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別被自己的眼睛騙了!-神奇的幾何學

活躍星系核_96
・2014/11/20 ・3909字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 571 ・九年級
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文/ Rinus Roelofs
譯/余筱嵐

「立面化」(elevation)

在《神聖比例》(La Divina Proportione)一書中,盧卡・帕西奧利(Luca Pacioli)及李奧納多・達文西(Leonardo Da Vinci)介紹了立面化的柏拉圖立體及部分立面化的阿基米德多面體。圖一及圖二正是達文西所繪製的柏拉圖立體及立面化的柏拉圖立體。

1-1
圖一、柏拉圖立體(由左至右分別是:正4面體、正6面體、正8面體、正20面體及正12面體)
1-2
圖二、立面化的柏拉圖立體

何謂多面體的立面化結構?在《神聖比例》第49章中第6及第7段,帕西奧利描述正6面體的立面化結構如下:“⋯⋯它被24個三角形的面包圍,這個多面體的外觀是由6個四角錐所構成,內含一個正6面體,這6個四角錐即分別放置在此正6面體的6個面上。然而,我們只能想像這個正6面體的存在,因為在外觀上,它被6個四角錐緊密包覆,而這6個正方形的面正是這6個四角錐的底面。”

總和而言,這個物體是由24個正三角形的面加上6個隱藏的正方形的面所構成,如圖三分解圖所示。

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關於立面化的八面體(octahedron elevatus),帕西奧利寫道(第50章中第19及第20段):“這個物體的外觀是由8個三角錐所構成,內含一個正8面體。”表示這個物體是由32個正三角形的面所構成。當然,其中8個是隱藏的。

1-3
圖三、立面化正6面體(左)及立面化正8面體(右)分解圖

「星狀化」(stellation)

帕西奧利並沒有真的給「立面化」下一個定義,但是他的描述是非常明確的。在1619年,大約一個世紀後,克卜勒為多邊形及多面體定義「星狀化」:這是一個延伸邊或面的過程,直到這些延伸的邊或面相遇而產生新的多邊形或多面體。

根據克卜勒的定義,星狀化的正8面體的面數和正8面體的面數一樣,因為正8面體中8個三角形的面延伸成為8個較大三角形的面,這些較大三角形的面兩兩相交成為星狀8面體(Stella Octangula),或者也稱為克卜勒星狀多面體(Kepler Star)。艾雪(M.C. Escher)的作品「兩個世界」(Two worlds,圖四)可以讓我們看見這個物體,事實上,正是由兩個互穿的正4面體組合而成。

1-4
圖四、艾雪「兩個世界」    圖五、克卜勒星狀多面體    圖六、艾雪「重力」

「立面化」vs. 「星狀化」

立面化正8面體與星狀化正8面體有一個根本的差異,立面化正8面體有32個面,而星狀化正8面體則有相交的8個面。除此之外,還有一個重要的差異,在克卜勒的定義中談及了一個過程,但帕西奧利的描述則僅止於最終的結果,然而,我們可以重新定義立面化的過程為:多面體立面化的過程,是一個將多面體上每個面的中點向外提升,直到提升的中點與原來多面體的面相鄰的兩個頂點構成正三角形為止。

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推廣這個定義,可以不必要求這些三角形必須是正三角形。根據這個定義,帕西奧利的立面化正12面體,可視為在正12面體與克卜勒星狀12面體之間的一個步驟。艾雪(M.C. Escher)作品「重力」挪去部分星狀結構的面,讓我們更清楚看見這個構造。關於這個作品,艾雪寫道:“在正12面體的每個面上,我們可以看到各有一隻怪獸,牠的身體被五角錐所捕獲。”這和帕西奧利描述的立面化多面體十分相似。採用立面化的新定義,我們可以比較由正12面體構成立面化正12面體的過程,以及由正12面體構成克卜勒星狀12面體的過程。

圖七及圖八顯示正12面體上半部(僅顯示正12面體其中6個五邊形的面)立面化及星狀化的過程,在立面化的過程中,第三個步驟顯示的物體即為《神聖比例》書中發表的物體。但是,當我們繼續這個立面化的過程,我們將得到與星狀12面體相似的結果。因為,此時立面化形成的三角形的面,與原來正12面體的面共面。兩個最終物體最大的不同在於面的個數,立面化正12面體仍然保有五邊形的面,所以,兩個物體都是雙層的結構。

1-5
圖七、立面化
1-6
圖八、星狀化

二次星狀化

由正20面體三角形的面開始延伸產生星狀20面體,圖九顯示動態過程中的四個步驟,在星狀化的過程中,這是我們得到一個新的多面體,每個面的(第一個位置)單元構件。(圖十)

