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OvaScience 真的助你好孕嗎?——《科學月刊》

科學月刊_96
・2016/03/24 ・3192字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

文/黃正球,美國貝勒醫學院發育生物學博士,研究領域為瘙癢與疼痛的神經機制,目前於聖路易斯華盛頓大學進行博士後研究。

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從看到驗孕棒上出現那兩條線的興奮,到從超音波上看見他模糊的輪廓、聽見他噗通心跳的感動;從一起佈置嬰兒房、牆壁要粉刷哪種顏色的期待,到在產房經歷陣痛分娩的磨難,第一次聽見他的哭聲、握住小手時所流下的淚水⋯ ⋯ 迎接新生命的到來,是大多數已婚夫妻引領翹首的希望,而從兩人世界升級成尿布奶瓶隨身,也是沉重卻甜蜜的負擔。

然而,新生命這份禮物,卻不是每對配偶都能輕易獲得的。由於晚婚錯過生育的黃金期、工作壓力、生活作息不正常,以及自然環境的惡化種種因素,國人不孕症的比例據衛生福利部的統計,大約在 10~15% 左右,也就是說每 7~10對配偶就會有 1 對經歷不孕的困擾!

人工生殖技術

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將精子直接以注射的方式打入卵子中。圖/wikipedia

不孕症的定義是「一對夫妻在無避孕情況下,經過一年正常性生活,仍無法成功懷孕」。不孕症的原因很多,男女雙方的身心因素皆可能造成不孕,比率大約是一半一半。由於人工生殖技術(Assisted Reproduction Technology)的發展,很多的不孕症配偶都有機會使用自體精卵,享受弄璋、弄瓦之喜。目前最常用的人工生殖技術,分為人工授精(Artificial Insemination)和試管嬰兒(In Vitro Fertilization)兩類。人工授精是透過促排卵藥物或針劑,增加卵巢中一次成熟的濾泡數目,經由正常性交或子宮內輸精,達到提高懷孕機率的方式。而試管嬰兒的手續則較為複雜,主要也是先透過針劑誘導排卵,提高成熟濾泡數目,經由施行陰道內視鏡配合超音波(麻醉手術),取出成熟濾泡中的內容物(通常有一顆成熟的卵子細胞),再將健康的卵子與篩選過的健康精子放在培養皿內,透過受精產生胚胎,經過3~5 天的體外培養後,選擇發育成功的胚胎,以細管植入子宮內著床。從療程開始到知道是否懷孕,一次人工授精週期大約是3~4 週,試管嬰兒則可能長達 6~8 週。在臺灣,一次人工授精的自費費用大概是 2~3 萬元(在美國是 千 ~ 3 千美金),而試管嬰兒則是 10~12 萬元(在美國平均是 萬 2 ~ 1 萬 5 千美金)。可觀花費造成的經濟負擔、連續好幾天在肚皮上施打誘導排卵針劑造成的不適,再加上頻繁請假就診與擔心受孕失敗重來的壓力,讓不孕症夫妻持續在「既期待又怕受傷害」的狀態下循環 ⋯ ⋯

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新興技術帶來生育光輝?

圖/flickr@Trevor
圖/flickr@Trevor

然而一家位於美國麻州的生技公司 OvaScience,大膽地向世人宣告他們有更進一步治療不孕症與降低治療次數的驚人進展,於 2014 年開始,該公司在加拿大、土耳其以及杜拜等地,提供了號稱能有效增加試管嬰兒成功率的 AUGMENT  療程(作者暫譯:增好孕)。從第一位 AUGMENT 寶寶──讚恩.羅傑尼(Zain Rajani)於去年 4 月在多倫多健康出生後,至去年 11 月為止已有 17 位 AUGMENT 寶寶相繼誕生於世,且會在未來一年內持續增加(據OvaScience 稱,使用該療法的不孕夫妻已超過兩百對)。巴拿馬與西班牙的不孕治療中心於去年底開始提供 AUGMENT,而日本和英國的生殖診所也在蠢蠢欲動。

究竟 OvaScience 所提供的 AUGMENT 療程是什麼先進技術? 其背後的科學原理又是如何呢?

