流感重症病患塞滿全台急診室，我們忽略了什麼？—「PanSci Talk 瘟疫」

本文與 Perplexity 合作，泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡，機器人的聲音就該是冰冷、單調，不帶一絲情感 。它們的動作僵硬，肢體不協調，像一個沒有靈魂的傀儡，甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是，現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲，而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年，美國一間實驗室發表了一項成果：一台名為「SRT-H」的機器人（階層式手術機器人Transformer），在沒有人類醫師介入的情況下，成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力，最終在八個不同的離體膽囊上，達成了 100% 的自主手術成功率。

這項成就的意義重大，因為過去機器人手術的自動化，大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而，這一場完整的手術，是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中，實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題：我們究竟錯過了什麼？機器人是如何在我們看不見的角落，悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化？

這趟思想探險，將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到，它們正以前所未有的方式，發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作，甚至開始自我修復與演化，成為一種真正的「準生命體」 。

所以，你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎？

只靠模仿還不夠？手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼，SRT-H 這位機器人的外科大腦，究竟藏著什麼秘密？答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像，SRT-H 的腦中，住著一個分工明確的兩人團隊，就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

• 第一位，是動口不動手的總指揮「黑傑克」： 它不下達具體的動作指令，而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令，是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
• 第二位，是靈巧的助手「皮諾可」： 它負責接收黑傑克的語言指令，並將這些抽象的命令，轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工，而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始，研究人員在訓練過程中，會刻意讓它犯錯，並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法，被稱為「糾正性示範」 。

這項訓練，讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能：當它發現執行搞砸了，它能即時識別偏差，並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後，機器人在遇到困難時，要不是完全失敗，就是陷入無效的重複行為中 。

正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力，SRT-H 最終在八次不同的手術中，達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦，足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎？例如在亞馬遜的倉庫裡，機器人不只需要思考，更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動，光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體，它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去，這裡的倉儲機器人（如 Kiva 系統）就像放大版的掃地機器人，核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸，只負責搬運整個貨架，再由人類員工挑出包裹。

但 2025 年5月，亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡，商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中，而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網，再從堆放雜亂的儲物格中，精準取出單一包裹，且不能造成任何損壞。

Vulcan 的核心突破，就在於它在「拿取」這個動作上，學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具（EOAT, End-Of-Arm Tool），不僅配備了攝影機，還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力，和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指，裡頭分布著非常多的受器，不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」，能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同，從而動態調整行為，避免損壞貨物。

其實，這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時，你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上，你會先把手伸到大概的位置，讓指尖輕觸桌面，再沿著桌面滑動，直到「感覺」到硬幣的邊緣，最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺＋觸覺」的混合策略，先用攝影機判斷大致的空間，再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

靠著這項能力，Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項，並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義，從單純的「替代人力」，轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」，Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎？它們都還是「專家」，一個只會開刀，一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本，但機器人的終極目標，是像人類一樣成為「通才」，讓單一機器人，能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」？

你問，機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎？過去不行，但現在，這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去，我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在，科學家們換了一種全新的教學思路：停止教機器人完整的「任務」，而是開始教它們基礎的「技能基元」（skill primitives），這就像是動作的模組。

例如，有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元，和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法，學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子，當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時，它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合：首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後，就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功：通用 AI 的誕生

好，既然要學，那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會？總不能直接去你家廚房實習吧。答案是：它們在數位世界裡練習。

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台，能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境，讓 AI 可以在一天之內，進行相當於數千小時的練習，獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」（sim-to-real）的訓練管線，正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象：用來自多種「不同類型」機器人的數據，去訓練一個單一的 AI 模型，會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後，它在任何單一機器人上的成功率，比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後，經驗值合併，讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念，這些概念獨立於它所控制的特定身體。

不再是工程師，而是「父母」： AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來：或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」，它可以下載到各種不同的身體裡，並即時適應新硬體。

這種學習方式，也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師，而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型，正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的：

• 金字塔底層： 是大量的人類影片。
• 金字塔中層： 是海量的模擬數據（即我們提過的「數位世界」練習）。
• 金字塔頂層： 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式，大大降低了「教導」機器人新技能的門檻，讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體，而是「任何」物體？

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸，甚至舉一反三。但這一切，都建立在一個前提上：它們的物理形態是固定的。

但，如果連這個前提都可以被打破呢？這代表機器人的定義不再是固定的形態，而是可變的功能：它能改變身體來適應任何挑戰，不再是一台單一的機器，而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性，該學院的仿生機器人實驗室（Bioinspired Robotics Group, BIRG）2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室（BIRG）在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年，來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室（RRL），更進一步推出了 Mori3，這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

