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外科之花的艱難綻放(6)

科學松鼠會_96
・2013/07/16 ・3486字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

第三章、起步維艱,山窮水盡(下)

上回

我們的英雄上路了。萬事開頭難,這一設想要想落實到實驗,其紛繁複雜的種種細節超乎我們的想像。經過一段時間的忙碌,在妻子Mary Hopkins的幫助下,到1934年底時吉本用橡膠、 玻璃、 廢金屬、 自制瓣膜、 橡皮手指套等零星實驗雜物(怎麼聽起來就覺得像一堆破爛兒!)製成了一台「人工心肺機」 ——單就我們知道的這些材料來說,不用親眼目睹該機器的尊榮,我們稱其為簡陋或者原始都未免太客氣了。

就是在這樣艱苦的起始條件下,吉本夫婦不顧一切質疑與嘲諷,憑著滿腔熱忱和堅定的信念,逐步展開、推進實驗研究,他們首先採用的動物是貓(因為當時貓比狗更容易得到,而且當時機器的容量尚不能在大體型的動物上進行心肺轉流),將靜脈血自頸靜脈引出, 經與氧氣結合後注入股動脈, 然後鉗夾肺動脈10~ 25分鐘以模擬肺動脈栓塞。到1935年的時候,他們已能用機器代替心肺,使貓的心臟在體外循環下停止搏動,39分鐘後恢復循環功能。

1937年的全美胸外科會議,在吉本看來應該是一個嶄露頭角引起學術界矚目的大好機會,但他的研究成果,並沒有多少人在意,外科學界對該研究表現的極為冷淡,只有一個學者關注到了吉本到的報告,稱其為「儒勒‧凡爾納式的幻想」。凡爾納這位被後人稱之為現代科學幻想小說之父神奇作家,在19世紀的好多作品中幻想出來的事物都在後世得以實現,但吉本實驗被冠以這樣的評價,顯然是諷刺多於贊同,但可悲的是,這種諷刺居然讓吉本感到些許慰藉,因為在學術界一片的冷落和沉默中諷刺也是關注的一種啊,這是多麼令人沮喪!

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吉本在這次會議上吃到了一個軟釘子,但他堅信自己的方向是正確的,於是他繼續改進著各方面的細節,到1938 年的時候, 在39次動物實驗中已有13 次可以獲得存活, 這在當時已是極為可貴的紀錄了。吉本詳細記錄著每一隻動物的死亡情況,發現死亡的主要原因是低血壓、休克和低氧血症。問題總是隨著實驗的逐步深入而紛紛浮出水面,那就一個一個的啃好了。雖然在當時,也有別的科學家為完善心肺機做出了貢獻,但相關的最主要的難題多是由吉本解決的。高處不勝寒,這一孤獨的領軍人物在這一佈滿未知困難的領域裡披荊斬棘,躑躅而行。

1942 年他參軍,也許戰火的洗禮使其更加堅定了自己的理想,1946 年復員後轉到傑斐遜醫學院繼續人工心肺機的改進, 他的堅持與階段性的成果終於使其獲得了部分人的認可,在此期內他得到了美國國立衛生研究院(NIH)的資助, 並受到IBM公司負責人湯姆‧華森 (Thomas Watson)的賞識。得益於這兩大巨頭的經濟和技術的支持,吉本如虎添翼,有錢了,自然可以鳥槍換炮,實驗動物也由貓改成了狗。雖然實驗過程的基本原則還是由吉本負責,但IBM強大的技術力量還是為其助力頗多,又兼結合了其他同道的合理建議,人工心肺機在這一階段遂得到極大改進。

當時需要攻克的技術難點包括:心肺機血流調節的精度問題,為抗凝血而加入的肝素與血液的比例問題,混合氣體的比例問題,減少溶血的問題,防止各種血栓進入血管的問題,如何選擇適當的麻醉劑的問題……甚至於器械拆卸、 清洗、 消毒裝配等等細節問題均須一一加以觖決, 這些問題(遠非全部)羅列到一起,普通人看著都要頭暈的,可吉本卻憑著過人的智慧與精力與這些問題死磕。

比如當時經過對死亡動物的詳細研究,吉本發現,一個極主要的原因是臟器裡的小血栓形成。這使吉本意識到,在血液回到動物體內之前,需要一個過濾器來去除轉流過程中形成的栓子。開始,他們用動物的肺組織充當濾網,但這一招似乎沒有奏效,實驗動物還是死。而後,他們選用了一種人工材料的濾網才使這一問題獲得解決。

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就這樣經過長達近二十年的辛勤工作,解決了無數的細節問題,吉本付出了常人難以想像的心血,終於將動物實驗的結果大大地改進了,在1949年到1952年之間,實驗動物的死亡率已經由80%下降至10%了——這已是當時最好的實驗結果了。基於這些成功的實驗,吉本開始考慮進行人體試驗了。