先讓我們回到 1990 年代末期。由於「初級卵母細胞(Primary Oocyte)無法進行有絲分裂,所以女性體內的卵細胞數在出生後即是固定的」這個鐵律,那時有一派生殖學家提出卵細胞中的粒線體衰老,是造成卵子品質與女性的「受孕/ 活產率」隨年齡增長而大幅下降的原因之一。而當時這派學說的領軍人物賈克.柯恩(Jacques Cohen),大膽嘗試將健康婦女卵子裡的細胞質(包含粒線體)打進不孕婦女的卵子內作為能量補充,再經過試管嬰兒的一般流程,成功地讓 30 位不孕婦人中的 13 位受孕,但這項技術稍後卻因為涉及三方親源(3-Parent In Vitro Fertilization)的爭議而被禁止,成功的樣本數也停在雙位數。

而 OvaScience 推出的 AUGMENT 則是利用微創手術,採集女性自體卵巢皮質中的卵源幹細胞(Oogonial Stem Cell),從這些稀有的細胞中選萃粒線體,再將粒線體與單隻精蟲混合,以顯微注射的手段同時注入患者較不健康的卵子內,以提供其受精與之後胚胎發育所需的能量。根據與該公司合作的不孕診所 2015 年初在國際醫學期刊 JFIV Reprod Med Genet 上發表的論文,AUGMENT 療法已讓 93 位中的 20 位,曾經接受過 2~4 次試管嬰兒療程失敗的婦女成功受孕或待產。OvaScience 並發下豪語,將於近期內運用其採集卵源幹細胞的技術,以自體移植或體外培養卵子的方式,提供不孕症婦女更多的治療選擇。

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圖/SciBX

等等!剛剛不是才說卵細胞數在出生後即是固定的,哪來的卵源幹細胞,還可以進一步產生卵子啊?這個問題,同時也是眾多發育生物學家及生殖學家,對 OvaScience 創辦人強納生. 提利(Jonathan Tilly)一直持續提出的疑慮。提利於 2004 年在成年小鼠卵巢中發現卵源幹細胞,2012 年進一步以 DDX4 蛋白為標記,從人體卵巢皮質中純化卵源幹細胞且成功培養出卵子,但相關專家們無法重複提利實驗室的研究結果,對提利大加撻伐,而且也對 OvaScience 不分享 DDX4 專一抗體,以便重現實驗結果的行為提出質疑。關於種種指控,OvaScience 的總裁亞瑟. 才納柏斯(Authur Tzianabos)只輕描淡寫地說:「人們對於這種典範轉換(Paradigm-Shifting)的成果,總是接受地特別慢。」

美國法規尚未通過施行

值得注意的是,即便美國食物藥品管理局以科學證據、臨床試驗樣本不足為由,迄今未通過任何 OvaScience 所提供的不孕療法在美施行,大多數的投資分析師卻對 OvaScience 的前景看好,畢竟人工生殖診所使用新式療法的規範在各國有鬆有嚴,而AUGMENT 雖然一次療程基本要價得2 5 千美金,全球卻仍有許多嘗試過不孕療程卻屢敗屢戰的夫妻, 指盼著送子鳥大駕光臨的一日。由於 AUGMENT 的療效真偽仍難斷定,建議在臺灣的朋友們,在看到這樣讓人心動的技術宣傳而打算花大錢跨海求子之前,還是先跟信任的婦產科醫師討論過後再下決定吧!

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〈本文選自《科學月刊》2016年3月號〉

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不孕患者的希望之歌—試管嬰兒的漫漫長路

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科學月刊_96
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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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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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月經週期變短?慎防卵巢早衰!及早檢測減少不孕風險
careonline_96
・2024/03/27 ・2054字 ・閱讀時間約 4 分鐘

「醫師,我有卵巢早衰的現象,所以打算凍卵,但是聽說每天都要打排卵針,讓我好猶豫……」李小姐說。

「打排卵針是為了促使卵泡發育,才有辦法取得較多的卵子。」醫師說,「現在也有一針抵多針的友善排卵針,施打一次效果可以持續一週,便利性較高,也可大幅減少打針的次數。」

在台灣,每十對夫妻中大約有兩對會遭遇不孕的困擾。大新婦產科診所生殖中心陳志宏院長指出,「如果沒有避孕超過一年都沒有懷孕,就算是不孕症。至於 35 歲以上的婦女,如果超過半年還沒有受孕,便要盡快尋求專業的協助。」

有許多因素會導致不孕症,卵巢早衰是個常見的原因。陳志宏院長說,卵巢早衰通常沒有明顯症狀,患者往往是在接受檢驗後,才驚覺有卵巢早衰的狀況。

卵巢早衰的原因可分成先天因素和後天因素,大部分是先天因素,例如在出生之後,卵巢的細胞存量就比較少。陳志宏院長說,後天因素包括卵巢發炎、卵巢手術、壓力過大、作息不正常、吸菸等。

