早發育，像是男生的睪丸變大、女生的胸部變大^[16]，也要至兒童內分泌科檢查。

經過詳細檢查與專科醫師的評估，若確認生長激素缺乏症、沒有腦部病灶、且經過追蹤都沒有長高，面對治療藥物選擇時，充分地跟開立藥物的專科醫師進行討論。林昭旭醫師提醒，在骨骼生長板癒合之後，便沒辦法再長高，請務必及早至兒童內分泌科檢查，把握治療時機，幫助孩子順利成長！

（本衛教資訊由台灣輝瑞大藥廠提供）

PP-UNP-TWN-0090-202308

1. 醫師受訪時分享的案例資料
2. 醫師受訪時分享的案例資料
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4. 淺談兒童長高與骨齡迷思，國泰綜合醫院，
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5. Abreu AP, Kaiser UB. Pubertal development and regulation. Lancet Diabetes Endocrinol. 2016;4(3):254-264. doi:10.1016/S2213-8587(15)00418-0
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10. Ibba A, Corrias F, Guzzetti C, et al. IGF1 for the diagnosis of growth hormone deficiency in children and adolescents: a reappraisal. Endocr Connect. 2020;9(11):1095-1102.
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12. Cappa, M et al. “Neuroregulation of growth hormone during exercise in children.” International journal of sports medicine vol. 21 Suppl 2 (2000): S125-8.
13. Chaput, Jean-Philippe et al. “Systematic review of the relationships between sleep duration and health indicators in the early years (0-4 years).” BMC public health vol. 17,Suppl 5 855. 20 Nov. 2017, doi:10.1186/s12889-017-4850-2
14. Coldwell SE, Oswald TK, Reed DR. A marker of growth differs between adolescents with high vs. low sugar preference. Physiol Behav. 2009;96(4-5):574-580. doi:10.1016/j.physbeh.2008.12.010
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