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為什麼動物會變胖?–《共病時代》

PanSci_96
・2013/10/11 ・2606字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 480 ・五年級

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共病時代 正封300dpi你可能已經聽過太多次什麼我們正身在一場「肥胖流行」(obesity epidemic)當中的這種說法。有上百萬人必須設法對抗這種威脅生命的疾病。世界各地的醫師無不急切地想找出治療對策。然而會讓你大吃一驚的是,我說的這場肥胖流行可不是指體重過重的人類(至少我們還沒要討論那個部分),而是發生在你我四周的另一場肥胖流行。它折磨我們飼養的貓與狗、馬、鳥和魚。全世界的寵物都比過去更胖,而且還持續不斷地增重。

精準的數字很難確定—這有部分是因為寵物飼主和獸醫不一定都能清楚分辨出,一隻受寵的拉布拉多或虎斑貓究竟是照顧得很好,還是肯定太過豐滿。不過,美國與澳洲的多項研究認為,體重超重與肥胖的貓狗比率大約在百分之二十五到四十之間(目前動物的表現仍優於人類—美國成年人的過重與肥胖比率接近令人瞠目結舌的百分之七十)。

寵物身上過量的體重,引發了一連串熟悉的肥胖相關疾病,包括:糖尿病、心血管毛病、肌肉骨骼疾病、葡萄糖耐受性不良(glucose intolerance)、某些癌症,也許還有高血壓。我們之所以對這些疾病不陌生,是因為肥胖的人類病患身上也看得到幾乎相同的毛病。而且正如人類病患,這些與體重有關的疾病往往會導致罹病的貓狗過早死亡。

至於對抗動物過胖的方法聽來也很熟悉。有些狗會服用節食藥物以抑制牠們的食欲;對於某些嚴重肥胖的狗兒來說,當多餘的鬆弛肌肉威脅要折斷牠們的脊柱或讓牠們的髖關節脫臼時,抽脂手術就會成為治療的選項。肥胖的家貓奉行「貓金式」減肥法—其實就是廣受大眾歡迎的高蛋白質、超低澱粉的阿金醫師減肥法(Atkins diet)的獸醫版本。獸醫也開始治療日漸增多的「大塊頭矮種馬」。他們指示飼主不要給豐滿的魚餵過多飼料,他們建議飼主讓高大健壯的蜥蜴多多運動,以發洩過剩的體力。根據獸醫描述,有些烏龜胖到無法順利伸出殼外與縮回殼內。他們見過太多體重破表的鳥兒,便為它們取了個新綽號:「棲木馬鈴薯」(perch potato)。

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珍禽異獸在非野外的環境也會變得肥肥胖胖的。北美與歐洲的動物園獸醫擔心多餘肥肉對健康的影響,不得不讓超重的動物(從紅鸛到狒狒)都改吃減肥餐。這些食物療法有許多都是借用人類減重計畫的策略。如果你曾每日記錄自己的「體重觀察者」(Weight Watchers)點數,就會明白布魯克菲爾德動物園的大猩猩和鳳頭鸚鵡(cockatoo)的日常作息安排,因為珍妮佛‧華茲用類似系統安排動物的瘦身計畫。在印第安那波里斯(Indianapolis),動物園管理員會用零卡路里、含有人工甘味劑的吉利丁零食,取代過去使用的甘甜棉花糖與糖蜜,鼓勵身材圓胖的北極熊在自己的圍欄內走動。在俄亥俄州的托雷多(Toledo),胖嘟嘟的長頸鹿吃的餅乾是特製的低鹽高纖配方,用來代替以前牠們常吃的那種不健康的垃圾脆餅。

