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心跳速度與壽命長短的關係密切

營養共筆
・2013/04/23 ・905字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 511 ・六年級

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研究者是丹麥哥本哈根大學 Gentofte 醫院心臟病專家 Magnus Thorsten Jensen 醫師,他認為我們或許得注意一下自己的心跳速率。「心跳速率太快並不一定就是生病。不過我們知道心跳快速與壽命兩者之間有強烈的關聯。」

跟據以前由 Jensen 與同僚們的研究,休息時脈搏每分鐘大於 80 的人,會比每分鐘 65 下的人要早 4 ~ 5 年死亡。

研究者們在十幾年前就已經知道有關心跳速率與壽命長短有關。一般來說,體態比較瘦的人心跳速率通常會比較慢;而不運動的人心跳速率會比較快。從這點來看,我們就能看到不健康的生活型態會反應到你的心跳還有壽命長度。

新研究的目標就是要回答這個問題:平常身體健康然後有規律運動習慣的人,休息時心跳速率較高是否意味著他們的壽命會比較早結束呢?

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研究者們發現這問題的答案是肯定的,Jensen 醫師說:「休息時的心跳速率不僅只是評估運動程度的指標,它更可以是個獨立的危險因子。」

研究從 1970 年開始追蹤將近 2,800 位男性,分析研究開始後 16 年間的資料,在最初的時候,他們都是中年人。

研究者們調整他們的統計資料,以避免被年齡或是一些生活習慣等因素給影響。經過調整後,他們發現休息時的心跳速率每分鐘每增加 10 下,死亡風險就會增加 16%。

至於女性的情形應該不會差太多,因為過去關於她們的心跳研究也發現類似的結果。Jensen 醫師懷疑心跳速率較快可能是心臟病、肺部疾病或是糖尿病等相關疾病的第一個跡象。

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洛杉磯加州大學(the University of California, Los Angeles) 心臟病學教授 Gregg Fonarow 博士表示醫生們得意識心跳速率較快的風險,並且要為病患監測心跳的狀況,而且要適切地提出建議。「增加活動量與減少坐著的時間就能降低心跳速率以及心血管 疾病的風險。戒菸也能降低心跳速率。此外,有些藥物在某些情況下能幫助降低心跳速率。」

下一步該做什麼?

Jensen 醫師表示目前對於心跳的正常範圍是每分鐘 60 – 100 下,基於這個研究結果,我們應該重新思考這個範圍是否合宜。

關於本文

  • 文章來源:WebMD
  • 文章標題:High Heart Rate Tied to Earlier Death, Even in Fit
  • 文獻與人物:
    Magnus Thorsten Jensen, M.D., cardiologist and researcher, Copenhagen University Hospital Gentofte, Copenhagen, Denmark; Gregg Fonarow, M.D., professor, cardiology, University of California, Los Angeles;
    April 15, 2013, Heart, online
  • 整理編譯:Sidney

轉載自 營養共筆

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營養共筆
86 篇文章 ・ 3 位粉絲
應該是有幾個營養師一起寫的共筆,內容與健康議題有關。可能是新知分享、經驗分享或是有的沒的同學們~如果對寫這個共筆有興趣的話,歡迎一起豐富它的內容喔。

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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

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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心跳過慢恐昏厥——生理性起搏式手術、智能速率心律調節器,助維持心臟功能
careonline_96
・2023/07/27 ・2506字 ・閱讀時間約 5 分鐘

「醫師,我的心跳好慢。」王女士說。

「有感到不舒服嗎?」醫師問,一邊把手搭在患者的手腕上計算心跳速率。

「就覺得很沒力,經常會頭暈。」王女士說。

「你的心跳每分鐘才 40 幾下,要趕緊檢查喔。」

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經過詳細檢查,確認患者屬於病理性心跳過慢,於是建議植入心律調節器治療。台大醫院內科部賀立婷醫師表示,由於患者的心臟功能較差,於是採用新發展的生理性起搏術式來裝設,並選擇了能依據生理需求調整輸出的智能速率心律調節器,能幫助大幅改善症狀,也能避免造成心臟衰竭。

我們的心臟會持續跳動將血液送往全身。賀立婷醫師解釋,在正常的狀況下,竇房結(SA node)會以穩定的速率發出電訊號,促使心房收縮,接著電流會經由房室結(AV node)傳到心室,造成心室收縮。若是竇房結發出電訊號的速率太慢,或是房室結的傳導中斷,都會造成病理性心跳過慢。

導致竇房結或房室結功能異常的主要原因之一為老化。賀立婷醫師說,其他的原因還包括心肌梗塞、心臟手術等。

心跳過慢的病人可能會覺得比較沒有力氣、頭暈。賀立婷醫師指出,還有部分患者的心跳會暫停,如果心跳暫停的時間過久,腦部無法得到足夠的血流量,就會昏厥。

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「正常狀況下,心臟會隨著身體的活動調整輸出量。」賀立婷醫師說,「心跳過慢可能無法滿足一般人在日常生活、工作、運動的需求,導致活動力變差、容易頭暈、喘,使生活品質受到影響,嚴重還可能導致暈倒、甚至引起腎臟功能惡化。」