1-7
圖九、一次星狀化正20面體,每個面形狀的形成過程
1-8
圖十、一次星狀化正20面體

不過,我們可以繼續這個過程,並且進一步延伸這些面(圖十一),將得到(第二個位置)每個面的單元構件,所構成的多面體,如圖十二所示。

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1-9
圖十一、二次星狀化正20面體,每個面形狀的形成過程
1-10
圖十二、二次星狀化正20面體

就像艾雪的作品「重力」,我除去了每個面的一部份,讓構造更顯而易見。我十分著迷於現在每個面上所呈現的結構,它並不是一個三角錐,而是三個某個程度變形的三角錐彼此相交的結構。所以,再一次星狀化過程的結果產生非常有趣的結構。現在引發的問題是:在立面化的操作中,也有可能產類似的情形嗎?我們可以定義二次立面化嗎?我們可以期待將會生成什麼樣的物體呢?

二次立面化

採用推廣的立面化定義並應用於正8面體,向外提升正8面體每個面的中點,直到所產生的新形體類似於另一個多面體為止。在這個操作下,第一個得到的是菱形12面體。在這個菱形12面體上,再次採用同樣的操作,並且稱其結果為正8面體的二次立面化,我們停止此操作於:所提升的面與原來菱形12面體的面共面。

1-11
圖十三、正8面體的一次及二次立面化

最右邊的圖形與艾雪所建構的其中一個多面體一樣(圖十四),並且使用於其作品「瀑布」(Waterfall)中(圖十五)。

1-12
圖十四、艾雪多面體的輪廓               圖十五、「瀑布」(Waterfall)

「立邊化」

進一步探討最終的圖形(圖十三),讓我得到一個結論,我們也可以將此圖形視為:在正8面體的每個邊上,都有一個某個程度變形的菱形角錐,而這十二個角錐圍繞此正8面體。意思是說,我們也可以提升正8面體每個邊的中點,得到一樣的圖形。因此,我們可以定義一種新的變換:「立邊化」(Edge Elevation)。立邊化的操作方式為:每個邊的中點與每個面的中點連接,接著提升每個邊的中點,伸展直至此連結(在原來每個邊的位置上)形成由周圍(不包括底面,底面為菱形)四個三角形構成的角錐為止。

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圖十六、立邊化正8面體的形成過程
1-14
圖十七、顯示模組化元件之立邊化正8面體的形成過程

圖十六描述的正是這個操作的過程。圖十七則顯示同樣的過程,但是採用艾雪在作品「重力」(圖六)中的手法,展示其結構。

正4面體及正20面體

當我們應用立邊化於其他多面體,比如說:正4面體及正20面體,這些物體發展的過程如圖十八及圖十九。立邊化正20面體最終的狀態與二次星狀化正20面體類似。至於正4面體經由立邊化的操作後,我們則得到一個新的物體。

1-15
圖十八、立邊化正4面體的形成過程
1-16
圖十九、立邊化正20面體的形成過程

構造元件

縱使立邊化正20面體看起來與二次星狀化正20面體類似,然而,其中卻有很大的不同點。當我們分析兩個物件的構造,我們會發現它們的面是不一樣的。圖二十的左邊是二次星狀化正20面體的一個面,而右邊是兩個相鄰的立邊化正20面體的面。為了建構立邊化的多面體,我用鐳射切出了這些面,兩個面一組,兩面共用的邊即為其上的摺線,紙的模型顯得相對容易建構。

1-19
圖二十、二次星狀正20面體的面及立邊化正20面體的相鄰兩個面

我首先連接三組面,開始建構立面化正20面體。

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1-17
圖二十一、構造元件、三組連接元件頂視圖及三組連接元件底視圖

如同各位所見,當我們連接越多元件,外部的結構變得十分複雜,然而,多面體的內部結構則一直是菱形的圖案。(圖二十二及圖二十三)

1-18
圖二十二、連接十組面              圖二十三、連接二十組面

例子:測地線球面(Geodesic Sphere)

提升多面體邊的中點之操作方式,可應用於更多不同的物體。比如說:我限定自己嘗試三角形所構成的物體,這些三角形並不需要是正三角形,如圖二十四至圖二十七的測地線球面。因為這些構造都是雙層的,所以十分堅固,甚至可以建構穹頂構造。

1-20
圖二十四、測地線球面(內部)               圖二十五、測地線球面(外觀)
1-21
圖二十六、測地線球面                圖二十七、半球面(穹頂)

例子:柱面(Cylinders)