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年輕女性發生卵巢早衰時,大多沒有明顯症狀,還是有規則的月經。陳志宏院長說,部分女性可能會發現月經週期縮短,本來是 28 天來月經,當卵巢功能衰退時,可能變成 26 天、24 天、甚至 21 天就來月經。月經週期縮短可能是卵巢早衰的徵兆,但是有些人的月經本來就不規則,所以也不會發現月經週期縮短的狀況。

卵巢早衰對生殖能力有顯著的影響,陳志宏院長說,除了卵巢存量過少,卵子品質也會下降,導致患者懷孕機率降低,而受精後的胚胎也可能無法順利發育。

有生育規劃的女性一定要留意卵巢早衰的問題,陳志宏院長說,抽血檢測抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)可以評估卵巢功能,抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)由卵巢中的小卵泡分泌。抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)的正常範圍在 2 ng/ml 至 5 ng/ml,當抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)小於 2 ng/ml 就代表卵巢功能衰退。

另一個評估方式是由陰道超音波檢查大於 2mm 的小卵泡數量,陳志宏院長說,若小卵泡數量減少,代表卵巢庫存下降。

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及早了解卵巢功能,積極把握卵實力

「隨著年紀增長,卵巢功能將持續衰退。」陳志宏院長說,「女性可以透過抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)或超音波評估卵巢功能,預作生育規劃。如果打算晚一點生育,或已經發現有卵巢早衰的現象,可以考慮凍卵,保存卵實力。」

在較年輕的時候取卵,能夠一次取到較多卵子,而且卵子的品質比較好。陳志宏院長解釋,舉例來說,在 30 歲時,也許凍 8 至 12 顆卵,未來就有機會成功生下一個活產寶寶;到了 40 歲,可能要凍 20 至 40 顆卵,才有機會成功生下一個活產寶寶。而在 30 歲時,可能只要取一、兩次卵就足夠,但在 40 歲時,便需要多次取卵。

陳志宏院長提醒,「建議育齡年齡的女性要了解自己的卵巢功能,及早做好生育規劃。」

無論是要凍卵或是做人工生殖都需要從卵巢中取出卵子,而得先施打排卵針。陳志宏院長說,傳統的作法是使用短效型排卵針,每天一劑,連續施打 7 至 10 次。患者可以在家自行施打,或者回醫療院所施打。

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如果很怕打針、不敢自己打針、或時間無法配合的患者可以考慮使用可以一針抵多針的友善排卵針。陳志宏院長說,施打後,醫師可依患者個情況追加短效型排卵針,對患者而言方便性較高,也比較友善。

根據臨床試驗,可以一針抵多針的友善排卵針的懷孕率、活產率皆與短效型排卵針無顯著差異。患者可以和醫師討論,選擇合適的方式。

從月經來潮到取卵大約是兩個禮拜,陳志宏院長說,如果要凍卵,就是直接把卵子凍起來,等到適當的時間再解凍、受精;如果要作人工生殖,大概會在取卵後 3 至 5 天植入。

針對不孕,目前的生殖科技有幾種方式可以輔助,例如吃排卵藥、人工受孕、試管嬰兒,各種方式的適用族群與成功率各不相同,需要經過專業的評估。陳志宏院長說,以大新婦產科診所生殖中心為例,每位患者都有個案管理師,醫師也會根據每個人的狀況提供個人化的療程,增加懷孕成功的機率!

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家長留意!「胎兒小於妊娠年齡」影響生長發展,從出生到成年都會面臨健康問題
careonline_96
・2024/03/05 ・2446字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 林口長庚醫院 兒童內分泌科 邱巧凡醫師/新生兒科 江明洲醫師

兒童內分泌生長門診中很常出現的一個族群是「胎兒小於妊娠年齡」的孩子。

這些小朋友在長大的過程中,相較於正常出生體重的孩子,容易出現身材矮小、性早熟、過重、肥胖,甚至到成人時期罹患代謝症候群與心血管疾病的風險也明顯較高,兒童健康守護者應特別留意。

