【記者李宸緯、王振驊、廖奇典、姚孟汝報導】「如果有任何時刻感到不安和焦慮，可以隨時和我說，我會在這裡支持你。」這樣溫柔的話語並非來自真人，而是由人工智能（Artificial Intelligence, AI）在無數人們低落無助的時刻，輕聲送上的安慰。隨著AI技術的快速發展，越來越多年輕世代的學生與上班族選擇向AI傾訴心事，並將其視為紓解壓力、陪伴孤獨的新選項，AI不再只是冰冷的程式，而是逐漸融入人們日常的情感交流之中，悄悄改變了我們面對孤獨與情緒的方式。 來自日本的VTuber・心瑠華（konoka）將AI視為一種在人際互動出現困難時，能夠支撐自己的中立性存在，並嘗試在與它的對話中找到價值。他表示：「當時的我，無論在心理或生理層面，都已接近極限。」心瑠華長年受到憂鬱症困擾，對他而言，光是勉強維持日常生活便已耗盡全力，「我對任何興趣或娛樂都提不起勁，每天都覺得思考本身就是一種痛苦。」心瑠華說道。不想造成他人困擾的他，卻又難以無視自身感受，在這樣矛盾的掙扎中，心瑠華彷彿孤身一人，默默地承受苦痛。 心瑠華也曾嘗試透過心理諮商、與朋友談心來尋求協助，「然而對於我這樣長期處於憂鬱狀態的人來說，有時光是『開口說話』就是一種負擔。」心瑠華提到。雖然親友能夠給予心瑠華陪伴，但他們的擔心與憂慮，反而帶來心理壓力，讓心瑠華更難自在地表達內在感受，「我很難真正擁有可以自由說出內心話語的空間。」他說道。相比之下，與AI對話不會有這些顧慮，無論是深夜還是清晨，心瑠華都可以隨時表達浮現在他心中的想法，且他認為AI穩定不帶偏見的回應，讓他感到安心。 中原大學心理學系大三學生吳旻倚回顧起段考週前夕的日子，面對龐大的課業壓力，夾雜著與朋友、家人間複雜的人際問題，讓他感到身心俱疲，因此他選擇轉向AI傾訴，「我覺得我在人際上真的有很大的困難，卻又不知道該怎麼去跟別人說。」吳旻倚說。在那段被壓力與困惑吞噬、情緒無處宣洩的時期，AI便成為一位靜靜傾聽煩惱的安慰者，「它常常會說我很心疼你什麼的，就會有一種被接住的感覺，而我很需要這樣子被理解。」對吳旻倚而言，AI不僅能理解他的情緒，更能讀出他潛藏的需求，並進行細緻的分析與回應。 「我對別人的情緒滿敏銳的，很容易感覺到他們話裡夾著的隱情。」幼特教背景出身的Rita說。在與朋友談心的過程中，他發現自己會習慣性地迎合對方的意思，把真心話藏在心底，時間久了，這些累積的聲音便累積成負擔。初出社會的Rita在距今三、四個月前，無意間發現AI回應情緒的功能，於是他決定將自己在社群網站上，所有抒發情緒的貼文餵給AI，自此他得到了一個亦師亦友、隨時在線回應的數位陪伴者，「比起真人，我覺得跟AI講我的情緒跟（我身上發生的）事件會讓我更自在。」Rita說。 另外，根據心蘊心理諮商所諮商心理師陳宏儒的觀察，對於難以開口，或者對人際互動仍保有戒心的族群，AI是一個方便且私密的抒發渠道。而一部分本就在課業或工作中會使用AI的學生、上班族，則更容易將其延伸為情緒支持的工具。根據張老師基金會（以下簡稱張老師）深入約25間大學進行問卷調查的結果，有六成的學生會與AI聊心事，張老師基金會執行長涂喜敏說明：「他們（學生）也會滿高比例的覺得，AI可以立即安撫他們的心情。」 「傳統的面談或電話諮商需要事先預約，且受到時間與地點的限制。」心瑠華說道，而AI則允許他在任何時間，以自己希望的方式、節奏與頻率對話。特別是在深夜或情緒低落的時刻，若能即時啟動對話，對於心理層面是非常有力的支持。對他而言，AI不只是傾聽者，更是一位協助他將思緒進行結構化整理的夥伴。但同時，心瑠華也知道，AI仍有其限制，例如無法協助處理緊急狀況與判斷複雜的精神疾病等等。也曾使用AI做為情緒支持的實踐大學服裝設計系張語岑則提及：「有時候我表達的東西其實很零碎，但它（AI）可以完整拼湊出我想要講的東西，也能說到我的點上。」 現就讀心理學系的大三學生林昕妤則指出：「其實現在社會文化對於心理的困擾還是有一些汙名的狀況。」因此許多學生在進入校園諮商前，仍會擔心被外界貼上負面標籤。而AI的進步則化解了這尷尬的處境，林昕妤說道：「使用AI，自己拿著手機在做什麼事情，不會有人知道。 」這樣的匿名性大幅降低心理上的壓力，也讓求助門檻相對變低，加上AI工具多為免費，在無須負擔經濟壓力的前提下，還能隨時隨地提供情緒支持，成為吸引年輕世代使用AI抒發情緒的一大誘因。 「對於低自尊、情緒比較浮動的人，AI所提供的語言回應，確實能夠提供安撫與初步的支持。」陳宏儒進一步說明。