最後一個例子,我想呈現柱面的構造。(圖二十八及圖二十九)其根本的多面體是螺旋狀的三角化多面體(helical deltahedra)。我想我們可以總結:「立邊化」是一個有趣的新操作,讓我們可以產生出許多有趣的構造。

1-22
立邊化柱面                         立邊化柱面

參考資料:

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  1. Peter R. Cromwell, Polyhedra, Cambridge University Press, UK, 1997.
  2. Luca Pacioli – Leonardo da Vinci, La Divina Proportione, 1509, Ed. Akal, S.A., Madrid, 1991
  3. Luca Pacioli, Divina Proportione: Die Lehre Vom Goldenen Schnitt, 1509, Ed. Carl Graeser, Wien, 1896.
  4. Red. J.W. Vermeulen, Hetoneindige, M.C. Escher over eigen werk, Meulenhoff, Amsterdam, 1986.
  5. Magnus J. Wenninger, Polyhedron Models, Cambridge University Press, UK, 1971.
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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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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頭痛、視力模糊別輕忽!可能是腦部淋巴癌警訊
careonline_96
・2025/05/28 ・2258字 ・閱讀時間約 4 分鐘

圖 / 照護線上

「那是一位 70 歲的男士,因為經常頭痛而就醫,進一步檢查後確診為原發性中樞神經系統 B 細胞淋巴瘤,並開始接受一線化學治療。」童綜合醫院血液腫瘤科主任沈俊佑醫師表示,「高劑量化學治療導致多種副作用,讓患者難以承受,腦部腫瘤也持續擴大。」

經過討論後,醫療團隊決定為患者申請使用標靶藥物–新一代口服 BTK 抑制劑。沈俊佑醫師說,因為新一代口服 BTK 抑制劑的副作用較少,且治療方式從住院化療轉為門診口服,大幅改善了生活品質,也讓患者願意繼續接受治療。

頭痛、視力模糊為 PCNSL 常見症狀 嚴重壓迫腦部恐危及生命

原發性中樞神經系統 B 細胞淋巴瘤(Primary Central Nervous System Lymphoma, PCNSL)是一種罕見的非何杰金氏淋巴瘤,主要影響中樞神經系統,包括腦、脊髓、腦膜等。沈俊佑醫師指出,由於淋巴組織不存在於中樞神經系統中,因此淋巴瘤較常見於身體其他部位。然而,有部分病患的 B 細胞淋巴瘤僅局限於中樞神經系統內,被稱為「原發性中樞神經系統B細胞淋巴瘤(PCNSL)」;如果是後來才轉移至中樞神經系統,則被稱為「續發性中樞神經系統B細胞淋巴瘤(SCNSL)」。

在台灣,PCNSL 每年新診斷病例約 80-120 位患者,且多發生於 60 歲以上的年長族群[1]。沈俊佑醫師說,由於 PCNSL 較罕見且診斷需要靠腦部切片等侵入性檢查,患者及家屬可能會對相關檢查感到猶豫,容易有確診數被低估和延遲治療的情形。而針對常見症狀,PCNSL 的症狀會因為腫瘤的發生位置所對應腦部功能,而有所不同,因此症狀可能包括頭痛、視力模糊、感覺或運動異常、認知或行為改變等,有些患者的症狀會類似腦中風,經過進一步檢查後,才發現是腦部腫瘤。如果腫瘤壓迫腦部而影響呼吸、心跳速率,或導致腦壓升高,嚴重的情況會危及生命。

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一線傳統治療副作用多難以承受 新一代口服 BTK 抑制劑突破治療困境

原發性中樞神經系統 B 細胞淋巴瘤 PCNSL 的治療包括化學治療、標靶治療、手術治療等。沈俊佑醫師說,目前的一線治療是使用高劑量的化學治療為基礎的治療療程,如果腫瘤導致腦壓升高,則可能需要另安排手術縮小腫瘤、降低腦壓,以利患者接受後續的治療。

「因為血腦屏障會影響藥物進入腦部,所以需要使用高劑量化學治療,以提升腦部的藥物濃度。」沈俊佑醫師說,高劑量化學治療可能出現貧血、食慾不振、口腔或胃腸道潰瘍、肝臟或腎臟功能損害等副作用,必須密切監測並及時處理。

原發性中樞神經系統B細胞淋巴瘤治療進展
圖 / 照護線上

針對傳統一線治療後無效或復發的原發性中樞神經系統 B 細胞淋巴瘤 PCNSL 成人患者,現在有新一代口服 BTK 抑制劑可以使用。沈俊佑醫師表示,新一代口服 BTK 抑制劑能夠順利通過血腦屏障,且相較於傳統化學治療,BTK 抑制劑可以精準作用於腫瘤細胞,較不會對正常細胞造成影響,副作用發生風險較低,又因其為口服劑型,不需長時間住院接受靜脈注射化療,僅需在門診領藥,並按時服用即可,大幅減輕患者和家屬的負擔,有助於維持患者的生活品質。建議 PCNSL 患者與家屬多與主治醫師詳細討論,共同擬定治療計畫,爭取較佳的預後!

