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台灣流感疫情也可以問問Google大神!

miss9_96
・2016/04/20 ・2780字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 592 ・九年級

今(2016)年年初,台灣各地出現流感病例,疫情在春節期間達到高峰,急診就醫的民眾超過上萬人,併發重症者將近兩千人。面對瞬息萬變的疫情,除了仰賴疾病管制署(以下稱疾管署)每週的疫情報導,難道沒有更快速的評估方法嗎?

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用 Google 評估疫情研究登 Nature 期刊

現代人喜歡任何事都問問看 Google,甚至連生病了也會用 Google 查查症狀。因此當感冒的人多了,使用 Google 查詢「發燒」或「咳嗽」的民眾也跟著變多,讓特定關鍵字的搜尋熱門度,成了疫情變化的指標。2009 年在「自然(Nature)」期刊上發表了一篇以上述理論為基礎的評估系統,並且對照 2008 年真實爆發的流感病例,該系統的表現令人激賞,預測的數值和真實的病情呈現超高度的正相關(請參考表 1。該系統在評估 2008 年疫情的表現上,相關係數高達 0.85)[1]!

表 1:相關係數等級 [2]

正相關係數(介於1~0之間) 等級
≧0.8 超高度相關(excellent correlation)
0.8~0.6 高度相關(good correlation)
0.6~0.4 中度相關(moderate correlation)
<0.4 低度或無相關(poor correlation)

為什麼要用 Google 協助評估疫情?

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圖/wikipedia,由U.S. Navy photo by Mass Communication Specialist 3rd Class Jake Berenguer,公有領域。

正式的疫情統計方式,是由醫院採集患者檢體,再送交實驗室檢驗,確診後再回報給疾管署,最後再由政府每週公佈上週的確診病例數。可以預料的是,這套系統雖然可靠,但作業時間曠時費日(如 PCR 等檢驗需數日的時間),面對發展迅速的流行病,難免會有慢半拍的疑慮。而 Google 利用群眾的行為模式進行評估,不但隨時都是最新的資訊(Google Trend 每分鐘更新一次),並且所有人都能使用,更重要的是省卻了曠時費日的檢驗、公文流程,在面對瞬息萬變的疫情時,提供了另一種角度的疫情參考。因此 Google 設立了專門的流感統計系統—— Google Flu Trend,用來協助各國預警可能襲來的全球大流感。

但 Google Flu Trend 的評估規模是如美國、澳洲等大國,台灣是個相對小型的國家,並且 Google Flu Trend 也沒有提供中文關鍵字的資訊,難道台灣不能用 google 來協助評估疾病了嗎?讓我們改用 Google 趨勢(Google Trend)的關鍵字搜尋熱門度,來分析看看今年的流感疫情!

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(J 編註:目前 Google Flu Trend 已經停止服務,但舊的資料依舊可以查詢喔!)

實際用在台灣,也有評估能力嗎?

首先針對今年的流感進行分析,條件如下:

表 2:2016 年流感分析條件

時間範圍:2016 年 1 月至 4 月初(第 1~13 週)
疾病別 每週流感重症確診人數
資料來源:中華民國疾管署的統計資料
正體中文關鍵字 A 感冒
正體中文關鍵字 B 發燒
正體中文關鍵字 C 咳嗽
資料來源:Google趨勢(Google Trend)

我們得到圖 1 的趨勢圖,其中直條圖為疾管署每週公佈的病例數,曲線圖為關鍵字每週的搜尋熱門度。

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圖1:台灣2016年每週流感重症人數和關鍵字搜尋熱門度關係圖。圖/作者製圖。資料來源/中華民國疾管署、Google Trend。

從上圖中我們可以觀察到,疫情感覺上和關鍵字有正相關。但「感覺上」、「看起來」還不夠,我們實際來計算相關係數的表現如何。

熱搜圖
圖2:「感冒」每週搜尋熱門度和當週病例數作相關分析。

根據圖 2,「感冒」的搜尋熱門度和病例數產生的交點,有很高的線性關係,相關係數高達 0.9326,屬超高度相關!而從表 3 中可以看出,「感冒」、「發燒」和「咳嗽」的當週搜尋熱門度,都和當週的疫情數字有高度相關!顯示用Google 來幫助評估流感疫情是很有潛力的方式!

表3:關鍵字和流感重症人數的相關程度

關鍵字 相關程度(相關係數)
感冒 超高度相關(0.9326)
發燒 超高度相關(0.8378)
咳嗽 高度相關(0.7279)

所以真的能用 Google 預測下週疫情嗎?