智能速率心律調節器,根據生理需求調整輸出

發現心跳過慢時,醫師會嘗試找出病因,並排除藥物的影響。賀立婷醫師表示,如果確認是病理性心跳過慢,病人有症狀並影響到日常生活或器官的功能時,唯一的治療方式便是放置永久性心律調節器。心律調節器能夠發出電訊號,維持心跳速率。

我們的竇房結能夠依照生理需求,適時調整心跳速率。賀立婷醫師說,為了讓心律調節器發揮類似竇房結的功能,部分心律調節器會偵測身體動作,在動作增加時,調高心跳速率;在動作減少時,調低心跳速率。

但是偵測身體動作的機制會比較受限,賀立婷醫師解釋,因為心律調節器安裝在鎖骨下方,若是病人的動作不影響到胸部,便無法調整心跳速率。例如踩室內運動腳踏車,上半身動作幅度較小,心律調節器可能無法感應到動作;或者是在心情緊張但身體沒有活動的時候,這類心律調節器也無法調高心跳速率。

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智能速率心律調節器則能夠克服傳統心律調節器的限制,透過偵測心臟收縮率,有效調整心率輸出,故在患者靜坐休息、心情平靜的時候,智能速率心律調節器會調低心率輸出;在患者活動或是感受到壓力、緊張激動的時候,能適時調高心率輸出,充分滿足生理需求。

生理性起搏術式,幫助維持心臟功能

此外,因應醫學進步,自 2000 年開始電生理學界開始發展新的手術方式——生理性起搏術式。

正常的電氣傳導是從心房傳到心臟中間的房室結,然後經由希氏束(His bundle),再延著左束支、右束支傳向兩邊的心室。賀立婷醫師解釋,過去在置放心律調節器時是將導線放在右心室,所以電氣傳導的方向會和原本的方向不同。

生理性起搏術式正是為了貼近正常的生理狀態而出現。賀立婷醫師說,生理性起搏術式是將導線從右心室放入心室壁中靠近希氏束的位置,達到「希氏束起博」的效果,讓心律調節器發出的電訊號,能夠透過希氏束與左束支、右束支刺激心室收縮。

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生理性起搏技術還能根據患者的狀況調整,針對左束支傳導阻滯,將導線放到靠近左束支的位置,達到「左束支起搏」的功能。

採用生理性起搏術式能讓電流以貼近生理的方式傳導,在改善心搏過緩的同時,也能夠避免左、右心室收縮不同步,比較不會影響心臟本身的功能,避免造成心臟衰竭等併發症。

賀立婷醫師指出,一旦進展為心臟衰竭就不容易逆轉,所以針對已經心臟衰竭的病人,基本上都會盡量考慮採用生理性起搏術式,避免讓心律調節器的電訊號是由右往左傳;至於尚未有心臟衰竭的患者,若採用生理性起搏術式,也能大幅降低未來出現心臟衰竭的機率。

在安裝心律調節器前,醫師都會根據病況與家屬、患者詳細討論,協助選擇合適的手術方式。

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心律調節器能夠幫助患者維持心律,改善症狀與生活品質。賀立婷醫師提醒,即使狀況穩定,也要按時回診,定期檢查心律調節器,確保功能正常。目前已有蠻多心律調節器能提供居家遠端監控的功能,如裝有此功能心律調節器的患者,就能將資料上傳至雲端,若出現異常,醫療團隊也能迅速提醒患者回診。

貼心小提醒

放入心律調節器後,患者要避免接近磁場強大的地方,以免干擾心律調節器的運作。賀立婷醫師說,到醫院做檢查或通過安檢時,請事先告知工作人員。

日常生活中的吹風機、微波爐並不會影響心律調節器。若有任何疑問,都可以向醫療團隊諮詢喔!

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心房顫動易忽略,直到中風才發現!症狀提醒與治療解析
careonline_96
・2023/03/28 ・2500字 ・閱讀時間約 5 分鐘

「醫師,我的心臟經常亂跳、心悸,而且我還會喘。」70 歲的老先生摀著胸口抱怨。

亞東紀念醫院心臟血管內科黃姍惠醫師回憶,該名患者經過連續心電圖檢查後發現患有心房顫動,而且一天中有快 7 小時的時間處在心房顫動的狀態。經討論,患者接受了冷凍消融導管治療。

