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WISE發現僅相當於人類體溫的最低溫類恆星天體

臺北天文館_96
・2011/08/30 ・1473字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 527 ・七年級

科學家利用廣角紅外巡天探測衛星(Wide-field Infrared Survey Explorer,WISE)發現一種溫度最低的類恆星天體,溫度僅與人體體溫相差不遠。

天文學家搜尋這些被稱為Y型矮星(Y dwarf)的天體以十幾年了,但都毫無所獲,這是因為在可見光望遠鏡中,根本不太可能找到這些低溫天體。WISE以紅外波段觀察,而且在太空當中所見的天體遠紅外光亮度比在地面還亮5000倍以上,所以可以偵測到溫度更低、更昏暗的天體。它一口氣發現了6顆Y型矮星,且它們離太陽都很近,大概都在40光年以內。

Y型矮星是目前棕矮星(brown dwarf)家族中表面溫度最低的成員。棕矮星常被稱為「失敗的恆星」,質量比行星大,但又不夠大到可以點燃或維持核心的核融合反應,因此沒辦法成為一顆正式恆星;其能量來源來自雲氣收縮成球形天體過程中的位能,少了核融合反應提供穩定的能量來源,因此不像恆星的亮度可以穩定維持達數十億年之久,棕矮星的亮度會隨時間逐漸冷卻、變暗,到後來所發出的餘光大都集中在紅外波段。此外,棕矮星的大氣層與木星這類氣體巨行星類似,但因棕矮星是單獨處在太空中,比受到母星強烈光輝影響的氣體巨行星更容易觀察。因此藉由研究棕矮星,或許可進一步瞭解恆星如何形成,以及系外行星大氣的狀況。

Wide-field Infrared Survey Explorer, or WISE, has uncovered the coldest brown dwarf known so far WISE 1828+2650, this chilly star-like body is not even as warm as a human body, at less than about 80 degrees Fahrenheit (25 degrees Celsius). Image credit: NASA/JPL-Caltech/UCLA  WISE計畫由2010年1月到2011年2月期間,以紅外波段掃瞄全天1.5次左右。到目前為止,WISE探測衛星已經發現約100個新棕矮星,科學家預期未來繼續分析WISE資料庫後,必定還會有更多新發現。在這100個新發現的棕矮星中,其中有6顆是溫度極低的Y型矮星;這6顆中的其中一顆編號為WISE 1828+2650(左圖中央的綠點),位在天琴座方向,表面溫度僅約攝氏25左右,比現在夏天的一般室溫還稍低一些,成為目前已知表面溫度最低的棕矮星。WISE科學團隊成員Davy Kirkpatrick表示:在此之前發現的棕矮星,表面溫度大都相當於廚房爐灶點燃後的溫度;不過這些Y型矮星,卻將腳步從廚房移至房子裡其他比較涼快的地方。

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這批新發現的棕矮星都算我們太陽的鄰居,距離從9光年到40光年不等。其中距離僅9光年的WISE 1451-2250應該是離太陽第7近的的恆星系統,將原本第7名的Ross 154擠到第8名。這個距離大約是離我們最近的半人馬座Alpha星C星(南門二C星,中名比鄰星)4.2光年的2倍多。WISE科學家Michael Cushing開玩笑地說:在太陽附近尋找棕矮星,就像要在你家所在的街區尋找一棟隱密的房子。Cushing很高興在離我們這麼近的地方有這麼還未發現的鄰居們,或許將來有一天,他們會發現一顆比比鄰星還近的棕矮星。

This artist conception illustrates what brown dwarfs of different types might look like to a hypothetical interstellar traveler who has flown a spaceship to each one. Image credit: NASA/JPL-Caltech  通常WISE研究團隊一旦辨認出可能為棕矮星的天體後,便申請利用史匹哲太空望遠鏡(Spitzer Space Telescope)以及紅外望遠鏡裝置(Infrared Telescope Facility,IRTF)、帕洛瑪天文台(Palomar Observatory)、凱克天文台(W.M. Keck Observatory)、麥哲倫望遠鏡(Magellan Telescopes)等數座地面天文台來做確認的工作,若天體光譜中具有水、甲烷等分子的譜線特徵,有時還可能包含氨分子,那麼就能確認應為棕矮星。不過,對這些極低溫的Y型矮星而言,這個團隊則動用哈柏太空望遠鏡(Hubble Space Telescope)來進行確認的工作,雖然一樣是要從光譜中尋找水和甲烷等分子特徵,不過由於大氣溫度較一般棕矮星還低,所以Y型矮星的光譜型態會與一般棕矮星有些許不同。右圖顯示近年來陸續發現的各類棕矮星的表面溫度(顏色)與亮度的比較圖。

資料來源:NASA’s Wise Mission Discovers Coolest Class of Stars [August 23, 2011]

引用自臺北天文館之網路天文館網站

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臺北天文館_96
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臺北市立天文科學教育館是國內最大的天文社教機構,我們以推廣天文教育為職志,做為天文知識和大眾間的橋梁,期盼和大家一起分享天文的樂趣!