Mori3 的核心，是一個個小小的三角形模組。別看它簡單，每個模組都是一個獨立的機器人，有自己的電源、馬達、感測器和處理器，能獨立行動，也能和其他模組合作。最厲害的是，它的三條邊可以自由伸縮，讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時，就能像一群活的拼圖一樣，從平面展開，組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡，我們熟悉的 3D 模型，其實就是由許多多邊形（通常是三角形）拼湊成的網格。Mori3 的創新之處，就是把這種純粹的數位抽象，真正搬到了現實世界，讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼？團隊已經展示了三種能力：

• 移動：他們用十個模組能組合成一個四足結構，它能從平坦的二維狀態站立起來，並開始行走。這不只是結構變形，而是真正的協調運動。
• 操縱： 五個模組組合成一條機械臂，撿起物體，甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
• 互動： 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面，即時追蹤使用者的手勢，把手的動作轉換成實體表面的起伏，等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示，不只是實驗室裡的炫技，而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力：它不僅能構建靜態的結構，還能創造具備複雜動作的動態系統。而且，同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景：救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機，而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人，鑽入瓦礫縫隙；一旦進入開闊地後，再重組成一隻多足的「蜘蛛」，以便在不平的地面上穩定行走；發現受困者時，一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑，另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景，正是科幻中的概念：可程式化物質（Programmable Matter），或稱「黏土電子學」（Claytronics）。想像一桶「東西」，你可以命令它變成任何你需要的工具：一支扳手、一張椅子，或是一座臨時的橋樑。

未來，我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」，它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上，是一個從硬體定義的世界，走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是，因為模組可以隨意分開與聚集，損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時，它就像一個超個體，如同蟻群築橋。至此，「機器」與「有機體」的定義，也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡，演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T)，甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展，一個全新的挑戰也隨之而來：在一個 AI 也能生成影像的時代，我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」？

舉一個近期的案例：2025 年 2 月，一則影片在網路上流傳，顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽，並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑：這太誇張了，一定是 AI 合成的影片吧？但，該怎麼驗證呢？答案是：用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中，Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity，它馬上就告訴我：該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住，而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D。

接著，選擇「研究模式」，就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來，真正的羽球機器人根本不是「人形」，而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解，Perplexity 的「實驗室」功能，還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用，更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史：為何選擇四足？如何精進硬體與感測器結構？以及除了運動領域外，四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人：數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球，到虛擬練功，這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來，機器人將獲得更強的「探索」能力，幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是，傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力，它就像是數位世界裡的機器人，能成為我們的「代理人」（Agent）。

它的核心功能，就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流，提供「專業代工」，並直接交付成果。

例如，你可以直接對它說：「閱讀這封會議郵件，檢查我的行事曆跟代辦事項，然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令：「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位，記得要來回票。」

接著，你只要兩手一攤，Perplexity 就會接管你的瀏覽器，分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋，或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路，而實體機器人，則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧！ 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案，還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔！(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《肺炎鏈球菌感染數創三年新高，疫苗接種增加保護力！疫苗接種該注意什麼，感染科醫師告訴你》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
• 加入照護線上 LINE 官方帳號，健康資訊不漏接

「千萬不可小看肺炎鏈球菌！歷史及醫學文獻上告訴我們，即使青壯年感染流行性感冒，合併肺炎鏈球菌感染，可能病程進展快速，短短 48 小時就過世，相當可怕！」台大醫院內科部感染科教授兼科主任陳宜君醫師指出，「如果肺炎鏈球菌由上呼吸道黏膜進入血液，可能侵襲各個器官，演變為侵襲性肺炎鏈球菌感染症。患者的狀況可能兵敗如山倒，而住進加護病房；可能因而器官衰竭，如肝腎功能受損，嚴重甚至導致洗腎。這些情況都讓家屬很難過、無法接受。」

侵襲性肺炎鏈球菌感染症確診數，在 2023 年底有明顯上升的趨勢，且感染案例數創三年新高¹，民眾務必提高警覺。根據疾病管制署的統計，侵襲性肺炎鏈球菌感染症患者中，65 歲以上民眾佔了 44.5 %²。陳宜君醫師提醒，換言之有 55.5 % 是 65 歲以下民眾，比例超過一半。肺炎鏈球菌對各個年齡層都有影響，所以不是只有老年人，各年齡層都要注意。

