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外科醫師的祖師爺-《開膛史》

時報出版_96
・2013/05/23 ・1958字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 480 ・五年級

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我常常在思考一個問題:「木匠拜的祖師爺是魯班,老師拜的祖師爺是至聖先師孔子,那麼外科醫師拜的祖師爺應該是誰呢?」

讀了紐澤西醫學院(University of Medicine and Dentistry of New Jersey)魯寇(Ira M. Rutkow)醫師所著的《外科圖解歷史》(Surgery: An Illustrated History)之後,我覺得如果只是選擇某一位特定人物,可能會落入以偏概全的陷阱。因此,在這樣的情況下,我倒喜歡選出「理髮師」做為我們外科醫師用以祭拜的祖師爺圖騰,底下的三張中世紀油畫,似乎多少能夠解釋我的狂想。

在中世紀的歐洲(約略是十一到十三世紀左右),當時的手術有很多是由理髮師完成的。所以,你能看到第一張圖中的理髮師右手拿著剪刀,代表平常幫人們整理頭髮,而左手拿著的刀子可不只是替人刮鬍子的剃刀,而是幫顧客割除身上的痔、皮膚腫瘤……等等贅生物的手術刀。

這聽起來或許很可笑,甚至是很可怕,但是在那個時代,醫師間有個普遍的想法,就是手上沾染到鮮血有損自己的尊嚴,加上當時的國家制度都是宗教凌駕政治之上,教會並不認為外科學是門重要的醫學,只把它當作是一種附屬的醫療行為,或是不到最後關頭不得不使用的手段,如此的氛圍就讓一些江湖術士得以乘隙而入,手術品質自然良莠不齊,歷史書裡有時用「巡遊的庸醫」(wandering charlatans)來稱呼這一群人。比起來若遇到有經驗的理髮師還算是好的。

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第二張油畫是尼德蘭畫家博斯(Hieronymus Bosch)描述某些荒唐的醫療行為,畫作名稱是「愚笨的治療」(The Cure of Folly),也可以叫作「取出瘋狂之石」(Extraction of the Stone of Madness)。為何會有這樣的行為?其實是可以理解的。

中世紀的時候,病因生理學薄弱得可憐,當時的人不僅認為祈禱可以治病,甚至認為智商低的人是因為腦裡有石子造成的,所以教士和江湖郎中有時會合演一齣鬧劇,由頭上戴著一頂所謂「智慧的漏斗」(funnel of wisdom)的理髮師,切開病人的頭皮,然後以預藏的石子欺騙病人,告訴病人已取出愚笨之石,然後將石子丟入河流中,就算完成了此一治療行為。

博斯的畫作向來使用大量象徵與符號,以艱澀難懂聞名,被認為是二十世紀「超現實主義」的啟發者之一。但上述的作品卻是簡單而直接,以近乎戲謔的手法,嘲諷那個時代可說是「騙術」的外科治療。或許,從事此一手術的「理髮師兼外科醫師」(barber-surgeon)才需要取出腦中的「愚笨之石」吧!

另外一個讓正統醫師不願從事外科治療的原因更容易理解,因為不好的治療結果會讓醫師人身安全受到危害。

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在中世紀之前,統治過義大利的東哥德王國(The Ostrogothic Kingdom)有條嚴苛的法律,依據國王的規定,醫師從事外科矯治的行為要百分百成功,如果醫師手術失敗,甚至造成患者死亡的話,那醫師就必須交由患者的親戚朋友處置。

這樣的法律規定造成正統醫師不願輕易替病人動外科手術,即使不得不選擇開刀治療時,醫師在手術前也要和病患及其家屬訂定契約,言明醫師在手術失敗後不會因其結果受到人身迫害。這應該是當代手術同意書的濫觴,只是在當時這是醫師的保命符,而現行的手術同意書並無此功能,最多只是一份有法律效力的治療前告知文書而已。

所以,就中世紀的狀況,當然會逼得醫師寧願從事非侵入性的治療,大多從事內科或藥理學的研究而已,這麼一來,外科的發展停滯不前也就可以理解了。因此,外科醫師的功能被理髮師取代,地位自然不高,在當時的很多油畫中,描繪出理髮師從事的是放血、割割小疣,或者是取出愚笨之石的工作,讓人看起來心裡真不是滋味。

第三張油畫比較驚悚,這張十五世紀的畫描繪的是一名貪官接受活生生剝皮的刑罰,這種刑罰雖不像中國古代的「磔刑」—千刀萬剮,但受刑的人也是一樣遭到「凌遲」而死。

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畫中手腳俐落的行刑人不是劊子手,而是經驗豐富的「理髮師兼外科醫師」!