筆記重點整理

  • 原發性中樞神經系統 B 細胞淋巴瘤(Primary Central Nervous System Lymphoma, PCNSL)是一種罕見的非何杰金氏淋巴瘤,主要影響中樞神經系統,包括腦、脊髓、腦膜等,可能的症狀包括頭痛、視力模糊、感覺或運動異常、認知或行為改變等。
  • 原發性中樞神經系統 B 細胞淋巴瘤 PCNSL 的一線治療主要是以高劑量化學治療為基礎的治療療程。高劑量化學治療可能出現貧血、食慾不振、口腔或胃腸道潰瘍、肝臟或腎臟功能損害等副作用,必須密切監測並及時處理。
  • 針對傳統一線治療後無效或復發的原發性中樞神經系統 B 細胞淋巴瘤 PCNSL 患者,現在有新一代口服BTK抑制劑可以使用。BTK 是活化惡性B細胞的重要訊息傳遞因子,新一代口服 BTK 抑制劑可以精準抑制 BTK,進而抑制 B 細胞淋巴瘤的增殖並誘導凋亡。
  • BTK 抑制劑能夠順利通過血腦屏障進入腦部。相較於傳統化學治療,新一代口服BTK抑制劑可以精準作用於腫瘤細胞,較不會對正常細胞造成影響,副作用發生風險較低,有助於維持患者的生活品質。此外,其便利的口服劑型提高了患者的治療順從性,更有助於控制疾病。

參考資料:

[1] 107-111年癌症登記報告

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從免疫病到心肺危機:不可輕忽的肺動脈高壓
careonline_96
・2025/05/23 ・3045字 ・閱讀時間約 6 分鐘

圖 / 照護線上

每年 5 月 5 日是「世界肺動脈高壓日(World PH Day)」,這一天是全球關注肺動脈高壓這項隱形致命疾病的重要時刻。肺動脈高壓(Pulmonary Arterial Hypertension, PAH)是一種致死率高、進展迅速、早期不易察覺的罕見疾病,在免疫疾病族群中更容易被忽略。醫界呼籲社會大眾,特別是有紅斑性狼瘡、硬皮症等結締組織疾病的患者,應提高警覺,及早識別症狀並就醫。

結締組織疾病患者需警覺肺動脈高壓

「有位紅斑性狼瘡的女性患者,因為在夜裡感到胸痛而到急診室,進一步檢查後,發現有肺動脈高壓的問題」臺大醫院免疫風濕過敏科李克仁醫師表示,後來發現,患者容易感到喘其實已經有一段時間,但是都沒有放在心上,自己也不覺得跟紅斑性狼瘡有關,所以沒有就診。

部分自體免疫疾病會併發肺動脈高壓,除了要控制原發疾病,也要同步治療 PAH。李克仁醫師指出,國外最常見的是硬皮症併發 PAH,但在台灣也常見紅斑性狼瘡、乾燥症與皮肌炎等患者病程中出現肺動脈高壓,病情進展快且複雜,需密切追蹤與早期處置。

為什麼肺動脈高壓被稱為「心臟的癌症」?

臺大醫院心臟血管科林彥宏醫師表示,肺動脈高壓是一種因為肺部的血管出現異常,而導致肺動脈壓力升高的狀況。它是一種非常嚴重的疾病,致死率高,甚至比許多常見的癌症還要高,因此也被稱為「心臟的癌症」。雖然肺動脈高壓不是惡性腫瘤,但它對生命的威脅性極高。

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肺動脈高壓的預後與成因有關,其中以結締組織疾病相關的肺動脈高壓(CTD-PAH)預後最差,與紅斑性狼瘡、硬皮症、乾燥症等自體免疫疾病相關。林彥宏醫師表示,根據統計,這一類患者的五年存活率大約只有 60-70%。因此,除了控制免疫疾病,也要積極診斷與治療肺動脈高壓。

症狀不明顯,診斷挑戰高

肺動脈高壓的症狀早期因不具特異性往往難以察覺,可能包括走路會喘、呼吸困難、胸悶、胸痛、疲倦等,但這些症狀也常出現在其他心肺疾病,因此極易被誤認或延誤診斷。林彥宏醫師說:「從肺到心臟都可能導致這些現象,診斷上需要醫師高度警覺與鑑別能力。」