不可輕忽！肺炎鏈球菌潛伏體內，流感合併肺鏈重症高四倍！

除了 5 歲以下嬰幼兒、65 歲以上老年人之外，還有許多族群屬於侵襲性肺炎鏈球菌感染症的高危險族群，包括慢性病患（如慢性腎病變、慢性心臟疾病、慢性肺臟病、糖尿病、慢性肝病、肝硬化患者）、酒癮者、菸癮者、脾臟功能缺損或脾臟切除、先天或後天免疫功能不全、人工耳植入者、腦脊髓液滲漏者、接受免疫抑制劑或放射治療的惡性腫瘤者或器官移植者³。

此外，原本健康民眾在感染流行性感冒、新冠肺炎等病毒後，呼吸道黏膜免疫會受到影響，續發性細菌感染的機會上升。陳宜君醫師說，台大醫院兒科團隊發表過一個很重要的研究，發現單純得到流感的患童約有 5 % 會住加護病房，而流感合併肺鏈的患童約有 20 % 會住加護病房⁴，顯示流感合併肺鏈比一般流感的重症風險高出四倍之多。

肺炎鏈球菌主要存在鼻腔黏膜，當免疫力正常時不會產生問題，但當黏膜免疫力下降時，便可能侵入組織，造成中耳炎、鼻竇炎、肺炎等感染；而免疫力低下患者，便可能發展成重症。陳宜君醫師說，患者會出現發燒、咳嗽、氣喘、噁心、胸痛、頭痛、呼吸急促等症狀，可能進展為肺炎、腦膜炎、關節炎、骨髓炎、心包膜炎、溶血性尿毒症、腹膜炎、敗血症等，危及性命⁵。

接種肺炎鏈球菌疫苗，預防勝於治療

面對肺炎鏈球菌感染，預防永遠勝於治療！陳宜君醫師說，肺炎鏈球菌經由飛沫散播，所以可以透過戴口罩、勤洗手、避開擁擠密閉的空間，更積極的做法就是接種肺炎鏈球菌疫苗。

肺炎鏈球菌可分為 92 種以上血清型，其中約有 30 種血清型會造成人類的感染，所以會針對較常見的血清型製作肺炎鏈球菌疫苗⁶。目前台灣有結合型疫苗（PCV）與多醣體疫苗（PPV）。

多醣體疫苗（PPV），通常不具備長期免疫記憶。陳宜君醫師解釋，結合型疫苗（PCV）可以誘發 T 細胞免疫，有助產生免疫記憶，提供較長時間的保護力⁷。

研究顯示，接種一劑結合型疫苗（PCV）後，再接種一劑多醣體疫苗（PPV），有助提升免疫記憶，提供較長時間的保護力，並使保護範圍更廣，能有效降低感染肺炎鏈球菌導致嚴重併發症或死亡的風險⁸。因此，疾病管制署針對 65 歲以上民眾提供公費疫苗政策：接種 1 劑 13 價結合型肺炎鏈球菌疫苗（PCV13）及 1 劑 23 價肺炎鏈球菌多醣體疫苗（PPV23），以保護年長者免於重症威脅⁹。

不過，一般年輕族群亦不可輕忽。陳宜君醫師提到，因為肺炎鏈球菌疫苗是準備讓健康民眾施打，所以在研發疫苗時，對安全的要求非常高。結合型疫苗（PCV）與多醣體疫苗（PPV）皆為不活化疫苗，免疫不全者皆可接種，且能夠與流感疫苗同時接種。國際建議在左手臂接種流感疫苗，在右手臂接種肺炎鏈球菌疫苗。

關於肺炎鏈球菌疫苗的接種方式，疾病管制署建議：

• 從未接種肺炎鏈球菌疫苗的民眾，可先接種 1 劑結合型疫苗（PCV），間隔至少 1 年後再接種 1 劑多醣體疫苗（PPV）。若是高風險對象，可先接種 1 劑結合型疫苗（PCV）後，間隔至少 8 週後再接種多醣體疫苗（PPV）。

• 曾接種過 1 劑結合型疫苗（PCV）的民眾，可於間隔至少 1 年後再接種 1 劑多醣體疫苗（PPV）。若是高風險對象，可於接種結合型疫苗（PCV）後，間隔至少 8 週後再接種多醣體疫苗（PPV）。