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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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征服極端低溫!具有超強耐寒能力的細菌:冷紅科爾韋氏菌——《細菌群像》
麥田出版_96
・2023/03/10 ・1718字 ・閱讀時間約 3 分鐘

  • Colwellia psychrerythraea 
  • 冷紅科爾韋氏菌
  • 形狀:小桿狀
  • 顏色:淺紅色
  • 長:2.5 至 3.5 微米
  • 直徑:0.5 微米
  • 前進:使用鞭毛
冷紅科爾韋氏菌。圖/《細菌群像》。

攝氏 –196 度的世界

據當今研究結果所知,在生命出現的早期,地球上炎熱期與冰凍期交互出現,前者平均溫度可達攝氏五十度,後者溫度可低至地表完全凍結。火山爆發及隕石和小行星的撞擊,使地球溫度升高,經由化學反應及後來出現的生物反應消耗大氣層中的二氧化碳,又使地表變冷凍結。

對大多數的生物來說,今日地球是個既濕又冷的家。地表面積超過百分之七十全是海洋,其中三分之二又是寒冷的深海帶,終年溫度只有攝氏二至三度。地表上所有水域裡,淡水僅占百分之二點五,溫度卻也沒有太大差別:百分之九十的淡水,都儲存在極地冰塊及散布地球各處的冰河裡。

自人類開始定時測量並記錄溫度後,最低溫的紀錄是在南極測得的攝氏零下八十九點二度,不過那裡的溫度也從未上升到比結冰點還高。比較重要的是,有些地方雖有溫暖期,但在夜間或冬天會變得異常寒冷,像亞洲一些地方最高溫可達攝氏四十九度,但低溫時也會降到零下五十度。因此不難想像,為何這麼多的細菌都具有高溫差環境的適應力。

所有在低溫環境仍然活躍的細菌中,冷紅科爾韋氏菌特別引人注目:這種微生物在攝氏零下十度還可四處遊走,在攝氏零下二十度還能繼續生長分裂繁殖。甚至在攝氏零下一百九十六度超低溫環境,研究人員還可觀察到其新陳代謝的運作。

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冷紅科爾韋氏菌能在液態氮(這可是能將花朵瞬間凍成易碎玻璃的物質)中將胺基酸吸收並用來組成自己的細胞。此特性要歸功於它的保暖聚合物及在細胞外作用的酵素,讓它被包覆在網狀的分子結構裡,就像穿了一件毛衣,保護其免於水分形成整齊的冰晶結構。耐寒細菌的細胞壁結構類似液晶,在極冷和高壓下仍然可以保持液態,這也解釋了為何它同時也耐高壓。

掌握低溫生物技術

科爾韋氏菌屬發現於一九八八年,發表研究結果的作者建議以美國微生物學家麗塔.科爾韋(Rita Colwell)之名來命名,以示敬意。科爾韋生於一九三四年,在一九六○年代發現沿海水域有霍亂弧菌,而且常寄生在以藻類為食的浮游性橈腳類[1]動物上。

在氣候溫暖或養分過剩導致藻類大量繁殖時,就會吸引這些細小的甲殼類動物前來,細菌也就隨之而來。科爾韋發現這項事實後,立即成立安全用水供應網,設法以盡可能簡單的工具,例如自造的過濾器,防止因飲用水造成的傳播感染。

此後,她還與其他伙伴一起創立 CosmosID 公司,以期快速檢驗出環境樣本中的細菌。為了向她致敬,南極一座山塊[2]就以她的名字命名。冷紅科爾韋氏菌的種小名 psychrerythraea,則由希臘文 psychros(冷)及拉丁文 erythraeus(紅色)組成,因這個細菌嗜寒並含有紅色色素。

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科爾韋氏菌被應用於許多生物技術上。圖/envatoelements

冷紅科爾韋氏菌也可以在無氧的環境中存活,還可利用各種結構簡單或結構複雜的有機化合物做為養分。由於這種細菌能分解很多種含氮化合物,甚至還能利用硫來產能,因此相當適合利用它在寒冷地區處理環境污染問題。