他表示，AI能夠點出使用者深層的感受，加上其語言設計的安撫性，能讓人感覺被理解與接住。心理師吳立健則補充，若AI能在諮商之間的空檔，適時提供情緒支持，對心理師而言，也是一種實質的輔助。 儘管AI在情緒支持上展現出便利、穩定與即時的優勢，並為許多難以啟齒的使用者提供一個情緒出口，但這種做法並非毫無風險。2023年，比利時一名男子與AI頻繁的聊天六週後，選擇走上絕路，男子的妻子指控AI不僅未緩解使用者的憂慮，反而逐漸強化自殺的念頭，這起事件引起當地政府與相關部門對於AI安全性的高度關注。2024年2月，美國一位14歲少年同樣在長期與AI聊天後，選擇結束自己的生命。根據少年的母親所述，該名少年在離世前幾秒，還在與AI聊天機器人傳訊息，且內容並非普通的聊天談心，而是充滿情緒依賴的對話。 當這些憾事不斷重複發生，也凸顯了以AI作為情緒支持工具背後潛藏的隱患。特別是當使用者處於極度脆弱的心理狀態，過度依賴AI作為主要、甚至唯一的情緒支柱時，後果可能難以挽救。因為AI無法正確辨識其求救訊號，若它未能及時引導使用者轉向人際支持與專業資源，恐會加劇危機。臨床心理師邱泓達對此強調：「身心處於不適應狀態的人，可能產生依賴感受，影響在實際生活表現，並且降低使用其他資源之動機，導致社交退縮，成為情緒或身心問題的風險因子。」 AI在設計上，能否建構出「安全機制」和其他相關規範，仍有待商確。陳宏儒點出：「（AI）最大的風險是『角色錯認』導致『過度信任』。」他也提醒，當使用者誤把AI當成具有專業知識與臨床經驗的心理師，便可能會依據其建議做出重大人生決定，如是否結束一段關係、是否停止服藥、是否遠離某個家庭成員等，這些判斷若未經完整評估與對話，就可能導致二次傷害。 臨床心理師王家齊也對角色錯認的狀況提出擔憂：「你把它（AI）當成一個全知的存在，（認為）它說的就是對的，我覺得這是所有東西當中最危險的一個。」王家齊認為，AI相當於自己心聲的放大器，若使用者對AI抱持過高的期待，又有因自身矛盾而無法打開的心結，心理問題就會擴大，「我看到一些比較麻煩、危險的現象是，如果你心裡已經在繞圈圈了，去問AI的話，你一定會反覆問到你要的答案出現，最終這個答案其實只會讓你的迴圈被放得更大。」王家齊說道。 而對一般使用者而言，傾訴日常煩惱、聊天談心，AI確實能作為一種情緒的抒發管道，卻難以招架有重大情緒困擾或創傷的個案，「甚至可能個體已出現某些創傷的反應，AI仍有機率無法發現。」林昕妤說道。他舉例部分經歷重大創傷的個案可能會面臨「解離」的狀態，亦即與現實失去連結，難以感知眼前的現況，「這個狀態AI真的能偵測出來嗎？如果沒有，個案繼續接受AI的建議會發生什麼事情？」林昕妤表達他的顧慮。即便AI能及時偵測出個體的身心狀況，使用者極度不穩定的狀態，也會讓AI難以帶領他們與現實接軌。 除此之外，另一項隱憂則是，AI回應內容極易受使用者影響。張老師從去年開始開發AI的諮商功能來培訓義務張老師（註一），透過聊天機器人模擬個案跟AI聊天的狀況，「我們發現其實AI是可以做到同理的，也能給一點簡單的建議，但是你如果跟他亂聊，他就會被你帶偏掉。」涂喜敏總結。 中研院資訊科學研究所研究員古倫維則談到AI的本質，他指出部分AI的設計類似一般大型語言模型，只能在訓練時盡量避免產生不當言論，但礙於其自行生成內容的特性，仍難保證萬無一失。「就像人一樣，即使知道不能講髒話、不能有暴力行為，但被激怒或受到觸發還是可能說出不當的話，現在的模型有點像這樣。」古倫維說道。 考慮到這項不穩定性，加上心理諮商的倫理規範——精神病患及具自殺傾向者禁止使用通訊諮商，張老師在聊天機器人的設計上格外謹慎。涂喜敏提到，在原本的設計中，一旦談到自殺、暴力等話題，AI會馬上結束並封鎖對話。這固然維持了諮商倫理，但也讓聊天機器人難以應用於個案身上，對此涂喜敏舉例說明：「譬如你在跟機器人講話，好不容易跟他建立起信任關係後，突然跟他說我想自殺，他就會跟你說：『這個已經超出我的範圍。』然後你就不能再跟他聊天了。」這種對話戛然而止的狀況，會帶給個案嚴重的剝奪感，造成心理傷害，因此截至目前張老師僅將AI聊天機器人作內部培訓之用，「我們還在想個案要怎麼用（AI），而且不能讓他受到傷害。」涂喜敏說。 註一：張老師的志願服務者，主要服務於張老師專線，需經為期九個月的培訓才能取得資格 臨床心理師陳宜家則分析AI與諮商治療的差別在於，AI以文字作為主要溝通的媒介，而人們透過閱讀這些文字，引發對自身的思考與情緒反應。