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葉太太的由來 —《鐵與血之歌》

PanSci_96
・2014/08/11 ・3673字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 519 ・六年級
相關標籤: 葉克膜 (3)

鐵與血之歌3同事茵茵是「體外循環師」,工作的職責就是在心臟手術時,負責操作俗稱「心肺機」(heart-lung machine)的「體外循環」(extra corporeal circulation,簡稱ECC)機器,讓心臟外科醫師在人為操作的環境下,使得病患心肺功能暫時停止,成為沒有搏動的「無血」(bloodless) 狀態,搶時間完成開心手術。

所以,心臟外科醫師的技巧好不好固然可以決定開心手術的成敗,但若是缺乏有經驗的「體外循環師」,再好的手術技巧亦可能是徒然,因為病患可能會死於體外循環的種種併發症,諸如流血不止、灌流不足造成的中風、肝腎衰竭,或者是氣栓病(air embolism)。

既然體外循環師如此重要,你一定也可以想像,在心臟外科醫師的值班過程裡,這些幕後無名英雄必定要跟著不分晝夜地奮鬥,尤其在緊急的開心手術之後,如果病患的心臟功能沒有辦法立即恢復,造成無法脫離體外循環機的情形時,心臟外科的醫師常得和體外循環師一起苦惱地看著病患與機器間拔河,想辦法幫助病人脫離它的援助。

除了上述的工作外,體外循環師有時還得負責一些額外的繁重業務,這也是茵茵在值班時,在某些狀況下要稱呼自己為「葉太太」的原因。

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不明就理的人會以為茵茵可能已經嫁人了,或是她有個貼心的「葉」姓男友會來醫院陪值班,但是上述的說法都不成立。而是茵茵在值班時,若加護病房裡有病患靠著「葉克膜」延續生命時,任何操作或突發狀況發生,身為體外循環師茵茵就得出面排除問題,隨時候命。

「葉太太」的自稱,是茵茵在值班時的自嘲!

也許你不知道「葉克膜」為何物,但是在新聞版面上,它一直是常客。光是臺大醫院在2014 年4 月17 日為止,經過了二十年的努力,已經替兩千個病患安裝上了「葉克膜」延續生命,不只在亞洲醫界排名第一,和全世界的醫院相比,亦是名列前茅。

當然,葉克膜在臺灣並非今日才威名遠播。早在2006 年,當時的臺中市長夫人邵曉鈴女士,為了高雄市市長選舉南下幫忙站臺,回程時卻在高速公路上發生了重大的車禍,她最後就是靠了葉克膜而保住一命;2014 年有意挑戰臺北市市長大位的臺大名醫柯文哲,就是號稱全世界最厲害的「葉克膜專家」,常常藉由他犀利的發言,讓普羅大眾認識被暱稱為「葉醫師」的「葉克膜」。

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葉克膜究竟是何方神聖呢?它的原名是”extra-corporeal membrane oxygenation”,醫療上的翻譯應該叫「體外膜氧合」,或是「體外膜肺」。但由於直譯常讓一般民眾不知所云,因此,在它剛引進臺灣時,亞東醫院院長朱樹勳醫師,利用了它的縮寫「E.C.M.O」,將它音譯為「葉克膜」,使得它比較親切,也容易朗朗上口(雖然聽到之後,還是不知道它是什麼東西)。

簡單來說,葉克膜是一種醫療急救設備,用以協助對當前的醫療方法皆無任何好效果的重度心、肺衰竭病患,進行體外呼吸循環的氧氣交換,此舉能暫時替代患者的心、肺功能,減輕其負擔,也能為醫療團隊爭取更多的時間,想出辦法救治該名病患。

只是三言兩語帶過,想必各位讀者已對葉克膜肅然起敬,覺得它是個了不起的機器—它的確也是如此,尤其隱藏其後的,說它代表了一部簡要的心臟外科發展史也不為過。

在心臟外科手術的演進中,最難的莫過於要找出方法,讓心臟暫時停止跳動,呈現靜止柔軟的狀態,以方便手術順利進行,而在這段時間,要能有機器取代它的功能,源源不斷提供給身體「充氧血」。

