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焚紙燒香,祈求平安卻求來汙染─節電嘉義市篇

自己的電自己省_96
・2015/11/06 ・1650字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 535 ・七年級

本系列文章由 經濟部能源局贊助,泛科學策劃執行。

台灣宗教信仰百花齊放,這些散布在大街小巷的寺廟,無疑是許多人心靈上的寄託。我們對於在廟宇裡焚燒紙錢以及拜香習以為常,然而,全台灣這麼多的廟宇與香客,經年累月所燒出的廢氣汙染倒也十分可觀。

根據內政部統計資料,至民國103年底國內登記有案之寺廟已達 1 萬  2,106 座,平均每萬人擁有 6.57間寺廟或者教會,數量相當可觀。但不可諱言的,部分傳統信仰活動的確會帶來環境汙染和能源問題,特別是在人口密集都會區影響更加明顯。近幾年來,各地政府都也陸續在這些寺廟宗祠推行節能減碳措施。像是嘉義市先前針對寺廟推動光明燈汰換。

燒香祈福,燒出汙染賠掉健康?

香火,PanSci
歸納廟宇所衍生的環境問題可能對附近居民身體健康造成直接的影響。Source: flickr/Qian Guofu

除了用電問題外,廟宇所衍生的整體環境問題,大致包含下列三者:拜香與蠟燈的燃燒、金紙的燃燒以及寺廟活動的噪音。其中,焚香燒紙錢所產生的煙塵、廢氣,可能對附近居民身體健康造成直接的影響

保守估計,台灣寺廟每年燒掉將近 3萬5000公噸的金紙跟 4000公噸的香。當紙錢在金爐或露天燃燒時,由於沒有良好的通風與溫度條件,經常造成不完全燃燒的現象,因而產生諸如一氧化碳、硫氧化物(SOx)、氯化氫(HCl)、氮氧化物(NOx)、懸浮微粒等威脅人體呼吸道系統的汙染物質。

金紙與拜香焚燒時,亦會產生揮發性有機物,例如苯與甲苯,以及世紀之毒戴奧辛(Dioxin),對人體的眼睛、皮膚、呼吸系統、中樞神經、肝臟、腎臟等器官構成潛在威脅。

當然,這並不是在請大家不要去廟宇,而是要在健康與歷史悠久的民俗信仰間取得平衡,像是在燒香場所通風狀況、別在廟中停留超過 3個小時、燒香和燒紙錢時站在上風處、使用香品與紙錢後記得洗手等。

嘉義市節電計畫

嘉義市節電計畫,PanSci
嘉義市節電目標:2066萬度;嘉義市申請經費:2305萬元。

嘉義是臺灣最早開發地區之一,舊稱「諸羅」。嘉義市作為中心都市,工商業發展活絡,其中商業與服務業便占總就業人口七成左右。此外,由於嘉義市境內並沒有設置工業區,因此在各用電類別統計上,嘉義市工業用電度數為台灣本島各縣市中最低,住宅用電最高。

因此,在嘉義市的智慧節電計畫中,特別著重於住宅的節能策略,例如:舉辦集合住宅節電競賽、鼓勵採用節能設備以及補助等,其中最特別的,莫過於推廣節能神明燈的措施。

自民國 99年開始,嘉義市便針對寺廟開始推型光明燈汰換,迄今已更換 LED燈泡 23萬多顆,每年可減少 182萬度用電,總計減少碳排放量 1,158噸。本年度則進一步以住家的佛堂與神明廳為對象,編列 52萬元預算優先協助 500戶更換成節能神明燈,預計一年將能再省下 19萬度電。

光明燈,PanSci
嘉義市已經針對寺廟推動光明燈汰換,已更換LED燈泡,每年可減少182萬度用電。Source: flickr/Hsiung/d6478coke

除了更新光明燈之外,嘉義市另鼓勵寺廟進行紙錢集中減量、拜香減量等節能減碳措施,只要寺廟符合其中兩項標準,便可向嘉義市環保局申請環保寺廟認證。截至目前為止全嘉義市共有 58間環保寺廟,普及率約達登記有案寺廟之四成,仍有不少的進步空間。

特別感謝:

  • 嘉義市政府環境保護局

參考資料:

  • 周文傑,2007,燃燒金紙與拜香所產生氣態污染物及飛灰中金屬成份之分布, 成功大學環境工程學系學位論文
  • 董士誠,2002,祭拜金銀紙錢燃燒煙塵廢氣調查與改善之研究,台灣大學環境工程學研究所學位論文
  • Hsueh, H. T., Ko, T. H., Chou, W. C., Hung, W. C., & Chu, H. (2012). Health risk of aerosols and toxic metals from incense and joss paper burning.Environmental chemistry letters10(1), 79-87.
  • Chen, C. M. (2004). The emission inventory of PCDD/PCDF in Taiwan.Chemosphere54(10), 1413-1420.
  • 嘉義市政府環境保護局,以米代金做環保,少燒紙錢空氣好
  • 環保金爐原理

 

文章難易度
自己的電自己省_96
22 篇文章 ・ 0 位粉絲
台灣能源主要都是進口的,但你知道嗎,我國有98%都是仰賴國外能源,所以節電只能靠你我做起,自己的電自己省!! http://energy-smartcity.energypark.org.tw/


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「血液病理診斷」導入 AI 應用,輔助醫師快速精準判讀、減輕負荷量

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/01/17 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登,審定編號 TW2201057472。

  • 作者/許君咏

我們想讓你知道:

被喻為困難診斷疾病的骨髓增生性腫瘤,難在哪裡?由於「病理切片判讀」很難找出「兇手」,因此,林口長庚醫院與台灣諾華及雲象科技合作,將 AI 運用於血液病理診斷,有望幫助醫生進行快狠準的判讀,可以減少經驗多寡限制,以及減輕醫生的判讀的負荷量,更重要的是,為病患做出正確的診斷,幫助及早進行治療。

在血液癌症的診斷中,病理切片是必要條件之一,例如骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱 MPN),因為種類繁多,臨床症狀、病理變化及突變特徵重疊性高,過去需仰賴經驗豐富的臨床血液科及血液病理科醫師人工鑑定,然而對抗血液腫瘤就如同與時間賽跑,若無法立即提供判讀結果,延誤了治療時機,將影響病患存活率。

「骨髓增生性腫瘤」到底是什麼?

