妄想CPR：「別害羞！記住，我們只是在學習拯救生命」

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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於平均水溫 7°C 的 12 月底，一名 56 歲的男子，潛入瑞士日內瓦湖。肥胖的軀體（BMI = 33 kg/m²），緊繃著潛水衣，背上扛負沉重的開放式水肺。有 6 個月潛水經驗的他，在水中悠游無阻。10 分鐘後，來到水面下 19.5 公尺。^[1]

突然，他咳嗽且呼吸困難，但嘴裡仍含著潛水用的呼吸調節器。同行的人陪他，一起遵循減壓程序：^[1]每向上一段距離，就稍作停留，再繼續移動。^[2]3 分鐘後，他們回到水面，男子立刻吐血。緊接著在船上，他心臟病發，失去意識，被及時施予包含心肺復甦術（cardiopulmonary resuscitation，簡稱 CPR）在內的基本救命術（basic life support），長達 5 分鐘。直到船隻靠岸，改由急救團隊接手，執行高級心臟救命術（advanced cardiac life support）：除了 CPR，還做氣管插管（intubation）。期間血沫從他的口咽滲出。^[1]

在持續不斷的心肺復甦術下，男子被直升機送抵附近唯一設有高壓氧氣艙（hyperbaric oxygen chamber）的日內瓦大學醫院。進入急診室時，離急救開始，已經過了 84 分鐘。他呼吸著低流量的氧氣，情況依然不見好轉。時而心臟暫停跳動；時而心室頻繁顫抖。血液中乳酸含量飆高，pH 值下降。入院 20 分鐘，也就是展開 CPR 後的第 104 分鐘，男子被宣告死亡。^[1]

死因與責任歸屬

他的死因與相關責任的歸屬，得從 3 個面向的線索來分析：

1. 醫療紀錄：咳嗽、咳血、血沫，還有愈往水面愈惡化的病況等。之前的事件描述，大致涵蓋了重要資訊。^[1]
2. 警方調查：水溫、證人筆錄、潛水紀錄，以及潛水用具的運作狀況。警方排除潛水用具異常致死的可能。^[1]
3. 驗屍報告：屍體解剖、電腦斷層掃描、病理現象分析、尋找溺水跡象，以及組織學和毒物學檢驗等。驗屍在男子死後的隔天進行。他肺泡與肺泡之間的肺間質（pulmonary interstitium），病變增厚；^[1]肺泡破裂出血，形成肺氣腫（pulmonary emphysema），且淤積液體；^{[1, 3]}部份肺臟被填滿，呈現肺實變（pulmonary consolidations）。另外，呼吸道有少量泡沫和血液；心臟肥大；而且因為肥胖的緣故，肺動脈及冠狀動脈有脂肪斑紋（fatty streaks）。不過整體而言，沒有任何溺水的跡象。^[1]

浸入性肺水腫

最後男子的死因，被判定為浸入性肺水腫（immersion pulmonary oedema）。《國際法醫期刊》（International Journal of Legal Medicine）的論文，分析此症詳細的形成機制，有下列幾種可能：^[1]

1. 人在水中的時候，水壓會促進心肺氣體交換的血液循環，也就是肺循環，以及提升心臟的血液輸出量，即心輸出量。因此而集中的血液，帶來過大的壓力，令肺部的微血管不堪負荷，血液便滲入肺泡。此時，其他因素也可能惡化病況，例如：緊繃的潛水衣、冰水收縮血管、高血壓、心臟肥大、體內水份過多、心理壓力和劇烈運動等。^[1]
2. 水壓集中血液，增加了右心室的工作量，使得左右兩個心室的輸出失衡，也造成肺部微血管壓力衰竭，終致水腫。如果病患原本還有左心室或心臟瓣膜異常，問題會更嚴重。^[1]
3. 水壓升高肺部的血壓，以及從潛水氣瓶費勁吸氣，都可能危及肺泡與肺部微血管；而呼吸不順的心理壓力、運動大量換氣，還有不當使用呼吸調節器的氣流阻力等，則加重對肺部微血管的傷害。^[1]

急救和治療

一般潛水者察覺身體不適，當下會想回到水面上。然而，在水中上升的過程裡，逐步減壓的身體，會產生下列變化：無法繼續溶於血液的氣體被釋出，氣泡於是傷害肺部微血管；胸腔裡的氣體膨脹，水腫重新分佈；肺泡內壓力下降，拉大肺泡與肺部微血管的壓力梯度。這些都會使浸入性肺水腫的症狀惡化。^[1]