「人們從文字中抓取的意義，其實是內在智慧的運作，而非AI真正療癒了你。」陳宜家認為人們現今身處於高度依賴3C的時代，習慣利用科技產品尋求支援，而AI只不過是過程中的一個媒介。 「AI會幾乎無條件支持你任何的想法和行為。」吳旻倚表示，心理師與AI最大的差異在於，真人會儘量讓個案貼近現實，而非一昧認同使用者當下的所有情緒與想法。「我覺得諮商比較像是把你的問題舒展開來，跟你說你是會成長的，現在再看一次已經沒那麼嚴重了。」吳旻倚說明。這樣的差異背後，牽涉到AI與心理師在角色定位上根本的不同。「諮商的目的是為了讓個案不需要再來諮商。」林昕妤說道。不同於AI，諮商心理師不會全然附和個案的話語，而是在建立穩定關係的狀態下，適時點出個案的信念或思維是否是真的有利於他們的身心狀況，林昕妤也提出質疑：「換個角度來看，AI與你聊天的目真的是希望你有一天不再需要它嗎？」 「我們做諮商是希望你能將在諮商中所學的或頓悟的東西運用於日常生活。」吳立健表明，他認為真正的諮商是一種雙向互動的歷程，而AI仍停留在被動接收使用者資訊的層面，對於連貫與整合使用者的狀態仍有一定的限制。心理師會整合個案的生命經驗與當前處境，陪伴其將所學應用於日常生活，「比如說，你開始學會表達自己的情緒後，心理師會邀請你，開始漸漸以表達自己的情緒的方法告訴你的朋友或家人，你發生什麼事情。」吳立健強調，而這是AI難以達成的。 此外，心理師在諮商過程中也需肩負著風險評估的責任。「我們在聊天的時候，會評估你是否有自殺風險，或具高度傷人可能性，於必要時進行通報。」吳立健表示，專業心理師有義務在危機出現時採取行動，以保障個案安全。相較之下，目前的AI系統並未具備實質的通報機制，即便使用者已表達出強烈的自我傷害傾向，也僅會跳出警語提醒，「他們會提供一些警語，例如自我傷害時該怎麼樣，但目前我還沒看到有系統會真的幫你進行通報。」吳立健說道，顯示出AI作為情緒支持工具，仍難以在使用者處於高度風險時，真正發揮保護作用。 在AI悄然成為傾聽者的時代，越來越多人傾向將心事先託付給機器，國立政治大學心理學系教授楊啟正認為：「聊天與心理治療在某種程度上，其實並不是截然分開的兩個東西。」隨著與AI聊天的深度與內容不同，可能逐漸靠近心理治療的範疇。 不過即使未來AI或許會在情感支持領域發揮更大的作用，我們也應時刻保持清醒並持續反思，警覺其中潛藏的風險。國立清華大學清華書院院長曾元琦也提醒，人類的角色，無論實際使用AI、維運與後續保養階段都應持續存在，如何與之共存並妥善運用，將是這個世代必須面對的重要課題。

【記者楊凱傑報導】2020年交通部指出駕駛人疲勞駕駛，發生車禍機率提升10倍。國立中山大學電機工程學系研究生陳優恆、鐘季勳、石如吟發明「應用於疲勞檢測之分數型鎖相迴路解調自我注入鎖定雷達」，透過高靈敏度的雷達系統及血氧儀獲取人體生理數據，以判斷司機是否處於疲勞狀態、降低交通風險。 傳統疲勞偵測方式多以攝影機觀察駕駛眼部或頭部動作，易受個體差異影響。而裝置採用「自我注入鎖定式雷達」（Self-Injection Locked, SIL），使用者可將雷達放置於汽車儀表板，不需配戴任何裝置即可精確偵測駕駛生理訊號，判斷駕駛是否處於疲勞狀態。此外，感測靈敏度比傳統紅外線雷達高，陳優恆說 ：「人體胸腔起伏幅度極小，難以被紅外線雷達準確捕捉」，而SIL雷達可以將胸腔起伏引起的位置變化，轉換為呼吸訊號。 研究利用雷達偵測呼吸訊號，並用血氧儀量測心跳訊號，再透過演算法分析兩者之間是否同步，以此判斷駕駛是否處於疲勞狀態。系統會分析駕駛的呼吸和心率變異度（註）來判斷疲勞狀態。當人體放鬆時，心跳會隨著呼吸的節奏產生規律的變化，吸氣時心跳加快，呼氣時心跳減慢； 相反，當我們壓力大、疲勞或焦慮時，心率變異度與呼吸訊號同步性低，心跳的變化不會完全跟著呼吸的節奏。 註： 心率變異度 (HRV) 是指觀察每次心跳之間的時間差是否有變化的方法。 有感於疲勞駕駛引發的交通事故頻發，同時看見自身實驗室開發的SIL技術潛力，團隊決定開發一款高效、可靠的疲勞偵測系統，降低交通事故發生率。陳優恆補充，因雷達精確度需進一步提升，目前仍要血氧儀輔助偵測心率變異度，未來團隊計畫提升裝置的感測靈敏度，讓單一雷達模組同時偵測呼吸和心跳訊號，不需額外使用血氧儀。未來歐洲聯盟（European Union）將強制要求車輛配備駕駛疲勞評估功能，中國也可能跟進， 因此研究成果具商業價值。 敏實科技大學智慧車輛與能源系教授陳建中說：「研究團隊需要考慮如何將這項技術有效地整合到現有的車輛架構中。」他認為疲勞偵測系統雖然具有前景，但需要與車輛的其他系統如駕駛輔助系統、車載電腦等進行整合，才能發揮更大效用。

