月子中心群聚風險高！一人感染呼吸道融合病毒（RSV）可傳五人，寶寶最危險

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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幼年時期擁有足夠安全感與良好社交經歷，有助寶寶心理健康發展。

孩子尋覓的不是你的注意力，而是愛。

（It is not attention that the child is seeking, but love.）
——西格蒙德．佛洛伊德（Sigmund Freud）

行為理解推論與社交互動能力

很多人都聽過大名鼎鼎的康乃爾大學（Cornell University），這所大學是美國知名的常春藤聯盟（Ivy League）八所盟校之一，擁有良好的學術名聲和傳統。然而卻很少有人知道，康乃爾大學創辦人埃茲拉．康乃爾（Ezra Cornell）的家族，竟然擁有一段奇特的暗黑歷史。

一六七三年二月八日，時年七十三歲的瑞貝卡．康乃爾（Rebecca Cornell，埃茲拉的先祖母）在羅德島家中臥室的壁爐旁離奇死亡，身體被燒得焦黑難辨。原本以為這只是一場意外，但後來在驗屍時發現，瑞貝卡的腹部有刺傷痕跡。警方後來循線逮捕了瑞貝卡的兒子湯瑪士．康乃爾（Thomas Cornell），最後判決湯瑪士謀殺定讞，絞刑處死。

這件謀殺案只是康乃爾家族黑暗史的冰山一角，其中的祕辛我們稍後會再多做揭露。現在我們要先推敲的是，在面對他人的行為時，人們通常是如何理解和推論對方的動機？例如在這個案子中，湯瑪士為什麼要殺害自己的母親瑞貝卡呢？雖然這個問題的正確答案可能只有湯瑪士自己知道，不過心理學家告訴我們，人類在理解他人的行為時，通常都會採用常識心理學（folk psychology）的方式做推論。

所謂的「常識心理學」，就是預設人類在行動時，背後必定有其「欲望」和「信念」。比方說，警方發現湯瑪士在經濟上依靠母親瑞貝卡，且他們的相處常常有摩擦。看到湯瑪士和他母親的這些過往，有人可能就會猜測，湯瑪士或許是因為生活上的不和睦而希望母親消失（此為其欲望），同時他相信殺害母親可以達到讓母親消失的目的（此為其信念），因此做出謀殺母親的舉動。

如此的動機推論，是我們每天都在進行的認知活動，許多心理學家也相信，這是我們推論他人動機與理解他人行為的重要方式之一。如果沒有這種預設與推斷他人欲望和信念的能力，我們將難以理解他人的行為，而日常的人際互動也就無法正常進行。

十八個月大的幼兒知道你喜歡吃什麼

那麼，人類這種推論他人欲望與信念的能力，是在幾歲發展出來的呢？嬰幼兒是否也擁有這樣的能力？關於這些問題，早期的心理學家認為，剛出生的嬰幼兒應該不具備此能力。不過從八○年代開始，就有發展心理學家陸續對這樣的說法提出挑戰。一九九七年，加州大學柏克萊分校（University of California,Berkeley）的艾莉森．古普尼克（Alison Gopnik） 和當年的學生貝蒂．瑞派柯里（Betty Repacholi）想出了一個簡單且聰明的實驗方法，來檢驗幼兒能否理解他人的信念和欲望。

古普尼克是發展心理學的一方之霸，長年研究孩童的認知及語言發展。在各大學術會議及科普活動中，都很常出現她的身影。但很不好意思的是，每次見到她，都會讓我誤以為看到了史密斯飛船（Aerosmith）的主唱史蒂芬．泰勒（Steven Tyler），他們倆神似的臉孔，讓我有好幾次在聽她的演講時，都不小心神遊進入了史密斯飛船的演唱會回憶畫面之中。

古普尼克團隊在一九九七年進行的這項研究，採用了一種簡單的實驗方法。她在幼兒的面前放置兩盤食物，一盤是小朋友都很喜歡的小魚餅乾，另一盤則是小朋友通常都討厭的花椰菜。接著，她就會在小朋友面前試吃這兩樣食物。