儘管如此，急救的第一個動作，還是得把病患盡快送至水面。^[1]情況許可的話，才在不同的水深處暫時停留，使氣體能安全地從身體組織釋出，免於氣泡的產生。^[2]遠離水壓，脫去潛水衣，並溫暖身體，以減少血液過度向心肺集中。如果沒有生命危險，就讓病患坐下，經由面罩吸入高濃度的氧氣，然後送去有加護病房和高壓氧氣艙的醫院。^[1]

在醫院裡，無論是用侵入性或非侵入性的呼吸器，都要以正壓維持呼吸道通暢。除非併發減壓疾病，系統性的高壓氧氣治療，其實沒有必要。^[1]同時，醫師可能也會開 β2-交感神經促進劑（beta-2 agonists），這種常見的氣管擴張藥物，加速肺泡清除液體。^{[1, 4]}至於心臟的部份，硝化甘油（nitroglycerin）點滴則能放鬆血管，調節左右心室的血液流量。^{[1, 5]}

多數浸入性肺水腫的案例，不像此男子這麼嚴重，大約 2 至 3 天即可出院。不過，1 個月內，絕對不得再潛水或游泳。最好由醫師診斷，是否罹患高血壓、糖尿病、高血脂等心血管疾病，並檢查呼吸功能有無異常。未來下水時，務必選擇水溫暖和的地點，穿著合身的潛水衣，限制活動的水深與時間長度，還要避免水份過量，或吸入太多氧氣。^[1]

1. Evain F, Louge P, Pignel R, et al. (2022) ‘Fatal diving: could it be an immersion pulmonary edema? Case report’. International Journal of Legal Medicine, 136, 713–717.
2. ‘CHAPTER 3 — Underwater Physiology and Diving Disorders’. (2016) In: U.S. Navy Diving Manual — Volume 1. U.S. (pp. 50) Naval Sea Systems Command.
3. ‘Emphysema’. (28 APR 2017) Mayo Clinic.
4. Hsu E, Bajaj T. (23 JUN 2022) ‘Beta 2 Agonists’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
5. Kim KH, Kerndt CC, Adnan G, et al. (27 SEP 2022) ‘Nitroglycerin’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.

身為一個好丈夫、好爸爸，心肺復甦術(CPR)是一定要會的。在當兵的時候，因為負責訓練教召弟兄，所以也常常擔任教官示範CPR，「叫叫ABC」的規則當時背得很熟，可是到現在早已記憶模糊，相信許多人也跟我一樣。美國心臟協會(American Heart Association)2010年10月推出了新的CPR規則，將A(Airway，清空呼吸道)，B(Breathing，人工呼吸)，C(Compression，胸腔按壓)的順序做了很大的調整，讓整個步驟變得更簡單：新規則將原本在最後的胸腔按壓移到最前頭，變成「叫叫CAB」，如果不熟悉如何操作A跟B兩個步驟的話，該協會也建議我們就一直進行胸腔按壓，直到救援到來，也就是只要用手就行了。

CPR的作法歷經許多改變，過去通常是在按壓速度、人工呼吸穿插的頻率等上頭變化，因此這次的改變真的很大。這樣的改變是根據實際情況中的需求跟案例統計，因為有很多人不知道該如何正確清空呼吸道、有更多人不敢直接進行口對口人工呼吸，導致前面兩個步驟不敢做，最後一個步驟也就不做了。

http://www.youtube.com/watch?v=crMUyi3O-YI

所以美國心臟協會改推「只用手的CPR」。根據新規則，施救者應該以每分鐘100下的速度按壓被急救者的胸腔，每次下壓的深度要達到2吋，約5公分，才能讓乘載氧氣的血液流到大腦，保住生命。如果暫停按壓而改做人工呼吸，反而可能打斷關鍵的血流行進，影響一個人的生死。該協會指出，在美國每年有30萬人在醫院以外的地方發生心跳停止的緊急狀況，但只有8%的人能夠活下來，可見正確即時的急救有多重要。

去年該協會的研究發現只要看過簡單的60秒鐘「只用手CPR」影片，參與者就更願意在緊急狀況發生時挺身而出替需要急救者施行CPR，而這也提高了需要急救者存活的機會。而且根據調查，多數參與者比較願意作胸腔按壓，而不願意做口對口人工呼吸。

所以，美國心臟協會才會推出這個網站。首先，會有一位女性的聲音溫柔但帶點挑逗地問你：「你想要把手放在哪個身體上？」

我們動動滑鼠，在幾乎沒穿什麼的猛男美女軀幹之間遊移選擇，選一個最中意的，然後溫柔挑逗的聲音又說：「選得好。」接著影片先告訴你要馬上聯絡911(當然，台灣是119)，然後將你一隻手的手掌下部份放在胸腔正中央，「喔，做得很好，你以前做過對吧？」