身為當今的外科醫師,讀完了這些歷史,覺得有不幸,也有其幸運。

不幸的是,民智已開,任何醫療的手術不管難易度,都被寄予厚望,只要有所閃失,甚至造成病人死亡,醫師雖不至於像東哥德王國的醫師一樣被交予病患家屬發落,但面對家屬排山倒海而來的壓力,訴諸媒體,對簿公堂,甚至活生生在大眾面前被說長道短,即使一生救人無數,只要一次失手,便會被打入沒有「醫德」的阿鼻地獄。

但幸運的是,醫療與科學的發展,讓現在的手術能在更安全的環境下施行,不僅醫師能利用更不侵入性的方法獲得更好的結果,病人的恢復也能更快,不需要冒著極大的生命危險來接受治療,醫師與病人都能互蒙其利。

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不過我覺得最幸運的是外科醫師沒有被理髮師取代,不然如果開刀技術不好,可能只會被分派去理頭髮,或是當劊子手做「人皮燈籠」。

讀歷史可以知興替,像我這樣引經據典、隨筆漫談,不需負什麼法律責任,又可以自娛娛人,豈不樂哉?

 

摘錄自《開膛史》,作者蘇上豪,時報出版。

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時報出版_96
174 篇文章 ・ 35 位粉絲
出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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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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經濟重要還是環境重要?明朝末年發生了什麼事?氣候如何影響國家?——《價崩》導讀
衛城出版_96
・2024/05/07 ・4105字 ・閱讀時間約 8 分鐘

眼皮底下的事實:環境史研究者看《價崩》

洪廣冀(臺灣大學地理環境資源學系副教授)

著名的漢學家卜正民以如下段落為《價崩:氣候危機與大明王朝的終結》一書定調:

生活在這個時代,我們彷彿逃不出莫測變幻的手掌心。變化讓人這麼痛苦、氣餒,為了安慰自我,我們便告訴自己:當代的生活特徵就是接連不斷的變化,正是這種不穩定,讓世界變得比以往更複雜。

他告訴我們,作為一個「長壽之人」,「過去十年來,氣候變遷、物價通膨,以及政治豪奪的速度與規模」,他認為也是前所未見。只是,作為一個歷史學者,他還是想問,若我們放大時空的尺度,當代人在過去十年來經歷的變化,真的是前所未見嗎?他的答案是否定的。在一六四○年代早期的中國,也就是明朝末期的中國,是一個連「生存條件都被剝奪,平安度日的尊嚴都被否定的時代」,因為「大規模的氣候寒化、疫情與軍事入侵,奪走數以百萬計的人命」。

在一六四○年代早期的中國,也就是明朝末期的中國,是一個連「生存條件都被剝奪,平安度日的尊嚴都被否定的時代」,因為「大規模的氣候寒化、疫情與軍事入侵,奪走數以百萬計的人命」。
圖/unsplash

藏在眼皮下的事實是什麼?小冰期如何發生?

一六四○年代初期的中國發生什麼事?這便是卜正民試圖回答的問題。他反對傳統史學的兩大見解:一者是訴諸人禍,即訴諸當時宮廷內的派系鬥爭,統治階層道德淪喪,導致民不聊生;二者是訴諸十六至十七全球的白銀貿易,即當時從美洲與日本湧入中國的白銀,造成物價波動與社會不安。卜正民認為,訴諸人禍與貿易會讓我們看不見「藏在眼皮底下的事實」:小冰河時期(簡稱小冰期)。

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廣義地說,小冰期是從十四世紀至十九世紀初期的地球寒化現象,氣溫平均掉了攝氏兩度。乍看之下,攝氏兩度的溫差或許微小,但對作物而言,這樣的溫差已經足夠讓作物減少一次收成,或根本無法收成。再者,必須注意,兩度的溫差是「平均」,即可能是極熱與極寒的氣溫交錯變化造就此兩度溫差。這確實也是在小冰期中發生的事。