• 曾接種過多醣體疫苗（PPV）的民眾，可於間隔至少 1 年後再接種 1 劑結合型疫苗（PCV）¹⁰。

「肺炎鏈球菌感染不只造成肺炎！」陳宜君醫師叮嚀，「狀況許可時，建議及早接種疫苗，做好預防措施，才能保護自己、保護身邊的人。」

註解

1. 衛生福利部疾病管制署 65 歲以上公費肺炎鏈球菌疫苗三階段開打，呼籲長者接種(access date 2024/3/8)
   https://www.cdc.gov.tw/Bulletin/Detail/hr4M-Qmi3Fu2KPC3En2a6Q?typeid=9 ↩︎
2. 衛生福利部疾病管制署 肺炎鏈球菌疫苗 (Pneumococcal Vaccine)(accessed date 2023/12/15)
   https://www.cdc.gov.tw/Category/Page/ORBnRmMgImeUqPApKawmwA ↩︎
3. Hsing, T. Y., Lu, C. Y., Chang, L. Y., Liu, Y. C., Lin, H. C., Chen, L. L., Liu, Y. C., Yen, T. Y., Chen, J. M., Lee, P. I., Huang, L. M., & Lai, F. P. (2022). Clinical characteristics of influenza with or without Streptococcus pneumoniae co-infection in children. Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi, 121(5), 950–957. https://doi.org/10.1016/j.jfma.2021.07.012 ↩︎
4. 衛生福利部疾病管制署 侵襲性肺炎鏈球菌感染症(accessed date 2024/03/08)
   https://www.cdc.gov.tw/Disease/SubIndex/oAznsrFTsYK-p12_juf0kw
   ↩︎
5. 衛生福利部疾病管制署  侵襲性肺炎鏈球菌感染症 疾病介紹(accessed date 2024/03/08)
   https://www.cdc.gov.tw/Category/Page/MEYvHLbHiWOcLfQKKF6dpw
   ↩︎
6. Pollard, A. J., Perrett, K. P., & Beverley, P. C. (2009). Maintaining protection against invasive bacteria with protein-polysaccharide conjugate vaccines. Nature reviews. Immunology, 9(3), 213–220. https://doi.org/10.1038/nri2494 ↩︎
7. Intervals Between PCV13 and PPSV23 Vaccines: Recommendations of the Advisory Committee on Immunization Practices (ACIP) (cdc.gov) (accessed date 2023/12/15) https://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/mm6434a4.htm ↩︎
8. 衛生福利部疾病管制署 為提升民眾免疫保護力，10月2日起分三階段擴大65歲以上民眾公費接種肺炎鏈球菌疫苗(accessed date 2024/03/08) https://www.cdc.gov.tw/Bulletin/Detail/q9_r5mAOvcpIPSUvrjGFpw?typeid=9 ↩︎
9. 衛生福利部疾病管制署 肺炎鏈球菌疫苗 (Pneumococcal Vaccine) (accessed date 2023/12/15)
   https://www.cdc.gov.tw/Category/Page/ORBnRmMgImeUqPApKawmwA ↩︎
10. 衛生福利部疾病管制署 肺炎鏈球菌疫苗 (Pneumococcal Vaccine) (accessed date 2023/12/15)https://www.cdc.gov.tw/Category/Page/ORBnRmMgImeUqPApKawmwA ↩︎

本衛教文章由台灣輝瑞協助刊登（PP-PRV-TWN-0166-202404）

• 本文轉載自 Care Online 照護線上《肺炎鏈球菌感染數創三年新高，疫苗接種增加保護力！疫苗接種該注意什麼，感染科醫師告訴你》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
• 加入照護線上 LINE 官方帳號，健康資訊不漏接

本文轉載自食藥好文網

• 文／黃育琳 食品技師

民以食為天，你吃的食物是安全的嗎？

中國大陸上海市在 1988 年曾因毛蚶貝類污染而爆發 A 型肝炎疫情，造成約 30 萬人感染，其中 47 人死亡 ^[1]。

我國於 2014 年 10 月至 11 月期間，急性病毒性 A 型肝炎本土病例達 30 人（其中 25 人住院），經衛生福利部疾病管制署（以下簡稱疾管署）與衛生局調查發現，多數病例於潛伏期間有生食蠔類（牡蠣）、文蛤或蛤蜊等貝類水產品 ^[2]。

這起事件極有可能是所謂的「食媒性疾病」。

何謂食媒性疾病？

食媒性疾病或稱食源性疾病（foodborne illness or foodborne disease）是指經由吃進被污染的食物或飲水等所致的疾病，常見症狀包含噁心、嘔吐、腹痛及腹瀉等。

依世界衛生組織的資料顯示，全球每年約有 6 億人因食用受到污染的食物或飲水而生病，其中 42 萬人死亡，又以兒童占多數。學童在校園中常暴露於共同的飲食及水源，人與人之間接觸密切，傳染病原很容易透過飛沫、糞口與接觸途徑傳播，易造成校園群聚感染事件發生 ​​^[3]。

但追溯污染源並不容易，食物在種植（或養殖）、採收、儲存、運送、製造、加工、包裝及烹調等任一階段都有可能被污染。且旅行和國際貿易頻繁更是提高被污染食品跨國散播的可能性 ​​^[3]，使農場到餐桌的食安管理顯得十分重要。