根據指示，把另一隻手疊上，握住，然後最挑逗的來了：「別害羞！記住，我們只是在學習拯救生命」。跟著節奏點滑鼠，儘量不讓白點離開紅色區域(跟Wii的遊戲有點像)，持續保持，直到救援來臨，等到那聲音最後又說：「壓的真好！」

馬上來試試吧！我的選擇已經很清楚地呈現在第1張圖中了，我還沒嘗試選其他張圖，不過我非常期待當我用每個軀幹練習完一遍CPR之後，可以出現隱藏版…如果你是在人來人往的工作場所或是咖啡廳，或許會有人在你背後竊竊私語，請轉身過去用清新陽光的微笑說：「別害羞！記住，我們只是在學習拯救生命」

資料來源：CPR site lets you choose and touch chests, guilt-free

• 作者：蘇上豪

在一九七四年六月下旬的《西雅圖時報》（The Seattle Times），出現了一則相當吸引人的新聞，一位退休的餐廳老闆，以薩克．皮哈（Isaac Piha）在家族聚餐的地點，救活了一位差點被噎死的婦人。

當時是星期天的下午，皮哈一家人正在餐廳包廂內慶祝父親節，忽然鄰近的客人愛德華．伯加徹斯（Edward Bagachus）前來求救，原來他的老婆艾琳（Irene）沒有辦法呼吸，於是皮哈帶著自己的兩個兒子前去幫忙。

皮哈發現艾琳癱軟在餐桌上，臉色鐵青無法呼吸，第一眼瞥見她時，皮哈原本以為是艾琳心臟病發作，但隨後看到桌子上的食物，他立刻了解應該是食物造成她無法呼吸。

於是皮哈依照最近學到的方法，從艾琳的背後環抱，用力在她的腹部擠壓，接著一片雞肉「啵」一聲從她嘴巴彈了出來，沒有多久，艾琳恢復呼吸，從鬼門關內被拉了回來，這是歷史上第一次利用「哈姆立克（Heimlich Maneuver）急救法」成功救回患者的案例。

以當今的眼光來看，這並不是什麼神奇的事情，因為我們從任何一個民間機構辦理的急救訓練裡，都會學到相同的救人招式，但是對於一九七○年代的皮哈來說，這個急救方法不要說是起步，它還只是報紙專欄中，記者剛剛分享的一則評論。

讀者們聽起來可能會覺得是天方夜譚，但事實的確是如此。記者詢問了皮哈為何對此急救法的報導有興趣，甚至學了起來，他的回答更是關鍵，因為從事餐飲業多年，看過不少顧客因為食物卡在喉嚨而一命歸西，自然看到報紙上「哈姆立克急救法」的介紹有所感悟，沒有想到學起來之後真的派上用場，救活了身邊瀕臨死亡的人。

對於我如此輕鬆介紹風行迄今超過四十年的「哈姆立克急救法」，讀者可能有些困惑，一個如此重要的方法，竟然是由升斗小民搶先完成，但從它發明的背景來看，你就不得不佩服發明人亨利．哈姆立克（Henry Heimlich）的真知灼見，要不是他簡化流程及利用大眾媒體的力量宣傳，讓此急救法能快速被人們接受，不知道它還要拖到什麼時候可以救人。

「壓迫腹部」的急救方法

至於哈姆立克為何會發明此一簡便的急救方式，拯救被食物噎到無法呼吸的病人呢？這又要從他的專業背景以及看到的一則報導談起。

一九四三年畢業於康乃爾大學醫學院的哈姆立克是位胸腔外科醫師，同時也是研究吞嚥問題的專家。一九七二年一篇《紐約時報雜誌》（The New York TimesMagazine）的報導，吸引了他的注意，內文談到的是美國人因為進食時被噎死的意外。

根據當時所揭露的資料顯示，光是美國一年被食物噎死的民眾就有三千人之多，此原因還盤踞在意外死亡的第六位，這對一位成天在醫院的白色巨塔裡處理病人吞嚥的醫師而言，實在難以置信。

於是哈姆立克醫師開始蒐集資料，才發現事情的嚴重性超乎他的想像。除了上述報導的真實性無誤外，有不少名人也是被食物噎死的冤魂，例如羅伯特．甘迺迪（Robert F. Kennedy）的老婆埃賽爾．甘迺迪（Ethel Kennedy），知名樂手湯米．多西（Tommy Dorsey）、卡斯．艾略特（Cass Elliot），甚至羅馬皇帝克迪斯一世（ClaudiusI）等，都是因為同一原因命喪黃泉。