除此之外,此種細菌也可能促進新疫苗的發明。科學家將病原菌重要的代謝基因替換成冷紅科爾韋氏菌的代謝基因,得到以下結果:病原菌在低溫下正常生長,但在常溫時停止生長,細胞逐漸死亡。這種弱化後的病原菌可用在活體疫苗,使身體在不受危害的狀況下產生足夠的免疫力。此法已在動物實驗中證實可行。

註解

  • [1] Copepoda,橈腳類或譯橈足類,海洋中數量眾多的一群甲殼動物。
  • [2] massif,又稱地塊,地質學中的一個結構單元,比構造板塊要小。

——本文摘自《細菌群像:50種微小又頑強,帶領人類探索生命奧祕,推動科學前進的迷人生物》,2023 年 3 月,麥田出版,未經同意請勿轉載。

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麥田出版_96
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1992,麥田裡播下了種籽…… 耕耘多年,麥田在摸索中成長,然後努力使自己成為一個以人文精神為主軸的出版體。從第一本文學小說到人文、歷史、軍事、生活。麥田繼續生存、繼續成長,希圖得到眾多讀者對麥田出版的堅持認同,並成為讀者閱讀生活裡的一個重要部分。

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低溫也是一種過敏源?寒冬外出小心「寒冷性蕁麻疹」
careonline_96
・2021/12/14 ・1470字 ・閱讀時間約 3 分鐘

天氣冷颼颼!想賞雪追雪小心危「肌」重重

12 月份氣溫驟降,過敏一族在這時候精神特別緊繃,特別是「寒冷性蕁麻疹」患者更容易因為未注意保暖,導致蕁麻疹發作。

其中「寒冷性蕁麻疹」屬於物理性慢性蕁麻疹,此類蕁麻疹患者通常對「低溫」敏感,只要稍微接觸如雪、冰水、冷空氣亦或是短時間內室內至室外溫度急速下降,即會產生風疹塊,導致全身紅腫、灼熱、發癢,嚴重時喉嚨和舌頭腫脹會影響呼吸,甚至少部分患者可能會引起全身性過敏反應而暈倒、心跳加速、血壓降低,皆會有危及生命的可能。

寒冷性蕁麻疹

 曾有位罹患「寒冷性蕁麻疹」男童,在學校上游泳課時因水溫較低,才剛跳進水中便馬上引發蕁痲疹,導致全身上下都佈滿紅色膨疹,隨後連呼吸道也跟著腫起來,幸好迅速就醫,症狀才穩定下來。

卓玉麗皮膚專科診所院長卓玉麗醫師建議「寒冷性蕁麻疹」患者除了需定時服藥,最好在知道會遇到冷因子一至兩小時前先服用抗組織胺藥物,同時也做好保暖、避免室內外溫差,冰水、冰冷食物等也需忌口,特別是冬季追雪活動盛行,也建議「寒冷性蕁麻疹」患者應避免前往。

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寒冷性蕁麻疹的治療與預防

 卓玉麗醫師表示目前蕁痲疹的治療以「新型第二代抗組織胺」為主,過往傳統的第一代抗組織胺藥物,雖可有效止癢、並阻止微血管擴張,但時常會造成口乾舌燥、嗜睡、頭昏無力等狀況,少部分患者甚至會出現視力模糊等副作用,雖為短效型藥物但其副作用在少數患者體內可能會持續很長時間,嚴重影響患者日常生活,使服藥順從性降低導致無法有效改善症狀。

以卓玉麗醫師的門診經驗來看,「新型第二代抗組織胺」其副作用發生機率大約只有百分之一,不僅有效改善因為第一代藥物引起的嗜睡、疲倦、注意力不集中等問題,更重要的是對於肝腎功能不佳的患者也不需減少劑量,為目前安全性高的藥物,且藥效在 1 小時內便能夠達到治療效果,並可持續 24 小時,減少患者的服藥次數,事半功倍。

根據臺灣皮膚科醫學會新版診治共識指示,如一般藥物治療仍無法讓病人症狀得到控制,即可將抗組織胺藥物最高調至四倍用量,若調高藥物劑量二至四週後仍然無法改善症狀,即可考慮使用生物製劑或免疫調節劑進行治療。卓玉麗醫師提及現今的治療流程簡明扼要,且因新一代藥物的發現及投入市場,使得蕁麻疹的控制更為有效。

除了配合醫師處方外,也提醒寒冷性蕁麻疹的患者千萬不要只在有症狀時才服藥,不僅無法控制症狀還會使先前的治療前功盡棄,必須將蕁麻疹看成是慢性病一樣治療,有耐心、信心配合醫囑長期服藥,方可穩定控制。

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