如果,我們將這一階段吉本的成果與同一時期的比奇洛和劉易斯相比,我們不難發現,在時間限制方面吉本的心肺機明顯佔優,但在動物的存活率方面也只能打個平手。畢竟10%的實驗動物死亡率還遠說不上安全,而且,這些還是健康動物,同樣的措施應用到一個病人身上,將是什麼結果呢?而在這個時候要進行人體試驗,我們真的不免要為吉本和病人都捏一把汗。當時明尼蘇達州大學的克拉倫斯‧丹尼斯教授(Clarence Dennis,1909-2005)也在進行體外循環機的有關研究,當他們初次相遇時,吉本曾熱情地擁抱他, 並自嘲地說:「原來在這個世界上還有人不認為我只是一個做白日夢的傢伙。」

丹尼斯到1951年也開始考慮進行人體試驗,但他兩次試圖在體外循環的幫助下關閉房缺都慘遭失敗。而今同一戰壕的戰友已經初嘗敗績,等待吉本的又將是什麼命運呢?

1952年2月,吉本的機會來了,一位體重 11 磅,15 個月的女嬰因巨大房間隔缺損而住院。吉本用人工心肺機作體外循環轉流後切開右心房,但是他卻未發現房間隔的缺損!驚出一身冷汗的手術團隊不得不迅速思考問題到底出在哪裡,正當吉本打算作其他部位探查時,女嬰死掉了。後來的屍檢結果證明該患兒不存在房缺而是巨大的動脈導管未閉——也即誤診是導致該患兒死亡的主因,真是「天亡我也,非戰之過」。雖然不是由於體外循環和手術操作直接導致的患兒死亡,但首戰即折戟沉沙畢竟不是什麼好兆頭。人體試驗不同於愛迪生實驗燈泡,敗了多少次之後你還可以宣稱成功地發現了999種不合適的選擇材料,這種試驗人命關天,很可能成則封奏九重天,敗則貶去潮陽路八千了。

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好在這次失敗的陰影,並沒有影響吉本太久,他很快就重振旗鼓了。1953年5月6日,這個值得心臟外科發展史大書特書的日子,吉本再次獲得機會,一位18 歲的大學女生患有巨大房間隔缺損,她在手術前半年的時間的裡已經發生了3次心衰,說不定下次什麼時候這個年輕的生命就會畫上句號了。吉本用人工心肺機轉流 26 分鐘獲得修補成功。這是世界首例臨床體外循環下心內直視手術。患者於術後2個月作檢查,顯示缺損完全修復。在80年代後期的隨訪中患者生活質量良好。

二十年辛苦無人問,一舉成名天下知,也許吉本一直在做著這樣的美夢,並無數次在夢中笑醒之後,繼續直面慘淡的困境。這一成功凝結了他20年來心血與智慧的結晶,實屬來之不易。當丹尼斯得知消息去電話向他表示祝賀時,吉本的興奮溢於言表,兩個寂寞的孤膽英雄真應該為此大醉一番。

但吉本期許的那種一鳴驚人、舉世轟動的效果並未出現。我們應該還記得,房間隔手術的第一次直視下修補,是1952年9月2日劉易斯在明尼蘇達大學利用低溫下阻斷血流成功實施的,並且到1953年的時候低溫已經在一定範圍內得以普及和應用,因此吉本的這一次原本具有非凡意義的成功,在當時並沒有取得應有的關注,其光芒由於低溫所取得的卓越成果而顯得黯然失色了。如果1952年2月吉本的第一次嘗試沒有因為誤診而失敗,那麼,這第一例房間隔的修補手術就是由吉本完成的了,這種低溫反客為主的情形還會出現麼?我相信,這個問題吉本也一定反覆問過自己,只是答案已不再重要了。因為現在重要的是,扭轉形勢,迎頭趕上。

方法只有一個,那就是繼續做幾個漂亮的手術!可按當時的情況,從病人的角度來說,這等於是在有一個風險相對較低的選擇的情況下,醫生卻建議病人選擇一個成功把握並不大的方法,這要花費多少唇舌之功。個中深意,我們可以慢慢思考,但假如沒有當年的這些嘗試,今天的醫學界就會是另外一番摸樣了。

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然而更為遺憾的是,吉本再也沒有能夠重複這一令人鼓舞的結果。在隨後的三次心臟手術中他的病人先後死亡。同一時期,另外三個獨立的研究者 Helmsworth, Dodrill, 和Clowes-were,他們在體外循環下嘗試簡單的心內修補的努力也因為導致了意料之外令人費解的死亡而歸於徒勞。這一連串接踵而至的打擊終於擊潰了這位強人的意志,絕望的吉本對體外循環機的臨床應用徹底失去了信心,告別了他已傾注20餘年心血的研究領域,再也不做心臟手術了。

這些失敗使,已經蔓延的對直視手術修補複雜心臟疾病的悲觀情緒雪上加霜,體外循環機的安全性及可行性受到人們的懷疑,其他各個心臟中心對體外循環的研究也紛紛下馬。此路似已不通,那比奇洛對土撥鼠冬眠的研究又有哪些進展呢?悲哀的是他也未能成功地突破時間的限制,將低溫的戰果進一步擴大。似乎所有的路都被堵死了。難道人類對複雜心內畸形手術的征戰之路,居然已經到了山窮水盡的地步麼?