地球科學家推測,寒冷的氣候讓兩極的冰山範圍擴張,讓海水變得更鹹,也就是變得更重,影響洋流的流動方式,從而牽引了大氣與洋流間的循環。影響所及,所謂「聖嬰-南方震盪現象」(El Niño-Southern Oscillation, ENSO,即傳統上所說的「聖嬰現象」加「反聖嬰現象」)變得格外激烈,乾旱、水災等極端氣候頻傳。不僅如此,地球科學家也指出,小冰河期也是火山活動格外頻繁的時期。火山噴出的煙塵,遮蔽了太陽輻射,更加速了地球的寒化。

地球科學家推測,寒冷的氣候讓兩極的冰山範圍擴張,讓海水變得更鹹,也就是變得更重,影響洋流的流動方式,從而牽引了大氣與洋流間的循環。
圖/unsplash

小冰期的起因為何?目前普遍接受的見解是太陽活動改變。此外,也有研究者指出,這與所謂歐洲人「發現」新大陸有關。受到所謂「哥倫布大交換」的衝擊,美洲原住民大量消失,森林擴張,吸收大量二氧化碳。眾所周知,二氧化碳是溫室氣體;二氧化碳濃度的減低,讓大氣保溫的能力下降,與前述太陽活動與火山噴發的效果耦合,讓寒化成為不可逆的過程。總之,我們現在已經知道,地球是個混沌系統,牽一髮不只動全身,甚至整個身體都會分崩離析。

回到《價崩》這本書。卜正民指出,明朝的存續時間(一三六八至一六四四年)即落在小冰期,並成為明朝覆亡的主因。他將小冰期之於明朝的影響分為六個泥沼期:一、永樂泥淖期(一四○三年至一四○六年)。二、景泰泥淖期(一四五○年至一四五六年)。三、嘉靖泥淖期(一五四四年至一五四五年)。四、萬曆一號泥淖期(一五八六年至一五八九年)。五、萬曆二號泥淖期(一六一五年至一六二○年)。六、崇禎泥淖期(一六三八年至一六四四年)。

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永樂泥淖期欠缺災荒記載,景泰泥淖期以饑荒收尾,嘉靖泥淖期氣候異常乾冷,萬曆一號泥淖期爆發饑荒、洪水、蝗災與大疫,「人民相食,枕籍死亡」;萬曆二號泥淖期的乾旱與水災頻繁,饑荒再度爆發,「朝廷賑濟的請願如潮水湧來」。崇禎泥淖期是明代乃至於「整個千年期間最慘痛的七年」,「米粟踊貴,餓殍載道」。一六四四年四月末,闖王李自成兵臨北京,致書要求崇禎帝歸順。崇禎不從,在命皇后、貴妃與女兒自盡後,他爬上皇居後的煤山,自縊身亡。李自成稱帝後,滿人入關,將中國納入大清國版圖。

不可忽視的幽靈?拔除合理征服者的解釋,明朝滅亡原因還有哪些?

如此的歷史解釋是否會流於環境決定論?卜正民的回答是:「如果環境決定論的幽靈就在門外徘徊,我也不會在分析時將其拒於門外。」那麼,是什麼讓寫出《縱樂的困惑》、《維梅爾的帽子》等名著的歷史學者相信環境的決定作用?答案就是糧價。

卜正民先生像。
圖/wikipedia

以他的話來說,「太陽能與人類需求的關係,是透過糧價調節的。從景泰年間到崇禎年間,糧價在五次環境泥淖其中激增,每一次都把價格多往上推一截,這樣的事實也說服我必須採用氣候史的大框架。」卜正民表示,「一旦經濟體仰賴太陽輻射為能源來源,那麼無論大自然是幽而不顯還是顯而易見,都必然是社會或國家生命力的決定因素。」

在結語「氣候與歷史」中,卜正民再次反駁那些把明朝覆滅推給「失德」的見解。他認為,這種論調是「合理化明清兩朝遞嬗的過程」,且「編出這種敘事並為之背書的,就是征服者」。他強調,「明朝的滅亡固然不能推給災荒糧價,但講述崇禎末年重大危機時不把氣候因素納入考慮,那簡直就像莎士比亞所言,宛如癡人說夢,充滿著喧譁與騷動,卻沒有任何意義。」