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早在十九世紀,科學家們就絞盡腦汁,要利用充氧血灌注離體的器官,以延續其活力。這些實驗看起來就令人毛骨悚然,不敢恭維。

在 1812 年,法國學者朱利安・尚・切薩羅・加盧瓦(Julien-Jean Cesar le Gallois)就做了有上述概念的實驗。他將一隻兔子砍頭,想用其它兔子動脈的充氧血灌注這顆離體的頭,卻因為沒有合適的「抗擬血劑」而失敗;接著在 1821 年,另外兩位科學家都門斯(Dumans)及普雷沃斯特(Prevost)找到了讓血液暫時不凝固的方法,於是到了1849 年,羅貝爾(Lobell)就利用此一方法,灌注了實驗動物離體的腎臟,讓它存活了一段時間。

而學者布朗・賽卡爾(Brown Sequard)有了上述的實驗激勵,在 1858 年模仿了加盧瓦的方法,利用加壓注射血液的方式,做了離體的狗頭實驗,第一次提出了缺氧五分鐘,會對腦組織造成不可逆的傷害,而且這個觀念還保留迄今。

但是利用活的動物血液,去灌注其它離體的器官是比較麻煩的方式,於是也有不少科學家想出替代辦法,就是將離體的血液,直接變成充氧血,做為灌注實驗器官的來源,這種製造充氧血的工具可稱之為「氧合器」(oxygenator),也可說是「人體肺臟」的雛型。

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最有名的例子是1882 年在德國同一實驗室的三位同事。

第一位是生理學家馮・施羅德(Von Schröder),他利用氧氣的氣泡,成功將密閉容器內的血液的氧氣飽和度提高,這就是後來「氣泡式氧合器」(bubble oxygenator)的原型;而另兩位施羅德的伙伴,弗雷(Frey)及格魯伯(Gruber),卻利用了不同的方法,將血液曝露在充滿氧氣的旋轉薄片上,達到了增加血中氧氣飽和度的目的,亦即是簡單型的「薄片氧合器」(film oxygenator)。

上述兩方的發明各有其擁護者,也提供了諸如學者霍克(Hooker)與理查斯(Richards)分別於 1910 年及 1915 年獲得靈感後,將它們修正與改進。不過此時仍有個大問題:那就是隨著實驗的規模更大與用血量的增加,原有的抗擬血方式已不合時宜,直到一位醫學系學生的發明出現,才使得問題迎刃而解。

傑・麥克萊(Jay Maclean)是一位在約翰霍普金斯大學實驗室做研究的學生,他在 1916 年的時候,藉由萃取狗的心肌細胞,成功找出一種可以阻抗血液凝固的物質,而這種物質也可以在狗的肝臟裡找到,因此被取名為「肝素」(heparin)」。自此,科學家才能順利朝設計真正的心肺機前進。

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在 1920 年到 1950 年之間,確實有幾個心肺機的雛型被設計出來,不過由於材料科學還不甚發達,僅流於實驗室使用的範疇。加上兩次世界大戰的蹂躪,歐洲大陸民生凋敝,所以在第二次世界大戰之後,幾乎所有的重要醫學研究,漸漸由美國開始主導,自然連「心肺機」也不例外。

雖然號稱有祕密使用於戰爭的先進技術被釋出,早期的心肺機在美國仍只是土法煉鋼的方式。抱著必死決心的外科醫師,屢次使病患曝露於「險境」中,看看底下有關醫學期刊的報告,就能了解其中的曲折。

在1951年到1955年間,有十八位病患在六個不同的醫學中心,以使用「心肺機」的方式做開心手術,結果只有一例存活,不過熟悉內情的醫師都知道,不敢見諸期刊的死亡人數,可能有好幾倍之多。

唯一接受開心手術並存活下來的病患,是由在傑佛遜醫學院(Jefferson Medical College)的約翰・吉本(John Gibbon)醫師完成的,其成功的故事也是滿傳奇的,可以在這裡和讀者分享一下。