A 肝病毒之分布

一開始提到因吃下受 A 型肝炎病毒（Hepatitis A virus，以下簡稱 A 肝病毒）污染的食物而感染 A 型肝炎，就是很典型病毒型食媒性疾病的例子。

A 肝病毒的流行主要與當地的衛生環境有關，主要流行地區包括亞洲、非洲與中南美洲等地區，尤以東南亞、印度、中國大陸等地區較為嚴重。

在開發中國家，人民多半在嬰幼兒時期，常因攝入受 A 肝病毒污染的水或食物而感染（通常 6 歲以下兒童感染約有 70% 無臨床症狀或症狀輕微），成年後多半已具有免疫力。

然而在已開發國家，衛生環境大致較佳，很多年輕人並未感染過 A 肝病毒而不具免疫力。臺灣便是如此，大部份的兒童及青少年（尤其是都會地區）都未具 A 型肝炎抗體，使爆發流行的風險增加 ^[1]。

A 肝病毒之特性與感染症狀

A 肝病毒是一種無套膜，直徑約為 27 nm 的 RNA 病毒，潛伏期約 15～50 天，其所引起的 A 型肝炎，屬第二類法定傳染病 ​​^[1]。

患者臨床症狀包含發燒、肌肉酸痛、疲倦、食慾不振、腹部不適、噁心、甚至嘔吐等，持續幾天後，病人會出現有茶色尿或併有眼白變黃（即黃疸）的徵兆，急性 A 型肝炎並無特殊療法，通常採一般的支持性療法即可痊癒 ^​​[1]。

而 A 肝病毒主要是透過糞口途徑傳播，最可能被污染的食品或飲料如水果、蔬菜、貝類、冰和水（包括冷凍或未經澈底加熱），感染者沒有確實洗手並接觸其他東西也會造成病毒傳播 ^[1]。

不過 A 肝病毒的生命力頑強，對胃腸道極端的 pH 值和酶之耐受性高，能在不利條件下存活，被污染的食物需加熱超過攝氏 85 度且持續至少一分鐘才足以使 A 肝病毒失去活性。

再加上只要有極少量病毒顆粒存在便足以使人致病，所以即使食品所含的病毒量很低，仍具有食品中毒之風險 ^[4]。

食品從業人員基本要求《食品良好衛生規範》

為了避免食品受到病毒污染，食品從業人員的「衛生管理」就非常重要，我國行政院衛生福利部為了確保食品業者之衛生管理，已制定《食品良好衛生規範準則》（The Regulations on Good Hygiene Practice for Food, GHP）。

GHP 是食品業者確保其食品在製造、加工、調配、包裝、運送、儲存、販賣、輸入、輸出等過程中的安全衛生與品質，是最基本要求，所有食品業者皆應實施 GHP，在 GHP 附表二即說明：

食品從業人員經醫師診斷罹患或感染 A 型肝炎、手部皮膚病 、出疹、膿瘡、外傷、結核病、傷寒或其他可能造成食品污染之疾病，其罹患或感染期間，應主動告知現場負責人，不得從事與食品接觸之工作。

雖然是安全衛生品質的基本要求，卻還是有不少業者會疏忽，導致感染事件重蹈覆徹。

最佳預防方式就是注重衛生管理

除了 A 肝病毒之外，諾羅病毒、E 型肝炎病毒及沙波病毒皆是常見的病毒型食媒性疾病，這些病毒感染均無特效藥物可治療，僅能採用良好的支持性療法幫助病人痊癒。

因此最佳的預防感染方式就是做好衛生管理，包含：

1. 個人衛生：準備食品前及進食前，還有如廁後皆要確實洗手。
2. 在飲食衛生：飲水要煮沸再飲用，所有食品都應清洗乾淨並澈底加熱，不生食。
3. 環境衛生：維護廁所環境清潔，廚房及飲食用具要保持清潔。

參考資料

1. 衛生福利部疾病管制署，2018。急性病毒性 A 型肝炎  疾病介紹。
2. 衛生福利部食品藥物管理署，2023。A 型肝炎病毒(Hepatitis A virus)。
3. 衛生福利部疾病管制署、國立臺北教育大學，2016。食媒性疾病防治 教師指引手冊。臺北市：衛生福利部疾病管制署。
4. Bozkurt, H., Phan-Thien, K. Y., van Ogtrop, F., Bell, T. and McConchie, R. 2021. Outbreaks, occurrence, and control of norovirus and hepatitis a virus contamination in berries: A review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition 61:1 116-138.