用當週的數值比較只能算是「評估」系統,接下來我們以「當週」的 Google 數值和「下週」的病例數做計算 [2],來看看 Google 能不能幫我們「提前猜到趨勢」,替未來的疫情做一個猜測呢?

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從圖 3 可以發現到,當週的 Google 數值和「下週」的實際病例數依然有線性關係,並且呈現高度相關!

疫情預測
圖 3:以感冒每週搜尋熱門度和「下一週」實際病例數作相關分析。

而表 4 的結果裡可以發現到,以「感冒」的預警效果最好,屬高度相關,而「發燒」和「咳嗽」的表現也不錯,屬中度相關!雖然未達神預測的地步,但在時刻必爭的疫情控制上,也是另一種值得參考的角度!

表 4:以「當週」的 Google 數據對照「下週」的確診病例,觀察預警的效果

  疫情「評估」效果 疫情「預警」效果
關鍵字 相關程度(相關係數) 相關程度(相關係數)
感冒 超高度相關(0.9326) 高度相關(0.7534)
發燒 超高度相關(0.8378) 中度相關(0.5184)
咳嗽 高度相關(0.7279) 中度相關(0.5919)

群眾的行為模式就是趨勢

近年來在商業界裡,以觀察群眾行為作出未來趨勢判斷的例子越來越多(如:Netflix 打造熱門影視「紙牌屋」),而利用群眾行為模式在公衛防疫上的應用更在最近興起(如:利用飛航記錄預測茲卡病毒的流行 [3]),而利用群眾的活動模式來協助我國疫情的評估,將能有快速、預警的優勢,並且提供不同角度的觀點。未來在面對腸病毒、登革熱,甚至於是明年的流感威脅,何不聚集群眾的智慧來替我國的防疫多一層把關呢?

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本文感謝台東部立醫院 醫檢師 張昱維(Yu-Wei Chang)和病後人生 一站式服務網 站長 羅佩琪 協助

註釋:

  1. 筆者尚有以 2012 年的腸病毒疫情,以及 2015 年的登革熱疫情作評估的數據,若有興趣者歡迎一起來討論。
  2. 用 Google 評估疫情會受到許多因素影響,如媒體大量報導時,因個人興趣而查詢特定關鍵字的民眾會變多,導致搜尋熱門度趨勢受到影響。因此群眾行為模式並不能完全取代現行的機制。所以本文著重於提供「不同面向的參考」。

參考文獻:

  1. Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski & Larry Brilliant (2009) Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457, 1012-1014
  2. Andrea Freyer Dugas, Yu-Hsiang Hsieh, Scott R. Levin, Jesse M. Pines, Darren P. Mareiniss, Amir Mohareb, Charlotte A. Gaydos, Trish M. Perl, and Richard E. Rothman (2012) Google Flu Trends: Correlation With Emergency Department Influenza Rates and Crowding Metrics. Clinical Infectious Diseases, 54, 463-469
  3. Isaac I Bogoch, Oliver J Brady, Moritz U G Kraemer, Matthew German, Marisa I Creatore, Manisha A Kulkarni, John S Brownstein, Sumiko R Mekaru, Simon I Hay, Emily Groot, Alexander Watts, Kamran Khan (2016) Anticipating the international spread of Zika virus from Brazil. The Lancet, 387, 335-336
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蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9

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從奈米微塵到化學氣體, HEPA 與活性碳如何聯手打造純淨空氣?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/17 ・4433字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。

很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網
在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢 / 圖片來源:envato

到底怎樣才算是「乾淨」?這不是什麼靈魂拷問,而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞,甚至能成為台積電(TSMC)決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中,雖然不需要生產精密晶片,但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密,卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康,你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此,空氣議題早已超越單純的環保範疇,成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

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很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是同一件看起來平凡無奇的東西:一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信,就憑這層厚度不到幾公分的板子,能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎?

這片大家都聽過的 HEPA 濾網,裡面到底是什麼?

首先,我們必須打破一個直覺上的誤解:HEPA 濾網(High Efficiency Particulate Air filter)在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5,是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物,它們能穿過呼吸道直達肺泡,並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本,在工廠與汽車尾氣中,還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1,甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」(UFP,即 PM0.1)。 UFP 不僅能輕易進入血液,甚至能繞過血腦屏障(BBB),進入大腦與胎盤,其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣,單靠孔目大小來「過濾」粒子,那麼為了攔截奈米微粒,濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡,一般人認為的「乾淨」,在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米3 奈米(相當於頭髮直徑萬分之一)的晶片而言,空氣中一顆微小的塵埃,就是一顆足以毀滅世界的隕石。

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因此,傳統的過濾思維並非治本之道,我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形,最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身,誕生於曼哈頓計畫!