所有這些肥胖動物的共通之處只有一點,也就是這一點,讓牠們與自己的野生親戚及祖先截然不同—我們餵養牠們。牠們大半(或完全)仰賴人類提供每一餐,而我們控制吃進牠們嘴裡一切的質與量。因此,我們實在不能把牠們的體重問題怪罪到牠們身上。當然,一條狗會吃光你放在牠面前的任何東西,然後還四處嗅聞想吃更多。要求一隻貓運用意志力抵抗一份吃了會發胖的零嘴,這個想法簡直荒謬。因此,只剩下一個結論:既然人類是讓動物飲食變得有害其健康的始作俑者,也是有智慧能理解動物不該吃那麼多的物種,所以要怪就只能怪我們人類。我們不僅得為自己日益擴張的腰圍負責,也得為我們飼養的動物負起責任。

事實上,光是住在人類四周就能讓動物發福。在一九四八年到二○○六年間,於巴爾的摩(Baltimore)市區小巷奔竄的城市老鼠每十年就會變胖百分之六,想必是因為牠們的食物幾乎完全來自人類的垃圾桶與食物儲藏室。這些老鼠變得肥胖的機率也增加了大約百分之二十。可是,那些容易害人發胖的廚餘也許不是這些齧齒動物的體重會直線上升的唯一原因。研究人員在另一群動物身上發現引人好奇的類似增重現象。這些城市老鼠的鄉下親戚在同一段時間內也變胖了,而且變胖的比率幾乎一模一樣。儘管在巴爾的摩郊區的公園與農牧地區活動的老鼠其食物來源比較「天然」,但是牠們變胖的機率也是增多的。

想當然耳地假定動物在天然的環境中吃牠們「該」吃的食物(也就是和牠們一起進化的那些未加工食物),就能輕輕鬆鬆地保持苗條與健康,這種想法雖然討人喜歡,卻未必是事實。長久以來,我總是想像動物在野外吃到飽了就會停止進食。實際上假如有機會的話,許多野生魚類、爬蟲動物、鳥類和哺乳動物都會盡情放縱,大吃大嚼。就算吃的是健康的天然食物,那情景有時也太驚人了。供應充足與方便取用是許多人類減肥者墮落破功的兩大原因,它們對野生動物來說也是嚴峻的考驗。

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儘管我們可能認為在野外不容易取得食物,但是在一年當中的某些時間及特定條件下,食物的供給可能是無限量的。種子散落在田野各處;幼蟲覆蓋住沙土與植物的表面;每一片樹葉下都能輕易找到蛋;灌木叢長滿莓果;花朵滲出花蜜。當動物身處的環境是如此豐饒,牠們當然會暴飲暴食。許多動物會吃到牠們的消化道再也容納不了才肯罷手。有人曾看過獠狨一口氣吃下太多莓果,結果牠們的腸子受不了,很快就把完整的水果原封不動地排泄到體外。大口猛吞下大量獵物後,肉食性魚類有時會開始把尚未消化的肉直接排泄出來。大型貓科動物(如,獅子)在成功獵殺後,照例會大啖獵物,直到牠們飽得幾乎動不了為止。馬克‧艾德華茲(Mark Edwards)是動物營養學專家,任教於加州州立理工大學聖路易斯奧比斯保分校(Cal Poly, San Luis Obispo),他同時也是聖地牙哥動物園暨野生動物公園(San Diego Zoo and Wild Animal Park)的第一位營養學家。他告訴我,「我們天生就被設定成會攝取超過日常所需份量的資源。我想不出有哪種動物不會這麼做。」事實上,面對無限量供應的食物,包括狗、貓、羊、馬、豬、牛等家畜,每天都會吃九到十二餐。

由於超級豐盛的大餐唾手可得,某些野生動物會胖得嚇人。一頭擁有好記綽號「C—265」的海豹,最近被俄勒岡州魚類與野生動物保護局(Oregon Department of Fish and Wildlife)下令安樂死。牠的罪名是,在瀕臨絕種的國王鮭(chinook salmon)年度迴游時,吃下超過屬於牠的那一份數量的鮭魚。C—265熱情地盡興享用斯堪地那維亞式自助餐的燻鮭魚,因此在短短的兩個半月內,體重暴增為幾乎是原來的兩倍(從兩百五十四公斤重變成四百七十三公斤重)。巡守員為了保護珍貴的鮭魚資產,對C—265發動鞭炮與橡膠彈攻擊,但這一點也不妨礙牠的胃口。而且C—265的貪吃並非個案。自從某個聯邦法官在二○○八年做成一項爭議性判決,允許每年殺死八十五頭海豹以捍衛鮭魚保護區的安全後,便有數十隻海豹遭到安樂死。