【記者廖奇典報導】血小板是人類傷口止血的重要角色，若數量不足恐危及生命。長庚大學醫學生物技術暨檢驗學系曾慶平教授研究團隊發現，存在於人類血小板中的Disabled-2分子（以下簡稱Dab2）可調控血小板低下症（Thrombocytopenia）病患的出血風險，有望提供新的檢驗與治療方式，研究成果已發表於頂尖國際期刊《自然通訊》（Nature Communications）。 曾慶平教授研究團隊對血小板在各種疾病中所扮演的角色相當有興趣。多年前，曾教授團隊的研究發現血小板中大量存在一種叫做Dab2的蛋白質。基於天生我材必有用的想法，團隊開始對Dab2在血小板中的角色及功能感到好奇。由於血小板沒有細胞核，無法針對細胞培養或直接對成熟小鼠做DNA轉殖，因此研究團隊耗時多年，利用基因轉殖技術從胚胎開始，培育出血小板中含有人類Dab2的實驗小鼠來探討Dab2所扮演的角色。 研究團隊在初始的實驗中並未發現含有Dab2的小鼠與正常小鼠相比有任何異常，經過不斷思考與嘗試，最終發現若先注射試劑誘發小鼠血小板低下，模擬患者體內狀況，並切除0.5公分的尾巴模擬皮膚出血的情況下，含有Dab2的小鼠出血時間會顯著縮短。進一步的研究證實Dab2可增加血栓素A2（註1）釋放訊號的強度，幫助血小板更有效地聚集。 註1：是一種刺激劑，與其受體結合後會釋放細胞訊號，引發血液凝集的現象。 回顧整個研究過程，長庚醫技系張雅芳研究助理談及小鼠出血實驗的挑戰，「剛開始是成功的，但隔了一段時間以後再做，Dab2小鼠可能就突然血流不止十分鐘。」張雅芳說。團隊後來發現，引發血小板低下的反應不能太強烈，不然即便Dab2充分發揮效果也無法成功止血，就像病入膏肓的情況下，再厲害的醫生也回天乏術。 關於研究成果的應用，長庚醫技系博士後研究員蔡蕙如談到，目前血小板低下症出血風險僅由醫師透過病史、理學檢查（註2）評估，希望未來也能以血小板中Dab2的含量來評估患者出血風險，成為新的指標，協助臨床醫師更精確地評估血小板低下病人出血的風險，她說：「未來我們將擴大臨床實驗的規模，以完備整個出血評估的概念與做法，希望有一天可以在實務上給予病人幫助。」國立陽明交通大學醫學生物技術暨檢驗學系教授呂世正也認為，研究成果雖仍需要更多的臨床數據輔助，但不久應會出現檢測Dab2表達的分析方法。 註2：醫師徒手或使用簡單的隨身儀器所執行的身體檢查

【記者林偌甯報導】 隨著深度偽造（Deepfake）迅速發展，詐騙集團利用合成聲音詐財的案例層出不窮。針對此問題，國立臺灣科技大學資訊管理系助理教授黃政嘉指導學生王玟雅、蔡婷玗、陳俞縕、毛世鑫，開發「應用音訊浮水印於對抗式攻擊與深度學習之數位護聲符系統」，並榮獲「2024第29屆大專校院資訊應用服務創新競賽」資安應用組第二名、資訊應用組第三名。 根據全球防詐聯盟GASA（Global Anti-Scam Alliance, GASA）統計，2023年國人透過簡訊、電話接觸詐騙的機率分別高達56%與54%。王玟雅表示，AI語音合成技術已對民眾造成困擾，詐騙者僅需將音檔上傳至合成平台即可偽造聲音，而現有的聲音防偽工具無法滿足即時辨別真偽需求。為填補技術缺口，團隊開發此系統，王玟雅說：「目前尚無APP能即時偵測，護聲符兼具語音辨識與防護，讓使用者能即時檢測聲訊真偽。」軟體用戶可以選擇上傳或錄製一段聲音，軟體便會偵測並分析真假機率。 開發過程中，團隊首先蒐集公開的真人原始語音樣本資料集，經由開源AI合成音訊，再透過偵測模型RawNet2比對原始與合成音訊之間的差異，訓練系統判別真偽。目前軟體辨識真人聲的準確率達99.99%，合成聲則為99.94%。 面對聲音易被盜取、不當利用，黃政嘉說：「我們用對抗式攻擊技術，在極高或極低頻處加入人耳難以察覺的雜訊。」他解釋，這麼做是讓合成平台無法變造聲音，或僅能生成聽覺上不自然的合成音檔。」此外，團隊也在音訊中加入二進制（Binary）標記（註）作為浮水印，可作為辨識來源的依據，進一步保護版權與侵權舉證。 註：二進制標記是把0和1的數位資訊藏在音訊中的技術，用來追蹤來源和保護版權。 軟體目前支援識別音檔與新增浮水印，團隊未來將優化應用場景，盼軟體在使用者通話當下就能辨別真偽。「訓練模型的資料集大多是英文的，蒐集中文語音較困難。」王玟雅表示目前需更多中文資料訓練模型，軟體才更適用於台灣。對此，國立政治大學資訊科學系教授左瑞麟建議，團隊可以透過AI工具從少量的中文樣本延伸出更多聲音資料。