1940 年代,製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而,若將排氣直接排向大氣,會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾(Irving Langmuir),他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」(Absolute Filter),其內部並非有孔的篩網,而是石綿纖維。

有趣的來了,如果把過濾器放到顯微鏡下,你會發現纖維之間的空隙,其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢?這是因為在奈米尺度下,物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時,並非走直線,而是會受到空氣分子撞擊,而產生「布朗運動」(Brownian Motion),像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時,布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動,最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時,靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客,就這樣被永久禁錮迷宮中。

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現在最常見的 HEPA 材料,是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間,它們在濾網內隨機交織,像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後,並非僅僅面對一層薄紙,而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層,微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外,HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵,那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀,中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐,目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒,而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺:過濾不是越快越好嗎?

其實,這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管,如果你捏住出口,水流會變得湍急;若將出口放開並擴大,雖然總出水量不變,但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言,當表面積越大,單位面積所需承載的空氣量就越少,空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久,增加被捕捉的機會。此外,越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」,延長了使用壽命,這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

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然而,即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter),但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ,其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物,去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念?塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子,大小約在 2 至 200 微米;細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米,細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」,大多數的病毒(如流感、新冠病毒)都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說,基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上,它更獲得英國過敏協會(Allergy UK)認證,能有效處理 19 大類、102 種過敏原,濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」 / 圖片授權:Shutterstock

然而,同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中,硼是常見的 P 型摻雜物,用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕,進而釋放出極微量的硼離子,就可能直接污染晶圓,改變其導電特性,導致晶片報廢。

此外,無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA(超低穿透率空氣濾網) 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中,任何多穿透的一顆微塵,都代表著一筆不小的經濟損失。

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為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率,材料學家搬出了塑膠界的王者,PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕,還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維,其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕,但它既昂貴且物理上也很脆弱,安裝時若不小心稍微觸碰,數萬元的濾網就可能報銷。因此,你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此,在空氣濾淨系統中,還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網,就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附?

好不容易將微塵擋在門外時,危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王:AMC(氣態分子污染物)

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒,但面對氣態分子時,就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般,能輕易穿過物理濾網的縫隙,其中包括氮氧化物、二氧化硫,以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物(VOCs)。

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為了對付這些幽靈,我們必須在物理防線之外,加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同,這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理(Impregnation)」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質,在活性碳上添加不同的化學藥劑:

  • 酸鹼中和:對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體,會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑,透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之,如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑,就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
  • 物理吸附與凡德瓦力:對於最麻煩的有機揮發物(VOCs,如甲醛、甲苯),因為它們不具酸鹼性,科學家會精密調控活性碳的孔徑大小,利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力(凡德瓦力),像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。
活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附? / 圖片來源:Amway

空氣濾淨的終極邏輯:物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境,活性碳的運用並非「亂槍打鳥」,而是一場極其精密的對戰策略。

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工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告,像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝,打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區(Photolithography),晶圓最怕的是人體呼出的氨氣,此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和;而在蝕刻區(Etching),若偵測到酸性廢氣,則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯,是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中,雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析,但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯,正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網,更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳,科學界有個關鍵指標:「比表面積(Specific Surface Area)」。活性碳的孔隙越多、表面積越大,其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳,並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理,打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克,但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字,相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積,是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是,它還添加了雙重觸媒技術,能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線,能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體,或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來,成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說,無論是造價百億的半導體無塵室,還是守護家人的空氣清淨機,其背後的科學邏輯如出一轍:「物理濾網攔截微粒,化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作,空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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春季流感別當小感冒!高燒不退恐重症,專家示警:吃錯藥當心養出「超級細菌」
careonline_96
・2026/03/31 ・1906字 ・閱讀時間約 3 分鐘

春季流感來勢洶洶,別再當成一般感冒!專家提醒,錯誤用藥觀念恐讓病情惡化

春季流感別當小感冒!若有持續高燒、呼吸困難等重症警訊應盡速就醫。專家提醒,流感需以抗病毒藥物治療,誤用抗生素不僅無效,更恐養出超級細菌,正確用藥才能遠離威脅。

春季流感不容小覷,不少民眾以為冬季結束,流感威脅就跟著下降,事實上在忽冷忽熱的春季,病毒依然活躍。且流感往往來勢洶洶,可能上午還精神充沛,下午就高燒、全身痠痛到彷彿被一拳擊倒。而在過去流感大流行期間,不少四、五十歲且沒有慢性病史的中壯年族群突然病情惡化,甚至有孕婦因免疫力相對較低而陷入重症危機,顯示流感不分年齡,所有族群都不能掉以輕心!