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原來吉本醫師研究心肺機不是為了做開心手術,而是想解救「急性肺栓塞」(Acute Pulmonary Embolism)的病患。在做了十幾年的研究之後,他得到了 IBM 工程師的協助,設計了一部重達兩千磅,由複雜機械組合成的心肺機,更可怕的是, 它使用時必須要有三位工程師隨侍在側,避免有突發狀況時,造成手忙腳亂的情形。

吉本醫師利用了這臺心肺機替四位病患進行開心手術。第一位病患是個十五個月大的嬰兒,結果因為診斷錯誤,小嬰兒直接死在手術檯上;第二位病患是十八歲的女性,罹患了「先天性心房中膈缺損」(Ventricular Septal Defect,簡稱VSD),在1953年5月6日,吉本醫師替她實施修補手術,但由於抗凝血劑肝素使用不足,沒有多久心肺機出現血塊,於是他只得草草結束,還好手術是成功的,病人也存活下來。

至於第三位及第四位病患,都因為手術中的突發狀況而不幸死亡,讓吉本醫師覺得灰心喪志。一方面他覺得心臟內科術前診斷未臻成熟,會讓手術瀕於迷航的情況,陷病患於死亡風險;另一方面,他對心肺機用於開心手術有著嚴重的不信任感。所以,學者性格的他就此封刀,寧願往學術研究方向努力,不再投入開心手術。

但吉本醫師不是藏私的學者,他將十多年的研究成果,連同心肺機的設計分享給在馬約診所(Mayo Clinic)服務的約翰・科克林(John Kirklin) 醫師,讓他的團隊設計出更先進的機型—馬約・吉本式心肺機(Gibbon Heart-lung Bypass Machine),使得科克林醫師得以在它的幫助下,在1958 年替八位病患實施開心手術,而且竟然有一半的患者存活,降低了開心手術的困難度。

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在同一時期,其他美國醫學中心的團隊也陸續設計出成功的心肺機,像是在明尼蘇達大學醫學院(University of Minnesota Medical School)的團隊使用迪沃(DeWall)氧合器的機型,還有在克里夫蘭的團隊,以凱・克羅斯(Kay‧Cross)氧合器組出了新型的心肺機,慢慢在開心手術中累積經驗,讓心肺機逐漸在1970 年代之後,成為開心手術安全進行的重要輔助。

不過前述的心肺機都脫離不了氣泡式與薄片式的氧合器設計,常在開心手術後產生很多併發症,主要原因還是充氧過程造成血球破壞而溶血,導致病患在術後容易有出血不止或器官衰竭的情況發生。

但是在材料科學進步之下,科學家由人工腎臟的設計中找到靈感,把氧合器設計成今日眾多微細小管組合成的薄膜氧合器(membrane oxygenator),此舉除了增加氧氣在血液中交換的速率之外,也降低了血球的破壞,讓開心手術後的併發症大幅減少,使開心手術的技術得以突飛猛進。

故事說到這裡,我想讀者們心中會有個疑問,那葉克膜和心肺機有什麼關係呢?那必須要從1970 年代後兩個重要的醫學研究說起,這次病患又被當成了實驗品,在生死一線間掙扎。不同的結果,造成了日後「葉克膜」被賦予延續重病病患生命的角色,實在是當初始料未及的,且看我下回分解。

 

摘自泛科學2014八月選書《鐵與血之歌:一場場與死神搏鬥的醫學變革》,大邑文化出版。

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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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瑞德西韋治療 COVID-19 有效嗎?來看看兩個初步研究結果
miss9_96
・2020/04/29 ・3173字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 575 ・九年級

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最受矚目的瑞德西韋,臨床試驗如何進行?

多國研究團隊於 4 月 10 日發佈了對於瑞德西韋(Remdesivir)初步療效的結果。初步顯示,使用瑞德西韋(Remdesivir)治療 53 名罹患新型冠狀病毒之疾病(COVID-19)的重症病人,有 36 例(約 68%)好轉。 1