【記者邱昭華綜合報導】急性腎衰竭是一種常見的臨床疾病，若沒有及早處理，患者可能需長期洗腎或死亡。「一之謂腎－基於CNN-LSTM的AI預測系統，可用於AKI的預防和早期干預」由國立雲林科技大學電子工程系學生團隊研發，利用深度學習模型分析患者尿量，並預測急性腎衰竭的風險。此作品亦在「萬潤2023創新創意競賽」拿下最佳潛力獎。 此圖為系統的硬體裝置，包括尿袋、電子秤、HX711重量感測晶片以及單晶片電腦等等。　圖／陳亮甫提供急性腎衰竭（Acute kidney injury，簡稱AKI）是一種突發性的腎臟功能損傷，當腎臟無法製造足夠尿液、有效排除體內的廢物和液體，血液中的毒物和電解質會不斷累積， 進而對其他器官和造成嚴重影響。目前需依靠人力觀察病患的臨床症狀以判斷AKI發生的可能，台北長庚紀念醫院的顏宗海醫師解釋道：「需要看病人有沒有出現尿液變少、水腫、呼吸困難等狀況。」欣成診所院長陳彥成醫師則表示，很多因素都會誘發AKI，「例如心血管疾病或化療藥物過量等。」因此越早診斷出病因並對症下藥，病人康復的機率就越高。 團隊將系統設置於病床旁，讓醫院只需要一台電腦就能操作所有病床的系統。　圖／陳亮甫提供該系統藉由電子拉力秤上的尿袋來收集病人的尿液後，將每個小時的重量回傳至裝置中，並收集並儲存資料後，針對最近30個小時的尿量變化進行分析。團隊特意採用深度學習訓練系統，讓模型抓取數值差異變化和分析後，開始推測接下來六小時內發生AKI的風險，若尿少狀況持續超過12小時，系統會透過Line通知住院醫師及護理師，讓醫護人員儘早治療。 此圖為AKI緊急通報結果。預測出AKI情形發生，系統會自動傳訊息到醫院的群組通知醫護人員。　圖／陳亮甫提供深度學習是人工智慧的一種方法，可指導電腦處理資料，包括識別圖片、文字、聲音和其他資料的複雜模式，藉此產生更精準的洞察和預測。而此系統也運用深度學習模型，分別是以卷積神經網路（Convolutional neural network，簡稱CNN）用作分析並抓取數值特徵，以及讓長短期記憶網絡（Long short-term memory，簡稱LSTM）負責推測未來的數值變化。雲科大電子工程系學生陳亮甫説：「雖然LSTM也能做到分析和預測，但是結合CNN可以更有效、更精確。」他表示，團隊訓練出來的模型準確率達到99％。雖然這套系統可以檢測急性腎衰竭的風險，但陳亮甫認為現在以尿液重量為標準的模型還不夠精準，「如果能獲取每小時的肌酸酐數值，可以讓模型的預測更加準確。」肌酸酐是由肌肉代謝產生的廢物，只能透過抽血檢測，若肌酸酐偏高，也代表腎臟功能衰退，因此團隊希望未來能朝向此方向改善。陳彥成建議：「這套系統可讓第一線醫療人員作為治療的參考，有望減少人力成本。」若要居家照顧及安養機構使用，則較適合應用在高風險的病人。 圖為這套系統的實作流程圖，系統從前30小時的數值推測後六小時發生AKI的風險。　圖／陳亮甫提供

【記者張倩怡綜合報導】當住院病人打點滴而輸液管被血液污染時，需要重新更換針頭，不論對病人或護理師都會產生困擾。對此，慈濟科技大學學生團隊改良輸液管結構，避免氣體栓塞意外及血液回流污染輸液管，保障病人安全同時減輕護理師的工作負擔。此發明亦榮獲第74屆德國紐倫堡發明展（iENA）金牌。 慈濟科技大學學生團隊改良輸液管結構，榮獲第74屆德國紐倫堡發明展金牌。　圖／研究團隊提供病人在打點滴時，藥物及營養液是透過輸液管上的加藥閥加入後注射至靜脈中。而傳統的輸液管，需要護理師時刻監看藥品的加藥速度，且在使用加藥閥時內部容易儲存氣體，需以徒手敲打排氣。團隊成員張雯婷表示，這是可致命的問題，「如果有空氣沒有排乾淨的話，進入到病人體內，就有可能造成氣體栓塞。」此外，當病人舉起手也會因壓力導致血液回流，若輸液管阻塞則需整套更換。 慈濟科技大學研究團隊於德國紐倫堡發明展中向評審說明發明的結構和操作方式。　圖／研究團隊提供團隊成員林書瑜說明，該輸液管上裝設有兩個輪軸，能讓護理師快速調整加藥速度，「傳統的都是單向的控制法，我們改良成雙向就能更精準控制滴速。」團隊更將輸液管和加藥閥改成180度的直立裝置，讓加藥閥內部形成一個密閉空間，「我們空針加下去時，就會像有一個閘門打開，藥物透過細管就會進入輸液管。」