流感高風險族群與重症警訊

別把流感當小感冒 出現這些症狀恐是重症前兆

高雄醫學大學附設中和紀念醫院感染內科陳惇杰醫師說明,流感常見症狀包括發燒、咳嗽、喉嚨痛、全身痠痛與疲倦,嚴重程度與當時流行的病毒型別有關。對健康成人而言,症狀通常數日內都能逐漸緩解;但對於免疫功能低下的長者,或患有心臟病、慢性阻塞性肺病、腎功能不全等慢性疾病者,流感可能引發更嚴重的併發症。

流感病毒會破壞呼吸道黏膜與纖毛功能,使痰液清除能力下降,增加續發性細菌性肺炎的風險。一旦併發肺炎或造成器官功能惡化,患者可能需要住院,甚至入住加護病房。若發燒超過三至五天未退,或症狀好轉後又再度高燒,甚至出現呼吸困難、意識改變、食慾下降等情況,都有可能是重症警訊,切勿拖延治療,應盡速就醫。

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流感抗病毒治療

高風險族群應及早治療 抗病毒藥可降低重症機率

在治療方面,陳惇杰醫師說明,並非所有流感患者都需要抗病毒藥物,症狀輕微者經休息與支持性治療也可能自行康復。但對於高風險族群或症狀較為明顯者,使用抗病毒藥物不僅可縮短病程,還能降低併發症與重症風險。

目前常見抗流感病毒藥物包括需連續五天服用的口服藥物,以及單次靜脈注射劑型。近來亦出現新型單次口服抗流感病毒藥物,使用更為便利,只需服用一次即可完成治療。臨床經驗顯示,此類單次口服藥物在改善與緩解流感症狀方面,效果與傳統療程相當,且可較快降低體內病毒量,有助控制傳播風險,也提供患者更多元的治療選擇。

別再把流感當細菌感染,錯誤用藥恐增抗藥性

面對難以控制的發燒與不適,不少民眾會認為應該要服用抗生素,但事實上,流感是病毒感染,抗生素只對細菌有效,對病毒毫無作用。若在沒有細菌感染證據的情況下濫用抗生素,不僅無法改善症狀,還會助長抗藥性問題。「目前台灣與全球都進入了多重抗藥性超級細菌時代」,陳惇杰醫師觀察,有些民眾會私自停藥或將藥物留待下次使用,甚至要求醫師多開幾天備用,這些錯誤的觀念都可能以致於未來真正需要時反而無藥可用。

陳惇杰醫師也提醒,隨著國人出國旅遊頻率提高,病毒跨境傳播風險增加,A型與B型流感皆有增加趨勢,民眾出國期間應特別注意個人衛生與防護,以免將流感當伴手禮帶回家。春季流感看似低調,卻潛藏威脅,民眾除了留意重症警訊,也應善用疫苗預防才能降低感染與併發症風險。流感不能輕忽,早期診斷、用對藥、預防到位,才能守住健康防線!

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筆記重點整理:

  • 若出現發燒超過3–5天未退、症狀好轉後再反彈、呼吸困難、意識改變、食慾下降等症狀可能是重症警訊,應積極就醫勿錯失黃金治療期。
  • 長者、免疫力低下者、心肺或腎功能不全患者等高風險族群,重症風險大,感染流感可能引發併發症甚至住院,不容輕忽。
  • 目前有多種治療方式,使用抗流感病毒藥物可快速緩解症狀、降低併發症與傳播風險,單次口服療程便利且副作用低。
  • 濫用抗生素可能助長抗藥性,未來真正需要時可能無藥可用,呼籲民眾應遵醫囑按時用藥。
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careonline_96
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量子革命來襲!一分鐘搞定傳統電腦要花數千萬年的難題!你的電腦是否即將被淘汰?
PanSci_96
・2024/10/17 ・2050字 ・閱讀時間約 4 分鐘

量子電腦:解碼顛覆未來科技的關鍵

2023 年,Google 發表了一項引人注目的研究成果,顯示人類現有最強大的超級電腦 Frontier 需要花費 47 年才能完成的計算任務,Google 所研發的量子電腦 Sycamore 只需幾秒鐘便能完成。這項消息震驚了科技界,也再次引發了量子電腦的討論。

那麼,量子電腦為什麼如此強大?它能否徹底改變我們對計算技術的認知?

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

量子電腦是什麼?