瑞德西韋的臨床試驗設計:觀察疾病的變化,藉此判斷瑞德西韋的療效。

  1. 研究限制:僅有實驗組(即提供 Remdesivir),缺少對照組(不給藥)。
  2. 研究人數:53 名重症患者
  3. 療效判定:以供應氧氣的狀態,區分疾病嚴重程度。
  4. 嚴重程度分為 6 種等級
    • 等級1:不須住院/出院(discharged)
    • 等級2:住院,無須給氧(not requiring supplemental oxygen)
    • 等級3:住院,低流量給氧(low-flow oxygen)
    • 等級4:住院,非侵入式給氧(noninvasive mechanical ventilation)
    • 等級5:住院,侵入式給氧(invasive mechanical ventilation, ECMO)
    • 等級6:死亡(Death)

治療前患者的狀態

狀態/級別 等級 1 等級 2 等級 3 等級 4 等級 5 等級 6
住院與否 住院 住院 住院 住院 死亡
治療措施 無須給氧 低流量給氧 非侵入式給氧 侵入式給氧
人數(人) 0 2 10 7 34 0

瑞德西韋(Remdesivir)的臨床試驗結果

本研究中的 53 人、治療 18 天,有 36 人好轉(68%),若拉長觀察至 28 天,則好轉比例提升至 84 %。

而 7 例(13%)給藥後仍然死亡。32 位患者(60%)出現副作用,為肝酶升高(暗示肝臟損傷),腹瀉,皮膚出疹,腎功能不全和低血壓。

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治療後患者的狀態(追蹤 18 天)

狀態 嚴重程度級別/人數 治療前
等級 5 等級 4 等級 3 等級 2
34 人 7 人 10 人 2 人
死亡 治療後 等級 6 6 人(18%) 1 人(14%) 0 0
侵入式給氧 等級 5 9 人(26%) 1 人(14%) 0 0
非侵入式給氧 等級 4 3 人( 9%) 0 0 0
低流量給氧 等級 3 0 0 0 0
未額外給氧 等級 2 8 人(24%) 0 0 0
出院 等級 1 8 人(24%) 5 人(71%) 10 人(100%) 2 人(100%)
改善比例 19 人(56%) 5 人(71%) 10 人(100%) 2 人(100%)

由上表知,34 例嚴重等級 5 的患者(使用葉克膜,或侵入式給氧),總共有 19 人改善(8人出院、8人移除給氧裝置、3人改以非侵入式給氧)。無改善計 9 人,死亡 6 人。

與過往的紀錄比較,如:武漢市住院且接受侵入式給氧的 67 例患者,其死亡率為 66%(44 例死亡)。相較於本研究的瑞德西韋治療,約 13% 的死亡率而言,瑞德西韋似乎展現了治療潛力。

療效比較:越年輕、症狀越輕微越有效

再以「侵入式給氧」和「非侵入式給氧」分組,發現「非侵入式給氧」組好轉速度較快。而以年齡分組,可發現越年輕、好轉的更快。因此可知,即使給予瑞德西韋,年長患者仍有較高的風險。

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初步結果中,有 84% 重症患者好轉,似乎瑞德西韋就是人類期待的真.勇者。但再次說明,此非最終結果,我們仍須保持冷靜。

上圖:以給氧的支持程度分組,觀察患者好轉的速度。From: 參考文獻1

以年齡分組,觀察患者好轉的程度。From: 參考文獻1

使用瑞德西韋在受感染的猴子上,有療效嗎?

美國國家衛生院在 4/17 發佈新聞,說明讓猴子感染新型冠狀病毒後,用瑞德西韋治療,展現了療效2,3

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瑞德西韋的猴子試驗設計:觀察猴子肺部病毒量、X 光、犧牲後肺臟狀況,發現瑞德西韋對治療新型冠狀病毒疾病有幫助

  • 研究限制:尚未通過同儕審核,為預先公佈
  • 研究數量:12 隻猴子,6 隻給藥(實驗組)、6隻不給藥(對照組)
  • 實驗設計:猴子感染新型冠狀病毒(SARS-CoV-2),感染 12 小時後開始給藥。靜脈注射瑞德西韋,每日給藥。觀察七天後犧牲動物。
實驗組(給藥) 對照組(不給藥) 總計
數量 6 6 12