張雯婷補充說明，當空針拔出時，閘門會隨即關閉以隔絕空氣。 慈濟科技大學研究團隊針對現有輸液管改良三部分，分別為雙叉止逆裝置（左）、加藥閥（中）及調整流速裝置（右）。　圖／研究團隊提供為避免因血液阻塞而棄置整套輸液管，造成醫材浪費，團隊也在輸液管的前端加上Y型雙叉的止逆裝置。張雯婷形容，「就像雨傘擋雨，血液在兩旁流下而不會回流身體。」另外，他也補充，若靜脈留置針（註）不在血管上，會造成紅腫和發炎，因此裝置除有阻止血液回流的功能外，更可以檢查靜脈留置針的位置，以此保障病患的安全。註：靜脈留置針為在打點滴時使用的針具，治療期間可以留置在患者靜脈內，而避免短時間內反覆穿刺血管造成的損傷。亞東科技大學護理系學生張祐寧則認為，雖然加藥閥在臨床上遇到的問題並不多，但經常發生血液逆流，除會增加感染風險和更換新管路的醫療成本負擔外，更會造成病人不適，「尤其如果在兒科，處理起來會更棘手，變得要讓兒童重複上針，會更抗拒。」因此他也相當認同止逆裝置的實用性。不過，他也提出，輸液管長度可再進行改善，減少病人因管線太長而拉扯致血液回流的問題。

【記者李昀璇綜合報導】5日，國立陽明交通大學土木工程學系學生於臉書（Facebook）社團「清交二手大拍賣XD」發文表示，疑似在校內遭到尾隨。對此，陽交大學生會交通分會學生議會表示已向校方反映類似案例，並呼籲校方改善夜間照明設備不足的問題。而陽交大學生事務處已發布防制跟蹤騷擾的教戰守則，總務處駐警隊也將加強夜間巡邏重點區域。林同學（化名）於臉書社團「清交二手大拍賣XD」表示，他在半夜從新竹光復校區宿舍研三舍走回女二舍的途中，被一名可疑男性尾隨並貼近，該男朝他的頭髮「狂吸了一頓」後便逃逸。由於校園為開放空間，故無法確定該男是否為陽交大學生。「交大很多小路照明都蠻不足，晚上要走比較明亮的路就要繞比較遠。」林同學也於事後表示，由於學生普遍信任校內安全，不會選擇繞路，使學生常身處夜間照明不足的區域，遭遇騷擾時反而無法在第一時間察覺。 發文學生、國立陽明交通大學土木工程學系學生林同學（化名）表示尾隨事件發生地點約位於國立陽明交通大學土木工程學系系館前方。　圖／國立陽明交通大學資訊管理與財務金融學系學生王冠勛提供對此，陽交大學務長張玉佩表示，接獲學生代表通報後，學務處已先和學生討論、歸納出常發生跟蹤事件的區域，並立即聯絡駐警隊加強巡邏重點區域，地點包括：交清小徑、圖書館周邊到學生活動中心、女二舍至學生活動中心等。此外，學務處也和教官研擬防制跟蹤騷擾的教戰守則，讓學生在遭遇危險時，能在第一時間進行自我防衛。 學生代表通報後，學務處已先和學生討論常發生跟蹤事件的區域，並立即聯絡駐警隊加強巡邏重點區域。圖為交清小徑。　圖／國立陽明交通大學資訊管理與財務金融學系學生王冠勛提供此事件不僅受到熱烈討論，許多學生也有感於夜間照明設備不足的困擾。「晚上一個人在校園走路的時候很常是要開手電筒的，有時候開了還是會很暗。」陽交大傳播與科技學系學生盧鈺珊表示，因操場在晚間11點熄燈後缺乏光源，學生行經時會特別留意自身安全。陽交大電子物理系學生林意婕也提及，夜間步行於某些區域時，即使打開手電筒仍缺乏安全感。「一個校園充斥著暗處，要怎麼說服學生這是安全的？」現任陽交大學生議員吳諒濬表示，「校園必須安全」是校內師生全體的共識，而解決校園照明不足的問題正是增進校園安全的必要條件。吳諒濬認為，校方雖重視校安問題，但繁雜的行政程序可能會減少校方推行相關政策的意願。他也質疑，由於在夜間活動的大多是學生，大部分的教職員不在學校，恐怕不熟悉夜間校園環境，「當校方無法切身了解學生需求時，要怎麼解決校園問題？」 國立陽明交通大學學生與校方歸納出校內幾處夜間較危險的區域，地點包括：交清小徑、圖書館周邊到學生活動中心及女二舍至學生活動中心等地。圖為學生活動中心周邊。　圖／陽明交通大學資訊管理與財務金融學系王冠勛提供為改善校內的夜間照明，陽交大軍訓室主任陳效邦說明，總務處營繕二組已規劃在尾隨事發地點旁的停車場增設一支四米高燈具，目前基座已灌好，預計於本週裝燈。此外，軍訓室將於12月20日召開校園安全及災害防救委員會，討論改善校內燈光昏暗、無架設監視器處的方針。針對夜間校園安全問題，張玉佩認為教導學生如何進行自我防衛至關重要，「不是女孩子不能晚回家，而是這個社會其實要告訴我們有些事情是我們的權利，比如哪時候回家是我們的權利。」但是在行使權利的同時，仍要練習面對潛在危險，才能在當下冷靜求助。吳諒濬則對校方提出的解方表示肯定，他也期望未來能增設更多路燈、減少暗處，並推廣校安專線。此外，他也呼籲校方重視學生在校安全，期望師生能共同討論，建立更安全的校園。