量子電腦是一種基於量子力學運作的新型計算機,它與我們熟悉的傳統電腦截然不同。傳統電腦的運算是建立在「位元」(bits)的基礎上,每個位元可以是 0 或 1,這種二進位制運作方式使得計算過程變得線性且單向。然而,量子電腦使用的是「量子位元」(qubits),其運算邏輯則是基於量子力學中的「疊加」與「糾纏」等現象,這使得量子位元能同時處於 0 和 1 的疊加狀態。

這意味著,量子電腦能夠在同一時間進行多個計算,從而大幅提高運算效率。對於某些非常複雜的問題,例如氣候模型、金融分析,甚至質因數分解,傳統電腦可能需要數千年才能完成的運算任務,量子電腦只需數分鐘甚至更短時間便可完成。

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Google、IBM 和量子競賽

Google 和 IBM 是目前在量子計算領域中競爭最為激烈的兩大科技公司。Google 的 Sycamore 量子電腦已經展示出極高的計算速度,令傳統超級電腦相形見絀。IBM 則持續投入量子電腦的研究,並推出了超過 1000 個量子位元的系統,預計到 2025 年,IBM 的量子電腦將擁有超過 4000 個量子位元。

除此之外,世界各國和企業都爭相投入這場「量子霸權」的競賽,台灣的量子國家隊也不例外,積極尋求量子計算方面的突破。這場量子競賽,將決定未來的計算技術格局。

量子電腦的核心原理

量子電腦之所以能如此快速,是因為它利用了量子力學中的「疊加態」和「糾纏態」。簡單來說,傳統電腦的位元只能是 0 或 1 兩種狀態,而量子位元則可以同時處於 0 和 1 兩種狀態的疊加,這使得量子電腦可以在同一時間內同時進行多次計算。

舉例來說,如果一台電腦需要處理一個要花 330 年才能解決的問題,量子電腦只需 10 分鐘便可解決。如果問題變得更複雜,傳統電腦需要 3300 年才能解決,量子電腦只需再多花一分鐘便能完成。

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此外,量子電腦中使用的量子閘(quantum gates)類似於傳統電腦中的邏輯閘,但它能進行更複雜的運算。量子閘可以改變量子位元的量子態,進而完成計算過程。例如,Hadamard 閘能將量子位元轉變為疊加態,使其進行平行計算。

量子電腦能大幅縮短複雜問題的計算時間,利用量子閘進行平行運算。圖/envato

計算的效率

除了硬體技術的進步,量子電腦的強大運算能力也依賴於量子演算法。當前,最著名的兩種量子演算法分別是 Grover 演算法與 Shor 演算法。

Grover 演算法主要用於搜尋無序資料庫,它能將運算時間從傳統電腦的 N 遞減至 √N,這使得資料搜索的效率大幅提升。舉例來說,傳統電腦需要花費一小時才能完成的搜索,量子電腦只需幾分鐘甚至更短時間便能找到目標資料。

Shor 演算法則專注於質因數分解。這對於現代加密技術至關重要,因為目前網路上使用的 RSA 加密技術正是基於質因數分解的困難性。傳統電腦需要數千萬年才能破解的加密,量子電腦只需幾秒鐘便可破解。這也引發了全球對後量子密碼學(PQC)的研究,因為一旦量子電腦大規模應用,現有的加密系統將面臨極大的威脅。

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量子電腦的挑戰:退相干與材料限制

儘管量子電腦具有顛覆性的運算能力,但其技術發展仍面臨諸多挑戰。量子位元必須保持在「疊加態」才能進行運算,但量子態非常脆弱,容易因環境中的微小干擾而坍縮成 0 或 1,這種現象被稱為「量子退相干」。量子退相干導致量子計算無法穩定進行,因此,如何保持量子位元穩定是量子電腦發展的一大難題。

目前,科學家們正在探索多種材料和技術來解決這一問題,例如超導體和半導體技術,並嘗試研發更穩定且易於量產的量子電腦硬體。然而,要實現大規模的量子計算應用,仍需克服諸多技術瓶頸。

量子電腦對未來生活的影響

量子電腦的快速發展將為未來帶來深遠的影響。它不僅將推動科學研究的進步,例如藥物設計、材料科學和天文物理等領域,還可能徹底改變我們的日常生活。例如,交通運輸、物流優化、金融風險管理,甚至氣候變遷預測,都有望因量子計算的應用而變得更加精確和高效。

然而,量子計算的發展也帶來了一些潛在的風險。隨著量子電腦逐漸成熟,現有的加密技術可能會被徹底摧毀,全球的資訊安全體系將面臨巨大挑戰。因此,各國政府和企業已經開始研究新的加密方法,以應對量子時代的來臨。

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