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然而,不至於將環境決定論「拒於門外」是一回事,認為社會變遷就此被環境「決定」,又是另一回事。卜正民並不認為,面對氣候因素帶來的種種挑戰,明朝各級官員只能雙手一攤,感嘆天要亡我,不做任何努力。就如其他生活在小冰期的人們一般,卜正民認為,明朝人建設基礎設施、育種、建立制度、開發新科技與控制生育力等;但問題是,一六三○年代晚期的種種災害,並未催出社會的適應力,反倒是摧毀其適應力。

拜此時勃發的火山活動與激烈的聖嬰-南方震盪現象「之賜」,不論是政府還是市場,都變不出糧食。卜正民認為,至少在前五個泥淖期,明朝人還是表現出相當的韌性,努力予以調適。然而,進入崇禎泥淖期後,春夏乾冷,田地龜裂,運河無水。當每公斤的米得需要兩千五百公升的水,而老天爺就是不願意降下一滴雨時,糧食供應體系就此崩潰,連帶把物價與政治體系拖下去陪葬。

是誰忽略了眼皮底下的事實?這段歷史帶給我們什麼警訊?

回到卜正民所稱的「眼皮底下的事實」。我們要問,是誰忽略了這項事實?誰是這對眼皮的擁有者?卜正民的答案有二。一則是以研究社會、政治與環境變遷的人文社會科學研究者。以小冰期的相關研究為例,他表示,當他開始研究明代中國糧價變異與氣候變化之關係時,驚訝地發現,「其他地方的環境史對糧價幾乎不提」。與之對照,精通糧價的歷史研究者,如不是太快地把糧價理解為「公平交易」的指標,便是視之為社會關係的一環,忽略了糧食必得是在特定的環境條件下孕育出來的。

另一個忽略氣候或環境此事實者便是卜正民的同代人,也就是在閱讀這本書的你我。現代人對物價飛漲的關注程度遠比全球暖化、極端氣候與環境破壞來得高;畢竟,前者是切身之痛,後者則相當遙遠,是北極熊與紅毛猩猩的事。
圖/unsplash

另一個忽略氣候或環境此事實者便是卜正民的同代人,也就是在閱讀這本書的你我。現代人對物價飛漲的關注程度遠比全球暖化、極端氣候與環境破壞來得高;畢竟,前者是切身之痛,後者則相當遙遠,是北極熊與紅毛猩猩的事。然而,卜正民的分析告訴我們,即便明代中國離現在相當遙遠,所謂的小冰期至少也是一百五十年以上的事,但物價恐怕還是可作為某種氣候指標。換言之,若人們以關心物價的熱誠來關心環境,面對當代的環境危機,說不定人們多少可找出個解方。

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此外,讓人心生警惕的是,卜正民告訴我們,小冰期多少是個漫長的地球系統變化。小冰期本身並未造成明朝衰亡,是相伴的極端氣候摧毀了明代社會的韌性與調適。他也認為,面對小冰期、火山噴發與聖嬰-南方震盪現象誘發的極端氣候,從後見之明來看,明朝人也做了他們可以做的,但也只多苟延殘喘了七年,且還是生存條件都被剝奪、生活尊嚴都被否定的七年。

那麼,當人類誘發的氣候變遷可能已加劇了聖嬰-南方震盪現象,讓去年(二○二三年)夏天成為有紀錄以來地球最熱的夏天,而極端氣候彷彿成為日常,人類還有多少時間可以調適?如果說明朝多少是被地球系統的正常運作摧毀,當今地球系統的異常,是人類自己造成的,數百年後的歷史學家,在回顧這段歷史時,恐怕無法如卜正民對待明朝人一樣地寬厚,只能說這是咎由自取。諸如此類的思考,都讓《價崩》有了跨越時代的現實意義。

畢竟,明朝人不是外星人,他們跟我們都生活在同一個地球上。

——本文摘自《價崩:氣候危機與大明王朝的終結》,2024 年 05 月,城出版出版,未經同意請勿轉載。

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