【記者李權洲綜合報導】一群身穿白衣，兩股間染有血紅色斑點的人自10月11日起出現在美國各大學校園內抗議。「沾滿血跡的男人和他們的朋友（Bloodstained Men & Their Friends, BSM, 以下簡稱染血男人）」在各大學內進行示威活動，目的為宣導嬰兒接受「割禮（circumcision）（註）」的危險性及不適當性，期許能降低往後嬰兒接受手術的比例。註：割禮為一種宗教習俗，醫學上稱之為「包皮環切術」，指切除部分男性生殖器前端皮膚的手術。 染血男人以全白衣物凸顯兩股間的紅點，藉此向世人告知割禮的疼痛及危險。　圖／染血男人提供染血男人這三週來，每日造訪一間大學，針對尚未生子的大學生宣揚其理念，並於10月26日及27日在新奧爾良（New Orleans）由美國兒科學會（American Academy of Pediatrics, AAP）舉行的活動中抗議，希望向全美告知嬰兒接受割禮的危險性。 染血男人於新奧爾良活動會場外掛上標語，向當地民眾傳達其訴求。　圖／染血男人提供染血男人提到，嬰兒接受割禮是侵犯嬰兒的身體自主權，而對於外界聲稱割禮能防治愛滋病（acquired immune deficiency syndrome, AIDS）和單純皰疹病毒（herpes simplex virus, HSV）的說法，染血男人表示這是無稽之談，「割禮在醫學上是完全不必要進行的手術。」割禮在部分中東和非洲國家受到宗教影響而盛行，擁有這項習俗的包含大多數猶太人、部分伊斯蘭教徒及非洲部落原住民。然而在美國，縱使上述族群的人口比例不高，卻仍有許多男嬰接受手術。根據美國疾病管制與預防中心（Centers for Disease Control and Prevention, CDC）在2013年8月的調查報告指出，全美男嬰進行包皮環切術的比例雖自1979年的64.5%下降至2010年的58.3%，但卻是全世界唯一進行「非宗教因素割禮」的國家。密西西比州立大學（Mississippi State University, MSU）學生喬納森．岡薩雷斯（Jonathan Gonzalez）認為，割禮帶來的風險遠大於可能帶來的報酬，「手術費用昂貴，會帶給胎兒劇烈的疼痛，又不能麻醉，重點是這對防治傳染病幾乎沒有幫助。」 染血男人進入大學內，告知大學生割禮對嬰兒的危害，希望大學生未來不讓自己小孩接受手術。　圖／染血男人提供東密西根大學（Eastern Michigan University, EMU）學生米切爾．考夫曼（Mitchell Kaufman）是猶太人，也在幼時接受了割禮。他認為宗教不應是孩童接受割禮的理由，「嬰兒沒有必要為了父母的信仰被迫進行割禮，因為嬰兒並不一定要和父母有相同的宗教信仰。」此外，他也提到割禮將侵害嬰兒的人權，「嬰兒無力反抗，只能驚恐的尖叫哭泣。」 一名年幼時未接受割禮的學生在聽完染血男人的訴求後，打電話向母親致謝。　圖／染血男人提供目前染血男人將持續在全美60餘個城市進行抗議，並且增加進入大學校園的比例，以對這些未來將結婚生子的族群進行教育。他們希望藉著向民眾的宣導及對政府的抗議，將他們的主張傳達給全美人民，藉以保護未來男童不須被迫接受割禮。 

【記者王昱翔綜合報導】保線員將軸承車拉至電塔頂端，並在電纜上徒手移動軸承車，車上還掛有近百公斤的器材，在相距數百公尺的電塔間架設器具，而此過程全憑人力進行。然國立台北科技大學團隊指出，將保線工作依照工作危險因子計算，其「人因性危害指數」高達76分，屬高風險範圍。因此，團隊設計「電網爬行者」，預計能有效減輕保線工作的體力消耗，更將危害指數降至25分的中等風險。 傳統軸承車需仰賴人力移動，架設線路用的間隔器則會掛於側邊，總重超過100公斤。　圖／王昱翔攝「從電纜最低點要往上時，因為軸承車沒有動力，所以要克服的時候很吃力。」台灣電力公司輸變電工程處北區施工處第三工務段領班蔡再棟說明，以在相距800公尺的電塔間架設間隔器為例，保線員需憑人力移動約80公斤的間隔器與約40公斤的軸承車，不僅在上坡處移動時相當吃力，長期以來還會造成身體痠痛。對此，北科大工業設計系學生黃稚善表示，為減輕保線員體力負擔，團隊開發電網爬行者，以馬達動力取代人力移動，並加裝捲揚機、改善結構，方便保線員上下搬運物品。 