醫師的天性讓哈姆立克想到要好好研究此一問題，於是他開始研究當時的急救法是如何處理這個問題，他發現紅十字會（當時傳播急救方法最重要的民間組織）教的是努力拍打患者的背部，希望他能將噎在喉嚨的食物可以順利吞下；另外有人使出更激烈的手段，如用手去喉嚨硬挖，或是讓病人頭低腳高，只是哈姆立克發現這些方法並沒有科學論述的根據，完全是依照不知哪位醫師的憑空想像，以至於以訛傳訛，不知其所以然沿用著。

想要撥亂反正的哈姆立克開始利用動物實驗找出解決的方案。他在隔年以塞住的氣管內管，放到被麻醉的小獵犬咽喉裡模擬食物噎住的狀況。由於當時體外心臟按摩術正如火如荼應用於急救上，於是他用壓迫胸廓的方法嘗試，看看是否能把塞入的管子從小狗身上彈出，可惜結果徒勞無功，因此他靈機一動，以手壓迫腹部，發現管子很輕易地彈了出來。

在動物實驗得到成果的哈姆立克，把腦筋動到人的身上。於是找了醫院十位同事，每位嘴上含著流量計，然後藉由壓迫腹部來評估氣流的大小，結果發現力量竟然可以達到每分鐘二百零五公升（205 Liters/min），據此哈姆立克已經找到急救食物噎住病人的可靠方法，他認為壓迫腹部將食物彈出是「快速而且便利」。

大眾媒體使急救法迅速普及

哈姆立克為了讓上述方法操作更簡便，將它分成自救，從背後環抱及倒地患者的處置，用十分容易上手的模式，希望讓所有的人可以很快學會，只是在考慮公布它的方式時，他做了不一樣的決定，他不想在主流醫學期刊公布，反而找上了一個半專業的《急診醫學》（Emergency Medicine）雜誌。

除了和主編熟稔之外，哈姆立克想到的是希望可以將此急救方法快速傳播到每個角落，因為專業的醫學期刊限制很多，雖然刊登之後可以累積聲望，但離臨床應用可能拖上一年半載，在《急診醫學》刊出不只專業人士可以接觸，一般普羅大眾也能學習。

另外他也找了幾位認識的記者朋友，從《芝加哥每日新聞》（Chicago DailyNews）、《西雅圖時報》等等，在報紙的專欄裡教導民眾如此簡便的急救方法，而他說服這些記者的理由很簡單，現今的醫療無法解決這樣的急症，試一試新的方也未嘗不可。當然，他也費心提供自己動物與人體實驗的證據，只是這些沒有刊在報紙上。

所以在皮哈第一次利用「哈姆立克急救法」的前一個禮拜，美國幾個主流報紙專欄已經出現了前述的方法，而且不到兩個月的時間，有不少被食物噎住的民眾因此被身邊的人救活。

不到兩個月，在一九七四年八月，《美國醫學會雜誌》（The Journal of AmericanMedical Association，簡稱JAMA）介紹了此方法，並且將它訂名為「哈姆立克急救法」，以表彰哈姆立克費心的推廣以及救人的貢獻！

如同哈姆立克的判斷，美國的衛生部遲至一九八五年才將「哈姆立克急救法」列為官方認可，可以搶救遭食物噎住病患的方式，同時紅十字會及美國心臟協會才跟進，離它第一次問世已經超過十年，它會受到青睞的重要原因，是普羅大眾已經用此方法救活身邊數不清瀕臨噎死的病人。

相信之後的演變並不需要我再多言，有參加過急救訓練的讀者一定體驗過此方法，雖然目前有稍作修正，但仍無損於哈姆立克醫師的貢獻。故事到這邊結束了嗎？其實還沒有，二○一六年十二月逝世的哈姆立克，在同年五月入住辛辛那提的一家老人療養院時，九十六歲的他還親自用此技術救了一位八十七歲老太太。

看到「哈姆立克急救法」流行的推手是大眾媒體，的確讓我感觸很多。在一九七○年代的美國身為媒體的責任是如此被重視，反觀今日的台灣，卻仍是令人汗顏，醫療節目合併在烹飪節目中，不只傳播似是而非的觀念，還讓沒有專業醫療背景的人解釋病症及治療方式，而身為醫師的我卻無能為力，真希望自己像哈姆立克醫師一樣，可以認識更多的主流媒體傳播正確的觀念才是。

——本文摘自《怪奇醫療史：從疫苗發明、疾病歷史、護體神功、縮陽症、按摩槍等，解開最不可思議的醫學古今事》，2022 年 10 月，時報出版出版，未經同意請勿轉載。