瑞德西韋的猴子試驗結果

在首次治療 12 小時(感染後第 1 天)後,兩組病猴的支氣管沖洗液裡,其病毒RNA 量無差異。但瑞德西韋組的支氣管沖洗液,檢體的病毒感染力降低了約 100 倍,且第 3 天時,用藥組就再也沒有活病毒了(6 隻對照組病猴,仍有 4 隻驗出活病毒)。兩組的病毒 RNA 量沒有差異,但給藥組的病毒感染力較弱,顯示瑞德西韋可能阻礙了病毒的繁殖,讓它們無法產出活的下一代 註1

另一個值得注意的是,儘管下呼吸道的活病毒減少,但用藥組的上呼吸道或直腸的病毒 RNA 量、感染力均未降低。研究團隊認為,此現象可能是藥物在體內組織分佈濃度的差異,可考慮設計其他給藥途徑,提高藥物在上呼吸道的濃度,從而減少患者透過鼻水、口水傳播活病毒的風險。

感染後,兩組病猴的支氣管沖洗液裡的病毒量,和感染力檢測。
橫軸皆為感染後時間 (天),縱軸皆為病毒 RNA 量 (對數尺度) (copies/mL);紅圓圈為實驗組,藍方塊為對照組。圖/參考文獻3

而從 X 光判斷肺部浸潤或病變,也發現用藥組的肺部病變較少。

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兩組實驗動物的 X 光影像,紅圈處為肺部病變處,R 處為猴子的右側。
上圖為實驗組,下圖為對照組。圖/參考文獻3

治療第 7 天,犧牲動物。發現給藥組的「肺臟重量/體重比值」較低,顯示瑞德西韋改善了肺臟發炎(肺部發炎、充斥體液的現象越嚴重,肺臟重量越大)。

兩組實驗動物的肺臟重量/體重比值。圖/參考文獻3

而肺臟外觀和組織學裡,6 隻給藥組的病猴,有 1 隻觀察到肺部病變;未給藥組則是 6 隻病猴全都發現肺部病變。在定性和定量層面,都暗示了瑞德西韋似乎有減輕病毒攻擊肺臟的潛力。

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兩組實驗動物的肺臟外觀、組織學影像。
右上圖中的白色圓圈處是肺臟出現異樣的外觀。右中圖可觀察到肺組織間的空隙,因水腫和充斥發炎細胞而擴大。圖/參考文獻3

綜合兩篇研究,筆者觀點

  • 兩篇研究皆有設計限制,因此瑞德西韋究竟是否有療效,或僅對感染初期有效?仍有待討論。
  • 以人體試驗結果而言,瑞德西韋對重症患者可能有效。但並非靈丹妙藥,對年長者、呼吸能力非常衰弱的患者,仍有治療的極限。
  • 以恆河猴的研究而言,筆者認為,關注的重點是「接觸病毒 12 小時後,立即給藥」,因此「即早投藥,避免發展重症」,可能是使用瑞德西韋的關鍵。
  • 綜合兩篇研究,使用瑞德西韋治療最好的族群,可能是「感染初期的輕症患者」。而重症患者的治療,可能仍待科學界努力。

保持冷靜,繼續前進。Keep Calm and Carry On.

註釋

  1. 感染力的實驗,是將檢體和活細胞(Vero E6 cell)共同培養,觀察活細胞被殺死的程度。RNA量未降低,但病毒感染力降低的現象,推測的原因可參考〈出現症狀就有高病毒量?新型冠狀病毒感染者體內的病毒量如何變化?〉一文。