什麼是「胎兒小於妊娠年齡」

胎兒小於妊娠年齡(small for gestational age, SGA)是指「出生體重低於同樣妊娠週數新生兒第十百分位或低於負二個標準差者」。

如何知道我的孩子是否為「胎兒小於妊娠年齡」

大家可以參考以下圖片對照寶寶出生週數與體重,即可得知寶寶出生體重是否符合該週齡。

舉例來說:一個懷孕 39 週出生的足月寶寶,出生體重只有 1800 公克,屬於「胎兒小於妊娠年齡」。

為什麼會「胎兒小於妊娠年齡」

造成「胎兒小於妊娠年齡」的原因包含:母體因素、胎盤因素與胎兒因素。

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  • 母體因素:如高血壓、子癲前症、營養不良、甲狀腺功能低下、感染、抽菸、吸毒、飲酒、高齡妊娠等。
  • 胎盤因素:如胎盤血管異常(如單一臍動脈、雙胞胎輸血症候群)。
  • 胎兒因素:染色體異常、先天性異常、胎兒感染等。

胎兒小於妊娠年齡」孩子成長過程會面臨哪些健康問題

  • 新生兒時期

約有 1/3「胎兒小於妊娠年齡」寶寶,在新生兒時期因為肝醣儲積不足,脂肪量不足,造成「低血糖」的發生。也容易因為體表面積相對較大,皮下脂肪相對不足,而增加「低體溫」的風險。若早產合併胎兒小於妊娠年齡,也明顯「增加新生兒死亡率」。

  • 嬰兒期

「胎兒小於妊娠年齡」的寶寶往往在出生後 3~6 個月開始出現「追趕生長」,且常常體重追趕得比身長來的快。研究發現,此階段的體重快速增加將大幅提升未來長期肥胖、代謝性症候群與心血管疾病的風險。

  • 兒童時期與青春期

生長

大多數「胎兒小於妊娠年齡」的兒童,可在成長過程發生「追趕生長」。即生長速率可高於同齡同性別之平均值,使生長曲線逐漸邁入正常範圍。將近 90%「胎兒小於妊娠年齡」的兒童可在兩歲前完成「自發性追趕生長」;若「早產」合併「胎兒小於妊娠年齡」,則需要更長時間完成追趕生長,大部分可在四歲前追趕達標。

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然而,仍然有 10% 左右的「胎兒小於妊娠年齡」兒童無法完成自發性追趕生長,造成終生持續身材矮小。此族群目前在美國、歐盟與日本皆已列為「生長激素治療」之適應症族群。此族群透過適當的生長激素治療,除了可改善身高預後,還可改善身體組成(減少脂肪量、增加肌肉量)、改善高膽固醇血症,並提升骨質密度。

青春期發育

大多數「胎兒小於妊娠年齡」的青春期發育時間會落在正常時間:女孩 8~13 歲,男孩 9~14 歲。但平均而言,「胎兒小於妊娠年齡」兒童的青春期還是會早於正常出生體重的兒童(初經比正常出生體重兒童提前 5~6 個月),女孩容易發生「早發性陰毛發育」,青春期的進展速度也較快,但青春期階段的生長速率卻較為緩慢,而這樣「偏早又偏快的青春期,以及偏慢的長高速率」,往往不利於理想成人身高的達成。

神經發展與認知

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大部分「胎兒小於妊娠年齡」兒童的腦部發育是正常的。但在極度早產兒,會增加發展遲緩、認知功能障礙、注意力不足過動症與學習障礙的風險。

  • 成人時期

相較於正常出生體重的兒童,「胎兒小於妊娠年齡」兒童在成人階段有較高的機率罹患中樞型肥胖、脂質異常、胰島素阻抗、葡萄糖代謝異常、高血壓等代謝症候群與心血管疾病,特別是兒童時期高熱量飲食、體重快速增加的肥胖兒童。由此可見「小時候胖」幾乎註定成人以後肥胖的趨勢,甚至助長成人肥胖併發症的發生。

「胎兒小於妊娠年齡」的寶寶,從出生一直到長大成人,都有許多健康議題需要特別關注。建議此族群家長,應格外留意以下幾點:

  1. 「胎兒小於妊娠年齡」的寶寶,於兩歲以前的生長曲線未達標請先不要過度擔心,出生後應密切配合新生兒科醫師或兒科醫師的追蹤安排,留意後續的生長發育狀況。
  2. 若 3~4 歲生長曲線仍明顯落後,請就診兒童內分泌科進一步評估診療。
  3. 應留意是否過早出現第二性徵。若女孩 8 歲前胸部、陰毛發育,10 歲前初經來潮;男孩 9 歲前睪丸長大、陰莖明顯變長變粗、長陰毛,請務必就診兒童內分泌科。
  4. 應避免不當餵食導致過度的體重增加,因為這將大幅提升未來代謝症候群與心血管疾病的風險。
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