「(手術)隔天老先生開心地說他的症狀消失了,沒有心悸、也不會喘,終於解決長期以來的困擾。」黃姍惠醫師說,「老先生都有持續回門診追蹤,目前也沒有復發的狀況。」

黃醫師表示,心房顫動是相當常見的心律不整,可能會導致腦中風、心肌梗塞、心臟衰竭,且整體死亡風險上升,及早診斷及治療,可以改善生活品質。

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心跳過快、不規則,當心心房顫動

心房顫動是最常見的心律不整,黃醫師指出,發生原因主要是心臟左心房肺靜脈出口處有不正常的放電,導致心跳過快、不規則。

黃醫師表示目前台灣的心房顫動的盛行率約 1.5%,若是超過 65 歲以上的族群,則每 100 人裡面可能就有 4 位罹患心房顫動;80 歲以上的族群,大概每 10 人就有一位。隨著社會高齡化,心房顫動的患者越來越多,超過 65 歲以上的民眾是高風險族群,都應該留意是否有心房顫動的症狀或心跳不規則的狀況。

心房顫動亦很容易跟慢性疾病共同存在,例如高血壓、糖尿病、心血管阻塞的病史,還有一些較容易被忽略的病患,包括睡眠呼吸中止症、甲狀腺功能亢進等。若您有這些疾病,也應留意自己是否有心房顫動。

心房顫動可能無症狀,直到中風才發現!

黃醫師進一步說明,心房顫動最常見的症狀是心悸、心臟亂跳的感覺。由於心跳過快,病患有時候會感到胸悶、喘,或因心跳過快導致心肌缺氧引起胸痛,以及心臟輸出量可能不足,而導致頭暈、無力。

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值得注意的是,部份心房顫動的病患沒有明顯症狀。黃醫師說,早期的研究統計,無症狀心房顫動的比例約 17%,隨著診斷工具的進步,2022 年發表的研究顯示,無症狀心房顫動的比例高達 25%,這些病患常常是在發生併發症,例如腦中風、肢體中風、甚至心臟衰竭之後,才被檢查出心房顫動。

由於心房顫動發作時,心房無法有效收縮,所以在左心耳可能漸漸形成血栓。黃姍惠醫師解釋,這些血栓若隨著血液流出心臟,就可能在身體各處造成栓塞,流到腦部會導致腦中風、流入冠狀動脈會導致心肌梗塞、流入腎動脈會導致腎臟中風、流入周邊動脈則會導致肢體中風。

此外,有些病患長期處在心房顫動的狀態,會導致心臟擴大,使瓣膜功能逐漸退化,而出現心臟衰竭的症狀。

因為可能出現腦中風、心肌梗塞、心臟衰竭等嚴重併發症,如果沒有積極治療,心房顫動患者比起一般人中風的機率是 5 倍以上、心臟衰竭的機率是 3 倍以上、整體死亡風險是 2 倍以上!不得不慎!

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積極治療預防中風

透過心電圖檢查可以診斷出心房顫動,但因為心房顫動可能是陣發性,所以只做一張心電圖未必能夠剛好遇到心房顫動發作。黃姍惠醫師說,這時候就需要做連續式 24 小時心電圖,甚至需要 7 天、14 天的心電圖檢查,才有辦法確定診斷。

心臟科醫師會依據病患的風險,來幫病患決定是否需要抗凝血劑,黃姍惠醫師說,如果是高風險的患者,需要終生服用抗凝血劑;如果是陣發性,或處在持續性心房顫動,有機會做心律的控制,一般會給予抗心律不整的藥物。如果抗心律不整藥物無法改善,就會建議進行導管消融治療。

心房顫動導管消融治療包括「傳統電氣燒灼術」與「冷凍消融術」,黃姍惠醫師解釋,這兩種做法的目的都是要封堵源自肺靜脈的異常電氣訊號,讓亂跳的訊號傳遞不出來,讓心臟維持正常律動。

封堵的方式不同:傳統心導管電氣燒灼手術,是利用熱能在肺靜脈口附近一點一點地燒灼,造成一個點狀的圓圈;而冷凍消融術是將一個球囊,放在肺靜脈出口處,然後將液態笑氣注入球囊中,使球囊溫度降到攝氏 -55 度,來冷凍肺靜脈出口的組織,製造一圈連續的傷痕。

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「傳統電氣燒灼術」與「冷凍消融術」都可以藉由 3D 立體定位的輔助,達到導管手術所需要的精準度。黃姍惠醫師說,傳統電氣燒灼術得一點、一點的燒灼把肺靜脈出口圈起來,手術時間大約需要 4 個小時;至於冷凍消融術能夠一次冷凍整圈肺靜脈出口,大幅縮短手術時間至 2 個小時,而且較不會有破裂、心包膜填塞的風險,有助提升安全性。

兩種導管消融術的成功率相當,約 8 成患者的症狀有顯著改善,約 6 成患者不再復發心房顫動。

貼心小提醒

心房顫動是最常見的心律不整,可能會讓人感到心悸、頭暈、無力、胸悶、呼吸急促,但約 25% 的人沒有明顯症狀。黃姍惠醫師強調,由於心房顫動會增加中風、、心肌梗塞、心臟衰竭的風險,所以不管有沒有症狀都要與醫師討論,及時採取合適的治療。

年紀越大,越容易出現心房顫動,超過 65 歲的民眾是高風險族群,都應該要注意自己的狀況,或做心電圖篩檢,才能早期發現、早期治療!

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