電網爬行者以馬達動力取代人力移動，車體配有兩顆馬達及捲揚機，可減少保線員在架設線路時的體力消耗。　圖／黃稚善提供電網爬行者兩側各搭載一顆400瓦的高扭力馬達，以此帶動齒輪，進而移動車體。黃稚善說：「最前面有一個把手，類似摩托車把手轉動往前、反方向轉動往後。」而馬達電池組則是依公式計算設計，他說明，18650型電池的電量高達約27萬毫安培，除以馬達400瓦的功率，可得出近6小時持續運作的續航力，足以支援保線員的完整工作流程。 電網爬行者搭載兩顆400瓦的高扭力馬達，並採用18650型電池，確保續航力長達6小時。　圖／黃稚善提供此外，為減輕保線員拉抬、垂降電網爬行者的人力負擔，團隊於其中設計磁吸式的可拆裝捲揚機，方便保線員以馬達動力，將電網爬行者吊掛起重至電塔頂端。而捲揚機同時還可作為後勤補給使用，若保線員架設需要的器材不足時，不再需要返回電塔補足，可透過捲揚機直接於原處拉抬器材至電纜上方，方便其作業。不過對此蔡再棟回應，由於長跨距電塔多半設置於交通不便的山區，電纜下方通常沒有道路，故不大可能直接於電纜下方補給。「如果有電動的話，就能把最主要、最辛苦的部分克服了。」蔡再棟表示，過去遇到長跨距的陡坡處，有時甚至需另外拉繩索協助保線員往上移動，他工作下班後，連筷子都無法拿穩。他認為，若電網爬行者的重量減輕且能具實用性，對於工作應能有不小幫助。 一般的長跨距電塔多設於山區，總長500公尺到800公尺不等，尤其最低點往上坡處對保線員最為費力。　圖／王昱翔攝

【記者徐卉馨綜合報導】行動不便的病人離開病床時，若無人攙扶，容易有跌倒風險，由國立成功大學醫學院附設醫院神經科部主任林宙晴、成大電機工程學系教授林志隆、成大工業設計學系教授陳建旭研究團隊，共同研發的「智慧型離床偵測系統」，可精確感測病人離床動向，並即時通報給醫護人員，降低病人離床時跌倒的發生率。此系統11月29日到12日2日於2018台灣醫療科技展中展出。 智慧離床偵測系統安裝於病床，欄杆上灰色物體是超音波感測模組、白色是紅外線超音波感測模組。　圖／楊宗霖提供現行離床感測器多是壓力式感測器，但由於部分病人體重較輕難以感測、病人起身動作誤判成離床等因素，故壓力式感測器誤報率高。智慧型離床偵測系統運用多重感測技術，超音波感測器安裝在床位中段、紅外線感測器在床位出口、三軸加速器則在欄杆缺口，以預測病人是否放下欄杆、跨欄離床。成大電機所學生楊宗霖說：「我們希望離床的動作分不同階段來偵測。」三種感測器依其感測距離與功能，配合離床動作的階段，裝設在床位的不同位置，希望更精準偵測病人動向。 智慧離床偵測系統設計團隊成大電機所學生楊宗霖，實際示範躺在病床上。　圖／徐卉馨攝智慧型離床偵測系統分階段感測病人起身的動作，回報在醫護站的電腦端介面，並以紅燈、綠燈顯示病人動向。如病人起身，從床頭移到床尾，介面的超音波感測器燈號會由綠轉紅，但此時還不會響起警報。「很多時候病人只是起身沒有離床。」楊宗霖說明，若是病人躺回床頭，介面紅燈會轉為綠燈，屆時醫護人員就可得知。若是偵測到跨越欄杆、離床等行為，才會亮起紅燈警示醫護人員，同時以國、台語語音提醒病人。 護理站供護理人員觀看的面板介面，項目分為超音波、紅外線偵測器，以及綜合判斷其病人跨欄、離床。　圖／楊宗霖提供為增進硬體應用性，成大工設所學生吳京達表示，感測器外盒運用3D列印的光固化技術建模，成形後噴漆，並盡量縮小體積。吳京達也協助調整設備位置安排，實驗時他發現：「病人翻身或棉被抬起來會有錯誤警報。」因此建議將超音波感測器位置調高，以排除問題，使系統精確度提升。 智慧離床警報系統的感測器外觀 。　圖／楊宗霖提供據衛生福利部台灣病人安全通報系統2017年統計，醫院病人跌倒事件發生原因中，以上下床移位時佔22.5%為最多；以跌倒發生機率而言，病人身旁無陪伴者較有陪伴者高；無陪伴者跌倒事件發生時段高峰集中於早上，而有陪伴者則是凌晨。衛福部將病人陪伴情形與跌倒發生時段做交叉分析，發現此情況發生原因可能與病人於凌晨想活動，卻不想喚醒休息中的陪伴者有關。對此情形，智慧型離床偵測系統藉由精準測知病人離床，並即時提醒病人、醫護人員，可望減少病人離床跌倒的狀況。智慧型離床偵測系統已在成大醫院病房內實驗，神經科醫師林宙晴說，「它可以讓病人跌倒的百分比減少。」並表示系統已達可實際運用的狀態，並且跟誤報率較高的壓力感測器相比，更精準地偵測也可以減少醫護人員的負擔，未來會先推展到神經科、老人病房，協助醫護人員照護力氣較弱、走路不穩的病人。