正所謂:

靈光乍現浮雲過,廿年心血無處尋,英雄夢碎豪情盡,大業中興靠誰人?

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Gibbon早期的裝備。

鳥槍換炮之後,1949年和1951年的裝備明顯不那麼土了。

關於本文

轉載自科學松鼠會 外科之花的艱難綻放系列,作者李清晨

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科學松鼠會_96
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科學松鼠會是中國一個致力於在大眾文化層面傳播科學的非營利機構,成立於2008年4月。松鼠會匯聚了當代最優秀的一批華語青年科學傳播者,旨在「剝開科學的堅果,幫助人們領略科學之美妙」。願景:讓科學流行起來;價值觀:嚴謹有容,獨立客觀

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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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血栓導致下肢壞死?動脈與靜脈血栓的危險因子與症狀
careonline_96
・2024/10/22 ・1089字 ・閱讀時間約 2 分鐘

血液在血管中流動時,會把氧氣和養分送到全身。當血管內出現血栓,血栓便會阻斷血流,導致組織缺氧並且壞死。

全身血管都可能出現血栓,常見的有腦部、心臟以及下肢的動脈與靜脈血栓。

根據研究,發生下肢動脈血栓的危險因子包括高血壓、高血糖、高血脂、吸菸、心房顫動、先前放置過支架等;靜脈血栓的危險因子則包括久坐、臥床、懷孕、吸菸、靜脈曲張、惡性腫瘤、凝血異常、或近期進行大型手術等。

下肢動脈與靜脈血栓的症狀及影響略有不同。

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下肢動脈血栓可能會出現疼痛、皮膚蒼白、冰冷、麻痹、感覺異常、摸不到脈搏等,屬於非常緊急的情況,若不及時治療,可能導致截肢,甚至死亡。

下肢靜脈血栓通常會造成腫脹、疼痛、皮膚變色等。此外,如果血栓脫落,有可能會隨血流進入肺部,造成肺栓塞,讓人感到呼吸困難,甚至可能致命。

目前治療下肢血栓的方法包括手術、藥物、導管溶栓和機械式血栓清除導管等。

其中,機械式血栓清除導管是一種新式治療技術,利用一個長長的導管,進入血管內將血栓打碎並且抽吸出來,可在不使用或少量使用溶栓藥物的情況下,迅速清除血栓並恢復血流,就像是水道清淤一樣。

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相較於傳統導管溶栓,機械式血栓清除導管能更快地恢復血流,且清除血栓的效果更好,有助於改善急性肢體缺血病患的預後,並減少溶栓藥物的使用,降低因使用溶栓藥物而導致出血的風險。

提醒您,如果出現足部冰冷、腫脹、疼痛等狀況,可能與血栓有關,請務必立刻就醫,及早進行血管治療,才能解除危機!

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從風險到希望:經導管主動脈瓣置換術的革命性突破!
careonline_96
・2024/10/16 ・2565字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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圖/照護線上

主動脈瓣位於左心室與主動脈之間,如果主動脈瓣變硬、變厚,便可能無法在左心室收縮時完全開啟,讓血液無法順利通過,稱為主動脈瓣狹窄。高醫心臟血管外科主任謝炯昭醫師指出,主動脈瓣狹窄初期沒有症狀,隨著主動脈瓣狹窄惡化,可能出現胸悶、胸痛、頭暈、昏厥等症狀,嚴重可能猝死。

「針對嚴重主動脈瓣狹窄,傳統的做法是利用開心手術進行主動脈瓣置換。」謝炯昭醫師說,「傳統主動脈瓣置換手術,必須先要開胸,接上心肺機,並讓心臟暫時停止跳動,對於年紀較大或身體狀況較差的病人而言,手術風險較高。」受惠於科技的進步,經導管主動脈瓣膜置換術(TAVI)已成為解決主動脈瓣狹窄的利器。

經導管主動脈瓣膜置換術TAVI
圖/照護線上

經導管主動脈瓣膜置換術(TAVI/ Transcatheter Aortic Valve Implantation)的發展提供給患者不同的選擇。謝炯昭醫師說,經導管主動脈瓣膜置換術是從股動脈放入導管,在影像系統的輔助下,讓導管通過主動脈瓣,確認位置後,便可展開導管上的人工瓣膜,取代病變的主動脈瓣。