小朋友會被分成兩組，其中一組的小朋友會看到古普尼克展現出「喜歡吃小魚餅乾，但討厭吃花椰菜」的行為表現，也就是說，古普尼克會在試吃小魚餅乾時很高興的說她很喜歡，並在試吃花椰菜時說不喜歡且表現出感覺很噁心的表情。另外一組小朋友則相反，他們會看到古普尼克展現出「喜歡吃花椰菜，但討厭吃小魚餅乾」的行為表現。古普尼克展示完她的食物偏好後，就會把兩盤食物拿給小朋友，然後對他們說：「請給我一些食物吧！」

這個實驗的目的，是想知道小朋友在看到他人的食物偏好後，會不會依照對方的食物偏好來給予食物，如果小朋友真的明白古普尼克喜歡某一種食物，而且也願意幫助她獲取想要的食物，應該會依據古普尼克的食物偏好來給予她所喜歡的食物。結果發現，十八個月大的幼兒，會正確選擇給予對方喜歡的食物。換言之，如果古普尼克先前展現出「喜歡吃小魚餅乾」，幼兒就會給她小魚餅乾；反之，如果古普尼克先前展現出「喜歡吃花椰菜」，幼兒就會給她花椰菜。

然而，十四個月大的幼兒則不然。無論古普尼克展現出她喜歡哪一種食物，十四個月大的幼兒都會拿小魚餅乾給她。這個結果顯示，十四個月大的幼兒似乎以為所有人的喜好都和自己一樣，即使對方先前已經表達過不喜歡小魚餅乾，但十四個月大的幼兒仍無法理解，且仍會選擇自己喜歡的小魚餅乾給予對方。由此可知，幼兒可能要到十八個月大左右，才能逐漸理解他人的欲望、意圖與信念可能和自己不同，也才能據此進行比較順利的人際互動。

——本文摘自《為何三歲開始說謊？》，2023 年 7 月，親子天下出版，未經同意請勿轉載。

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照顧早產兒一直都是相當具有挑戰性的任務，台灣新生兒科醫學會理事長暨中國醫藥大學附設醫院新生兒科主任林鴻志教授指出，有些懷孕 32 週、30 週出生，甚至更小的早產兒，在經過細心照顧後順利出院，狀況看起來都不錯，但是某天卻突然間呼吸急促，甚至呼吸暫停，而被送回急診室，檢查發現是呼吸道融合病毒感染。

呼吸道融合病毒感染對早產兒是相當大的威脅，病程進展快，嚴重時需要使用正壓呼吸器，或插氣管內管住進加護病房。

照顧者要勤洗手，避免出入人潮擁擠的場所，以免把病毒帶給嬰幼兒，另外也可以幫嬰幼兒施打呼吸道融合病毒單株抗體，增加保護力。

攻擊下呼吸道的呼吸道融合病毒 RSV

呼吸道融合病毒 RSV（Respiratory syncytial virus）主要攻擊下呼吸道，尤其是細支氣管，林鴻志醫師表示，新生兒的肺部一般要到兩、三歲，才會發育、成熟到跟大孩子一樣，早產兒的肺臟較不成熟，週數越小的早產兒越不成熟，另外在照顧、治療早產兒的過程中，經常得使用氧氣或呼吸器，不成熟的肺部容易受傷，因此早產兒遭到呼吸道融合病毒 RSV 感染時，病情會比足月新生兒嚴重很多。

感染呼吸道融合病毒 RSV 的症狀通常是微燒、咳嗽，林鴻志醫師說，如果是兩、三歲的孩子，症狀可能很輕微，就像一般感冒；如果是肺部或心臟有慢性，或是比較小的早產兒，症狀會嚴重許多，可能咳的很厲害、呼吸急促、甚至呼吸衰竭。