參考資料

  1. Jonathan Grein, M.D., Norio Ohmagari, M.D., Ph.D., Daniel Shin, M.D., George Diaz, M.D., Erika Asperges, M.D., Antonella Castagna, M.D., Torsten Feldt, M.D., Gary Green, M.D., Margaret L. Green, M.D., M.P.H., François-Xavier Lescure, M.D., Ph.D., Emanuele Nicastri, M.D., Rentaro Oda, M.D., Kikuo Yo, M.D., D.M.Sc., Eugenia Quiros-Roldan, M.D., Alex Studemeister, M.D., John Redinski, D.O., Seema Ahmed, M.D., Jorge Bernett, M.D., Daniel Chelliah, M.D., Danny Chen, M.D., Shingo Chihara, M.D., Stuart H. Cohen, M.D., Jennifer Cunningham, M.D., Antonella D’Arminio Monforte, M.D., Saad Ismail, M.D., Hideaki Kato, M.D., Giuseppe Lapadula, M.D., Erwan L’Her, M.D., Ph.D., Toshitaka Maeno, M.D., Sumit Majumder, M.D., Marco Massari, M.D., Marta Mora-Rillo, M.D., Yoshikazu Mutoh, M.D., Duc Nguyen, M.D., Pharm.D., Ewa Verweij, M.D., Alexander Zoufaly, M.D., Anu O. Osinusi, M.D., Adam DeZure, M.D., Yang Zhao, Ph.D., Lijie Zhong, Ph.D., Anand Chokkalingam, Ph.D., Emon Elboudwarej, Ph.D., Laura Telep, M.P.H., Leighann Timbs, B.A., Ilana Henne, M.S., Scott Sellers, Ph.D., Huyen Cao, M.D., Susanna K. Tan, M.D., Lucinda Winterbourne, B.A., Polly Desai, M.P.H., Robertino Mera, M.D., Ph.D., Anuj Gaggar, M.D., Ph.D., Robert P. Myers, M.D., Diana M. Brainard, M.D., Richard Childs, M.D., and Timothy Flanigan, M.D. (2020) Compassionate Use of Remdesivir for Patients with Severe Covid-19. New England Journal of Medicine. DOI: 10.1056/NEJMoa2007016
  2. Antiviral remdesivir prevents disease progression in monkeys with COVID-19. 2020/04/17. National Institutes of Health
  3. Brandi N. Williamson, Friederike Feldmann, Benjamin Schwarz, Kimberly Meade-White, Danielle P. Porter, Jonathan Schulz, Neeltje van Doremalen, Ian Leighton, Claude Kwe Yinda, Lizzette Pérez-Pérez, Atsushi Okumura, Jamie Lovaglio, Patrick W. Hanley, Greg Saturday, Catharine M. Bosio, Sarah Anzick, Kent Barbian, Tomas Cihlar, Craig Martens, Dana P. Scott, View ORCID ProfileVincent J. Munster, Emmie de Wit (2020) Clinical benefit of remdesivir in rhesus macaques infected with SARS-CoV-2. BioRxiv. DOI: https://doi.org/10.1101/2020.04.15.043166
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蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9

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知識大圖解:心臟移植
知識大圖解_96
・2015/04/25 ・659字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 557 ・八年級

「換心」不只是小說或是連續劇中可能會出現的情節,在現實生活中,病患能藉由心臟移植這種救命手術重建生活品質。

接受心臟移植者的篩選過程須十分謹慎,以嚴格的標準確保手術有最大成功率,防止浪費寶貴的捐贈心臟。如果患者的心臟嚴重衰竭,失去將血液送達到全身的功能,醫師就會建議患者進行心臟移植。心臟衰竭的原因包括心肌病(cardiomyopathy)與多種遺傳性心臟疾病。患者通常必須通過心理和情緒測試,願意終身服用藥物,而且移植前的評估存活期需在一年以下。有時候,新生兒也可能需要心臟移植手術,超音波檢查時若顯示心臟有結構性問題,則意味著心臟無法泵出足夠的血液。此時患者會接受進一步的血液檢查,以排除目前的感染並確認組織相容性。

移植的過程對患者和心臟外科醫師來說都非常複雜與艱難。第一步是從捐贈者身上取出心臟,此時也可能摘取其他器官讓更多患者能夠受益。醫師將受贈患者全身麻醉,切開胸骨露出心臟,裝上俗稱「葉克膜」的體外心肺呼吸機後,心臟移植手術便開始了。

Heart transplants
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手術結束之前,醫師會先測試新的心臟,如果它成功地輸送血液,就可以移除心肺機並閉合胸骨,然後將病人移送到加護病房觀察。

手術之後,受贈者終身都要服用藥物以防止身體排斥捐贈的心臟。這些藥物包括能降低自身免疫力的免疫抑制劑,好讓患者體內的免疫系統不會因為新的心臟不是自己的而去攻擊它。

 

本文節錄自《How It Works知識大圖解 國際中文版》第07期(2015年4月號)

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