本文摘自PanSci 2013十月選書-《共病時代》第七章:肥胖星球:為什麼動物會變胖?牠們如何變瘦?。由臉譜出版

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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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小孩太早發育不一定好?骨齡檢查真相一次看懂!
careonline_96
・2025/05/14 ・2929字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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為什麼骨齡會超前?兒童內分泌專科醫師圖文解說
圖 / 照護線上

實際案例分享

十歲的小豪骨齡竟然高達十三歲!! 媽媽好擔心小豪會因而長不高,一進診間就著急地要求邱醫師給小豪性早熟的針劑治療,甚至詢問能不能施打生長激素?

然而,經邱醫師詳細理學檢查,小豪當時沒有任何第二性徵,根本還沒開始青春期發育!身高 153 公分(超過第95百分位),體重卻重達 65 公斤(BMI 超過第 99 百分位),屬於肥胖體格。近一年來體重也增加了近 10 公斤! 原來,小豪的骨齡超前是因為肥胖與快速增加體重所致,在接下來四年多的發育過程,小豪很認真地配合醫囑,認真遵循健康的生活型態:充足睡眠、每天運動、均衡健康的飲食,每天量測體重做紀錄並定期回門診追蹤。最後,小豪在完全沒有藥物介入的情形下,國中一年級開始出現第二性徵,國三順利達到 178 公分的成人身高,體重穩定控制在 68 公斤。媽媽這才鬆了一口氣,卸下心中的大石頭。

類似的情節,在兒童內分泌科診室一而再再而三地上演。究竟「骨齡超前」、「骨齡落後」是不是生病?為什麼兒童內分泌科醫師沒有建議我的孩子做藥物治療?

骨齡:評估兒童青少年生長發育的一個重要工具

「骨齡(Bone age)」、「骨骼的年齡」,是根據 1959 年 Greulich and Pyle 及 1976 年 Tanner-Whitehouse 2 method,由左手手掌與手腕的骨骼影像,推測全身骨骼成熟度的一種方法。

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骨齡檢查是診斷兒童生長發育相關疾患與特定內分泌疾患的一項重要依據,如:身材矮小、身高過高、生長遲緩、性早熟、性晚熟、生長激素缺乏等,所以兒童內分泌科醫師常會用骨齡檢查作為診斷參考。

骨齡檢查怎麼做?

骨齡的檢查方法為:將「左手」手掌平放在檢查台,照射低輻射劑量X光,取得清晰的手掌、手腕與遠端尺骨、橈骨影像,再由兒童內分泌科醫師做專業判讀。

骨齡超前與落後的常見原因
圖 / 照護線上

骨齡檢查安全嗎?

骨齡檢查的輻射劑量僅 0.0025 毫西弗,約莫胸部X光的十分之一,是台灣每人每年接受的天然背景輻射劑量 1.62 毫西弗的千分之一點五,而且照射時間短暫,左手掌也不是體內重要的維生器官,只要遵循醫師醫囑之檢查頻率,基本上是安全的。

骨齡影像可以提供那些資訊?

兒童內分泌科醫師會根據左手手掌與手腕的影像,仔細查看每一塊骨頭的大小、形狀、每一個生長板的空隙大小,判斷骨齡。專業的兒童內分泌科醫師會再根據實際生理年齡與伴隨的生長發育趨勢做整體評估,並藉此推估孩子未來的成人身高。

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此外,邱醫師也會在骨齡的影像上特別留意是否合併其他骨骼異常的表現,如佝僂症、透納氏症、SHOX基因突變、Albright遺傳性骨發育不全症(Albright hereditary osteodystrophy)等,這些疾病也會造成兒童身材矮小與生長遲緩。

骨齡不是性早熟的唯一診斷標準,骨齡超前也不等於性早熟!