呼吸道融合病毒 RSV 容易引發新生兒支氣管炎及肺炎，約 60－80% 急性支氣管炎與呼吸道融合病毒 RSV 有關，是讓新生兒住院的主要原因之一。

目前沒有治療呼吸道融合病毒 RSV 的藥物，所以都是採取支持性治療，林鴻志醫師解釋，如果呼吸急促、呼吸困難，就給予氧氣，甚至插管使用呼吸器幫忙呼吸。

一年四季都要提防呼吸道融合病毒 RSV

呼吸道融合病毒 RSV 主要是透過飛沫傳染，只要近距離的接觸就有可能遭到感染。林鴻志醫師說，在國外，呼吸道融合病毒 RSV 大部分是在冬天到隔年春天有比較多案例。因為台灣位在亞熱帶，春、夏、秋、冬四季不分明，所以季節性沒那麼明顯，一年四季都要提防呼吸道融合病毒 RSV。

吸道融合病毒 RSV 的輕症患者也許 3 至 5 天就好了，重症患者便會拖比較久，林鴻志醫師說，早產兒、先天性心臟病、慢性肺病、神經肌肉疾病、免疫不全等，屬於高危險群，很容易演變成呼吸困難、呼吸衰竭。

預防呼吸道融合病毒 RSV 的方法與預防流感、新冠肺炎 COVID-19 的方法相同，林鴻志醫師說，平時要避免出入人潮密集的公共場所，以降低接觸病毒的機會，並且要勤洗手、多漱口，避免遭到病毒感染。

呼吸道融合病毒 RSV 大多是由感冒的家人傳給幼童，林鴻志醫師提醒，如果有感冒症狀，請盡量保持距離，避免幼童被病毒感染。

除了接觸病毒之外，目前也有呼吸道融合病毒單株抗體，有助預防遭到病毒感染，林鴻志醫師說，嬰幼兒施打呼吸道融合病毒單株抗體後，住院率跟重症率都有明顯的下降，約 30 至 50%。

降低死亡率是新生兒科的重要目標，在預防呼吸道融合病毒 RSV 方面，日本做得很徹底，36 週以下的新生兒幾乎都有施打呼吸道融合病毒單株抗體，韓國是在 32 週以下的新生兒施打，林鴻志醫師說，台灣目前是開放到未滿 33 週的新生兒或是先天性心臟病患，在一歲以前都可以施打，每月 1 劑，總共 6 劑呼吸道融合病毒單株抗體，以預防呼吸道融合病毒的感染。

「這是很好的政策！」林鴻志醫師說，「施打呼吸道融合病毒單株抗體，能提升對早產兒的照顧，減少併發症的發生，也減輕父母的負擔。」

貼心小提醒

呼吸道融合病毒 RSV 容易引發嬰幼兒支氣管炎及肺炎，初期可能咳嗽、微燒，然後演變成呼吸急促、呼吸衰竭。早產兒、先天性心臟病、慢性肺病、神經肌肉疾病、免疫不全等，屬於高危險群，務必積極預防。

照顧者請盡量避免出入人潮密集的場所，並要勤洗手，避免把呼吸道融合病毒 RSV 帶給嬰幼兒。施打呼吸道融合病毒單株抗體有助降低住院率與重症率，家長可與醫師討論，給予嬰幼兒更完善的保護。

早產兒基金會也拍攝「多一分準備！一起預防早產兒的 RSV 感染，降低重症風險！」衛教影片

呼籲高風險嬰兒的爸媽主動關心 RSV 的預防，一起守護小腳丫們健健康康長大！

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「年紀越小，感染病毒與併發重症的風險就越高！尤其是未滿六個月前的嬰兒」台中榮民總醫院兒科主任陳伯彥醫師表示，對新生嬰幼兒來說，因為免疫系統尚在發育，容易受到各種病毒的威脅。在後疫情時代，群聚感染更是需要慎重看待的議題。

群聚感染指的是在同一環境中，至少有兩名或以上人員先後出現相似症狀或感染同一病原，這容易造成病毒快速且具規模的傳播，常發生於月子中心等產後護理之家、幼兒園、長照機構等場所。陳伯彥醫師提到，現在很多產後護理機構都美輪美奐，重視舒適環境與設備，有許多共用空間與團康活動。但因為人流複雜、若陪伴探望家屬有輕微症狀、家中有大寶等都可能讓病毒入侵，若無妥善做到分區照護與管控，群聚感染就很容易爆發。