相較於傳統開胸手術,經導管主動脈瓣膜置換術不須讓心臟停止跳動、不須使用體外循環、傷口較小、手術時間較短、住院天數較短,對年紀較大、共病很多的患者而言,手術風險較低,可以降低術後死亡率。經過多年追蹤,目前 10 年的文獻統計顯示,經導管主動脈瓣膜的耐久性還是很不錯的。

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「雖然經導管主動脈瓣膜置換術常常可以在很短的時間內完成,但是很多時候並不是所有的病例都可以那麼簡單!」謝炯昭醫師說,「畢竟高科技也是要配合適當的操作,在術前、術中、術後整個團隊都需要密切配合、小心謹慎。」

經導管主動脈瓣膜置換術TAVI有何優點
圖/照護線上

舉例來說,進行 TAVI 手術的導管大概跟原子筆一樣粗,如果高齡患者的動脈較細或硬化,便可能在手術的過程中遭遇動脈破裂、出血的狀況;也可能遇到瓣膜鈣化很嚴重的病人,在展開瓣膜後,不容易貼合,而出現不同程度的測漏。謝炯昭醫師補充「由於每個人的解剖構造都有些差異,瓣膜鈣化的狀況也不一樣,所以術前會運用電腦斷層影像、心臟超音波,評估主動脈瓣膜的結構、尺寸、鈣化狀況,做好手術計畫、選擇合適的瓣膜以及尺寸大小、決定置放的深度及面對各種手術狀況的備案。」

經驗豐富的手術團隊會在術前擬定詳盡的治療計畫,並針對各種狀況進行沙盤推演,以高雄醫學大學附設醫院為例,TAVI 團隊包括心臟外科、心臟內科、影像醫學科、麻醉科、放射師、體循師及護理師等,在各領域不同專長的密切合作下,十多年來已成功為數百位主動脈瓣狹窄的年長者完成手術,患者的心臟衰竭與生活品質皆明顯改善。「手術過程中必須隨機應變,迅速處理各種突發狀況,盡力提高成功率、減少併發症。我們也養成了好的習慣,每次完成手術後,團隊也會回放檢視手術過程,持續學習精進。」謝炯昭醫師說

經導管主動脈瓣膜置換術TAVI仰賴周延的術前規劃
圖/照護線上

謝炯昭醫師說,高醫團隊也相當重視病人瓣膜的生命週期管理,會站在病人的角度做長遠的規劃,並選擇合適的人工瓣膜和手術方式。「我們都會與患者詳細討論,盡可能讓患者了解,幫助他們做決定。例如在選擇人工瓣膜時也要評估患者預期的剩餘壽命,如果患者相對比較年輕,便得考慮十年後可能需要接受瓣中瓣手術放入第二顆人工瓣膜的狀況。如果患者未來可能會因為心血管疾病而需要做心導管手術,可以考慮選擇瓣架較短的人工瓣膜,避免擋住冠狀動脈開口而造成冠狀動脈介入的困難。」

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經驗豐富的 TAVI 團隊不僅擬定詳盡手術計畫,盡力確保手術成功,做好術後照護與追蹤,同時也考慮病人未來可能的治療需求,幫助患者達到較佳的預後!

筆記重點整理

  • 主動脈瓣狹窄初期沒有症狀,隨著主動脈瓣狹窄惡化,可能出現胸悶、胸痛、頭暈、昏厥等症狀,嚴重可能猝死。
  • 傳統主動脈瓣置換手術,必須開胸,接上心肺機,並讓心臟暫時停止跳動,對於年紀較大或身體狀況較差的病人而言,手術風險較高。
  • 經導管主動脈瓣膜置換術不須讓心臟停止跳動、不須使用體外循環、傷口較小、手術時間較短、住院天數較短,對年紀較大、共病很多的患者而言,風險較低,可以降低術後死亡率。
  • 進行經導管主動脈瓣膜置換術需要留意一些併發症,例如出血、感染、血栓、心律不整、主動脈剝離、心包膜填塞、冠狀動脈開口阻塞等。經驗豐富的手術團隊與詳盡的術前規劃能夠提高成功率、減少併發症。
  • 術前規劃的部分會運用心臟超音波、電腦斷層影像檢查,評估主動脈瓣膜的結構、尺寸、鈣化狀況。在選擇人工瓣膜時也要評估患者預期壽命,考慮十年後可能需要接受瓣中瓣手術放入第二顆人工瓣膜的狀況。如果患者未來可能有需要做心導管介入手術,可以考慮選擇瓣架較短的人工瓣膜避免擋住冠狀動脈開口。

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