骨髓增生性腫瘤(MPN),以前稱為骨髓增生性疾病,是一組以一個或多個血細胞(白細胞,紅細胞,血小板和/或纖維細胞)過量產生為特徵的疾病。

首先,骨髓是人類的造血器官,它的重要功能就是產生造血幹細胞,之後這些造血幹細胞透過分化再生成不同的血細胞,例如紅血球、血小板、顆粒球、單核球等。而骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過多的紅血球、白血球、血小板,根據 2016 世界衛生組織的分類,這組疾病中較常見有四類,各有不同的預後及治療方式,包括原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),原發性骨髓纖維化又有兩種亞型:早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)。

骨髓增生性腫瘤種類

至於確切的罹病原因目前並不清楚,科學家尚在研究中。林口長庚醫院血液科郭明宗醫師說:「骨髓增生性腫瘤臨床上常見有 3 種基因突變,分別是 JAK2V617,CALR,MPL。不論是後天的基因變異,或是環境因素等皆為可能致病因子,目前在臨床上面臨的最大挑戰不僅是治療,其實從診斷程序挑戰就已經開始。」

難如登天的「病理切片判讀」,究竟要如何找出「兇手」呢?

被喻為困難診斷疾病的骨髓性增生腫瘤,難在哪裡?

郭明宗醫師進一步說明,因骨髓性增生腫瘤屬於血液增生性疾病,和其他實體腫瘤不同的是,病患沒有明顯可觸及的腫塊,通常是因為出血、中風、脾腫大等併發症而求診,無法直接看出病因是什麼。這時醫生就像偵探一樣,必須從其他類似的症狀、血液檢查數值等尋找線索,列出可能的疾病名單,而最關鍵的證據除了基因變異之外就是「病理切片判讀」。因此, 2016 年世界衛生組織也將「骨髓切片」列為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一。

但最難的部分就在於「病理切片判讀」,林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任說:「骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而骨髓增生性腫瘤判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷。」

莊文郁主任實施病理切片判讀

也就是說,傳統的病理切片裡的血球型態與其他疾病極為相似,需由經驗豐富的醫生判讀,並進行診斷,然而人工判讀的缺點在於,難以取得客觀量化的數據,並且可能會有人為誤差。如前段提及骨髓增生性腫瘤有不同種類,預後和病程進展有極大差異,需要不同的治療策略。郭明宗醫師分享:「早期世界衛生組織尚未明確分類時為例,曾有 20% 的患者原先被診斷為原發性血小板增多症(ET),後續分類後重新診斷為早期骨髓纖維化(pre PMF)。」說明病理切片判讀在診斷上有一定的困難及複雜性。

病理切片耗人又講求經驗怎麼辦?AI 來幫忙!

莊文郁副主任說:「林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片需要判讀,病理團隊每日皆須面臨龐大且急迫的病例,為了能及早且精準幫助病患確診,已全面將病理玻片數位化,為全台少數完成跨院區病理科數位化的醫療院所,可大大提升判讀方便性。」

這次合作跨界三方,結合不同優勢,林口長庚龐大的病理資料庫,雲象科技的 AI 技術,加上台灣諾華長期投入血液腫瘤研發治療的經驗,共同提升台灣血液腫瘤篩檢量能,幫助病患在進入急性期或惡化前獲得及時診斷及擬定適合的治療策略,延續病患生命並提升生活品質。

血液疾病的診斷與治療相當困難,然而因病患數不如其他器官癌症,故新技術如 AI 較不會第一時間應用在血液疾病上;不過,對血液疾病來說,以形態學為基礎的病理診斷扮演關鍵角色,而型形態辨識正是 AI 在醫療上能有最大發揮空間的面向。

這個概念就像是平常大家將合照上傳社群軟體,平台會透過自動人臉辨識系統,標記照片裡的朋友人名。運用 AI 進行深度學習,辨識骨髓玻片裡的細胞型態、特徵和空間分佈的情形,能夠提供量化且客觀的數據。

莊文郁副主任打趣地說,隨著時代與醫療的進步,AI 技術不僅可以認臉,也可以辨別極度困難與複雜的細胞了!

雲象科技骨髓切片判讀

而台灣諾華在癌症治療領域耕耘已久,諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松說:「身為全球製藥領導者,從第一代標靶治療到目前最新的細基因療法,建立了許多治療創新里程碑。」目前除了利用資料科學發展新興藥品外,諾華爲重新改善患者生活品質,並延長其存活期,亦發展大數據分析及 AI 技術,希冀幫助更多血液腫瘤病患及早診斷、治療,讓血液腫瘤的早期診斷向前邁出一大步。在 AI 的加持下,未來血液病理的發展,或許能夠和近年備受重視的分子和基因診斷攜手合作,更進一步加強疾病診斷與治療品質。

 

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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