爸爸媽媽常常因為孩子骨齡大於實際年齡而焦慮緊張,擔心孩子性早熟而要求接受藥物的治療,其實多數這樣的孩子是處在正常年齡開始青春期發育,不僅沒有性早熟,也有不錯的身高潛力,所以只需要定期門診追蹤,維持健康的生活型態,往往就能達到符合遺傳條件,甚至更好的成人身高唷!

影響骨齡大小的因素有哪些?

骨骼的成熟受到許多因素的影響,如:營養狀態、遺傳體質、青春期發育、甲狀腺功能、生長激素、皮質醇、藥物等。

青春期階段,由於性荷爾蒙濃度逐漸上升,並間接刺激生長激素的分泌增加,因此,大多數青春期的孩子身高明顯長得比先前快。但隨著性荷爾蒙濃度愈來愈高,同時也會加速骨骼成熟、促進生長板閉合,一旦所有生長板都閉合,也就決定了最終的成人身高。

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骨齡超前可能影響成人身高
圖 / 照護線上

臨床上常見孩子進入青春期後,骨齡開始有明顯加速的現象,但此時也常伴隨相對應的身高生長速度,倘若身高符合骨齡該有的表現,孩子的成人身高就不會受到影響。換句話說,骨齡超前不等於性早熟! 骨齡超前不等於性早熟!!骨齡超前不等於性早熟!!!

然而,有些孩子在不該發育的年齡即出現第二性徵,如:女孩未足八歲出現乳房、陰毛發育,未足十歲來初經;男孩未足九歲出現睪丸、陰莖、陰毛發育。這樣的孩子倘若又合併長高速度明顯增加、骨齡超前於實際年齡兩歲以上,就會高度懷疑是「性早熟」,兒童內分泌科醫師將進一步安排相關的荷爾蒙檢查來確認診斷,並在必要時給予藥物治療。

造成骨齡超前的常見原因有:青春期發育、肥胖、遺傳、環境荷爾蒙的暴露、甲狀腺亢進等。相反的,導致骨齡落後的常見原因有:營養不良、體質性生長遲緩、甲狀腺功能低下、全身系統性慢性疾病、特殊藥物使用等。

肥胖、油炸飲食,是讓孩子骨齡超前的真兇

肥胖兒童由於脂肪細胞瘦體素、性荷爾蒙、生長因子以及相對胰島素阻抗等複雜因素造成骨齡容易快速進展,最終導致青春期前看起來高高胖胖,但青春期過程中骨齡進展得更為明顯,反倒長高速度明顯趨緩,最終因為成長時間受限而無法達到理想成人身高! 所以,小時候養得胖胖的,長大不但不會抽高,還會沒時間長高!!!!

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另外,也有一些影響兒童生長的問題或疾病,如:透納氏症,在進入青春期以前骨齡檢查也會符合實際生理年齡。因此,骨齡等同於生理年齡也不代表孩子一定健康沒生病!還是必須經過專業的兒童內分泌科醫師整體評估。

骨齡不是單獨判斷標準,還得看整體生長趨勢

專業的兒童內分泌科醫師會根據孩子的年齡、身高、體重、身體質量指數(BMI)、營養狀態、潛在疾病、青春期發育的成熟度,綜合判斷骨齡是否符合整體表現。孩子的「生長趨勢」與「骨齡變化」都是很重要的診斷依據,大多數的孩子只要落實健康的生活習慣(飲食、行為治療),都可以順利長高。藥物治療介入與否須由專業醫師針對個別孩子的問題做綜合判斷。

圖 / 照護線上
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黃瓜也可以當甜點?瓜籽肉會發出碘的味道?探索瓜味的多重宇宙——《料理滋味創意地圖》
積木文化
・2024/08/19 ・1432字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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黃瓜 CONCOMBRE

黃瓜可以只做成冷盤沙拉,也能在鹽水、英式醃菜中展現出多種滋味,甚至可以煮成配菜。它的滋味比看起來的要複雜許多:很明顯它有綠質及強烈的葉綠素滋味,但也有碘和奶油味。沒有交集的兩個世界,讓這種蔬菜能往兩種滋味方向去發揮!