當患者出現非特異性的症狀,如疲倦、喘等,且這些症狀可能與免疫疾病本身的症狀重疊時,醫師會特別提高警覺。特別是對於高風險族群,例如硬皮症或其他獲得性結締組織疾病的患者,臨床團隊會更積極安排心臟超音波、心臟造影、右心導管等檢查,爭取診斷的黃金時間。

如果延遲診斷,肺動脈血管與心臟可能發生不可逆的結構性改變,甚至導致右心衰竭。李克仁醫師提醒,免疫相關 PAH 常伴隨持續的發炎反應,若發炎控制不佳,也可能導致肺部血管纖維化等不可逆病變,進一步限制治療成效。

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圖 / 照護線上

肺動脈高壓症狀警訊:喘、咳、血、腫、暈

肺動脈壓力升高會影響氣體交換,血氧下降導致運動耐受力降低,有些患者甚至靜止時也感到呼吸困難。進一步惡化將導致右心衰竭,引發下肢水腫、腹脹、消化不良、食慾差等系統性影響。林彥宏醫師提醒,「肺動脈高壓還可能造成猝死!」他指出,每年都有急診個案需緊急使用葉克膜救命,凸顯此病潛藏的危險性。民眾可自我觀察是否出現「喘、咳、血、腫、暈」五大症狀。雖非所有病患會同時出現,但只要有其中一項且持續出現,應立即就醫檢查。

世界肺動脈高壓日提醒:及早檢查,把握治療黃金期

世界肺動脈高壓日提醒社會應正視此疾病,特別是免疫疾病患者更應提高警覺。檢查工具包括心電圖、心臟超音波、肺功能測試及右心導管檢查,其中右心導管是唯一能準確測量肺動脈壓的黃金標準。

「聽到心導管檢查時,很多患者會感到猶豫」,林彥宏醫師表示,其實右心導管是從靜脈進行,安全性高,建議配合檢查,盡快確認診斷、才能啟動有效的治療計畫。

圖 / 照護線上

多專科照護與合併療法為核心策略 協助患者找回更好生活品質

目前國際指引建議,PAH 一經確診應立即採取合併療法,使用磷酸二酯酶第五型抑制劑(PDE-5i)與內皮素受體拮抗劑(ERA)雙管齊下,可改善運動能力、降低肺血管阻力並延緩惡化。

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圖 / 照護線上

在治療過程中,CTD-PAH 的照護往往需要多專科團隊(MDT)合作,包括風濕免疫科、心臟血管科、胸腔科、放射科與復健科等。林彥宏醫師解釋,這樣的團隊合作並非形式上的會診,而是發揮各自專業優勢的實質協作。以心臟血管科為例,能負責關鍵性的診斷檢查,如心臟超音波與右心導管檢查,了解肺動脈與心臟壓力變化、判讀心室結構與功能,為確診與預後監測提供明確依據。

而風濕免疫科則掌握原發性疾病的核心,透過免疫抑制治療控制紅斑性狼瘡、硬皮症等疾病的活性,避免肺血管受到進一步破壞。此外,多專科團隊會共同評估與整合治療策略,使治療更為全面與同步。這樣的分工合作不僅讓診斷更快速、治療更有方向,也讓患者能在病程早期即受益於整合性的照護策略。

台大醫院多專科團隊會經常召開會議,針對診斷不明、療效不佳或病情惡化的複雜個案進行討論。李克仁醫師指出,這樣的例會機制除了能為病人制定更精準的個別化治療計畫,各專科醫師之間也能教學相長,對整體診斷效率與治療品質皆有顯著幫助。

李克仁醫師強調:「不要過度焦慮,但也不能輕忽這項疾病。」他指出,隨著醫學持續進展,無論是免疫疾病的控制,或是針對肺動脈高壓的標靶治療,都有相當成熟的治療策略。「這已經不是過去毫無對策的疾病,只要病人與醫師密切配合,大多數情況都能獲得良好控制。」他也提醒患者切勿因為症狀緩解就自行停藥,「規律追蹤與持續治療才是穩定病情、避免惡化的關鍵。」

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世界肺動脈高壓日提醒我們:這是一種需要被正視的無聲疾病。免疫疾病患者若有喘、咳、血、腫、暈等徵兆,請務必主動與醫師討論,必要時採用標準檢查,及早診斷與治療,才能有更佳的預後。

今年的 5 月 5 日,邀請大家一起響應世界肺動脈高壓日,提升對這項致命疾病的認識,與醫療團隊攜手,找回對生命的掌控力。

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