嬰幼兒最常見感染病毒RSV　傳染力極高

常見的嬰幼兒群聚感染病毒包括呼吸道融合病毒、COVID-19、流感病毒、腸病毒、輪狀病毒、流行性腦脊髓膜炎等。其中以呼吸道融合病毒（Respiratory syncytial virus, RSV）最為常見。陳伯彥醫師表示，研究統計資料表示，約九成嬰幼兒在2歲前都有感染過 RSV，因 RSV 具有高度傳染性，一名感染者可傳染給五位，主要透過飛沫與接觸等方式傳染。從觀察來看，台灣一年四季都有案例，其中在夏秋兩季達到高峰，四、五月雨季也會多一些。

RSV 無終生免疫 嬰幼兒重症嚴重恐致命　

陳伯彥醫師指出，每個人都可能感染 RSV，不過兩歲以下的嬰幼兒、早產兒與慢性肺病、先天性心臟等高風險族群更容易因感染併發急重症，住院比例很高。特別是感染 RSV 後也不會產生終生免疫，仍有機會再次感染。

感染 RSV 的常見初期症狀包括鼻塞、咳嗽、喉嚨痛、發燒等。因嬰幼兒的氣管細小，容易因為 RSV 感染而堵塞，造成嬰幼兒出現喘鳴、發出咻咻聲、呼吸急促甚至呼吸窘迫、發紺等情況。RSV 潛伏期約3天，病程進展快速，從像感冒的症狀演變成重症不到一週，容易導致下呼吸道感染，發展成細支氣管炎、肺炎等嚴重併發症，若心肺功能較差，還會危及生命。部分患者可能出現續發性的細菌感染或中耳炎，讓整個住院治療時間拖更長，短則十天，嚴重者甚至要在加護病房接受插管治療，治療期間可能長達兩週以上。

對於 RSV 感染後的治療，陳伯彥醫師表示，考量到嬰兒身體發育狀況，擴張劑、類固醇、與抗生素這些治療方式都不建議使用，主要採取支持性療法，給予氧氣、補充水分及營養，慢慢對抗病毒。「因為RSV沒有特效藥來專門治療，目前的防治策略是大力呼籲預防勝於治療。」

由於成人在感染 RSV 後的症狀較輕微，可能在不知不覺中將病毒傳染給嬰幼兒。建議家長、照顧者要戴口罩、勤洗手，特別是嬰幼兒容易有唾液、鼻涕沾附物體，環境加強消毒非常重要，也可檢視托嬰機構是否有做好消毒與分區照護控制管理。另一方面，可以選擇替嬰幼兒施打單株抗體。陳伯彥醫師說明，目前尚無嬰幼兒使用的 RSV 疫苗，單株抗體與疫苗不同，是直接打抗體到身體提供保護。雖然保護期比起疫苗透過抗原產生的自發抗體較短，但對於容易受到急重症威脅的嬰幼兒是非常重要的有效防護措施。

群聚感染高風險環境 接種單株抗體保護嬰幼兒

目前除了針對早產兒、慢性肺病、先天性心臟病等高風險族群，有健保的短效型單株抗體之外，也已有可適用於一般嬰幼兒的自費長效型單株抗體，單次施打提供六個月以上的保護力，可以在嬰幼兒免疫系統發育期給予及時支援。根據臨床數據，健康嬰兒施打長效型單株抗體後，可減少併發重症，並降低八成住院率，家長也免於工作請假日夜看顧，大幅減輕照護壓力和經濟負擔。

陳伯彥醫師表示，國外會在明顯的 RSV 流行季來臨前替嬰幼兒接種。但台灣無顯著的流行季，且考量 RSV 的高傳染性與後續健康威脅，建議高風險族群一定要盡早施打。此外，父母送嬰幼兒送到月子中心或托嬰機構等群聚感染高風險的場所之前，都可以考慮接種單株抗體，以降低感染與重症的風險。萬一不幸發生 RSV 群聚感染，也可以盡快施打，能快速產生肺部保護性抗體，降低急重症產生。

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