黃瓜的芳香輪,解鎖更多黃瓜搭配。 圖/積木文化《料理滋味創意地圖

正確切削黃瓜:善用皮與苦味的微妙平衡

黃瓜外皮呈綠色並略帶苦味,想當然爾也有葉綠素滋味⋯⋯我們去皮不是為了美觀,而是要除掉這種苦味。又或者,我們可以刻意保留全部或部分黃瓜皮,對這有點侵略性的味道做進一步運用。經過斟酌的苦味能帶來無可否認的餘韻,也讓這種蔬菜含水量相當高的芳香特性變得複雜。薄荷、蒔蘿、青蘋果等「綠色」食材會凸顯出黃瓜的清新。

善用瓜味,或許會有意想不到的美味。 圖/積木文化《料理滋味創意地圖

籽肉的碘香秘密:黃瓜與海鮮、乳製品是絕配

為何把黃瓜的果肉跟籽吃進嘴裡時,能感受到碘味和奶油味呢?答案是因為醛類*1,存在於麵包皮和多種油裡。出乎意料的是,黃瓜能跟海藻、牡蠣、麵包和奶油做組合。為了發揮這些香氣,我們不妨將乳酸化合物(芒果、荔枝等)搭配帶乳香的乳狀食物(如希臘優格,這解釋了希臘沙拉醬﹝Tzatziki﹞*2 之所以成功的原因。或是藍紋乳酪、昂貝爾藍紋乳酪﹝Fourme d’Ambert﹞、馬斯卡彭乳酪也可以),以及一些像孔德里約(Condrieu)這樣帶奶油香味的酒。有了黃瓜內部的果肉跟籽,這些組合就保證成功。

*1:主要為 (E,z)-2,6- 壬烯醛、2-壬烯醛(non-2-énal)。

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*2:譯注:以希臘優格和黃瓜碎粒為主要材料的沙拉。

除了海鮮、乳製品之外,還有其他食物也可以嘗試看看。 圖/積木文化《料理滋味創意地圖

來試試吧!甘納許巧克力黃瓜

  • 準備甘納許:煮滾 300 毫升的水,加入 1 克洋菜粉,離火並倒進 150 克的黑巧克力碎片攪打混合,再倒進容器裡約 1 公分高度,隨後放進冰箱至少一小時。
  • 準備黃瓜:將黃瓜(用果汁機)榨成汁。提取 150 毫升,取其中一半與 1 克洋菜粉和一茶匙糖一起煮沸。離火,將剩下的另一半加進去,放涼後小心地倒在巧克力甘納許上(約 0.5 公分高),然後放進冰箱。
  • 擺盤:切成固定長度(約 6 公分長,1.5 公分寬)。可和黑巧克力圓脆片(Tuiles)一起食用。

不同變化:富含葉綠素的活力蔬果汁

選擇未處理過的小黃瓜,連皮榨汁,增強青綠及微苦滋味。這種富含葉綠素的果汁可以調味油醋汁、雞尾酒(琴酒等)和西班牙冷湯。可以將果汁冷凍在冰塊盒裡供多次使用。

——本文摘自 拉斐爾.歐蒙(Raphaël Haumont)、提耶里.馬克思(Thierry
Marx),《料理滋味創意地圖:法國材料物理化學專家聯手米其林主廚,15種香調、80種常見蔬果食材的氣味因子,探索 1,500 種創新風味搭配!》,2024 年 8 月,積木文化,未經同意請勿轉載。

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