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5旬婦誤把黃斑部病變當老花,洗頭意外揪出視力 危機高醫眼科衛教展示範「遮一眼、睜一眼」檢查護視力

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Admin 十二月 3, 2025 0

【記者蘇莉湘 / 高雄報導】 臺灣於2025年正式邁入超高齡社會,根據統計,每10位65歲以上長者就有1人罹患年齡相關性黃斑部病變,此疾病更是50歲以上族群失明的主要原因i。然而亞太視力調查顯示,仍有逾四分之一民眾對此嚴重危害視力的疾病認識不足ii。一位年過五旬的陳小姐(化名)5年前視力開始模糊,誤以為是老花眼自行配眼鏡,一年後仍未改善,某次洗頭時,她驚覺雙眼看到的顏色飽和度和物體大小竟不一致,才趕緊高雄醫學大學附設中和紀念醫院(以下簡稱高醫)就醫,確診為年齡相關性黃斑部病變。經治療後,她的視力目前維持穩定,未再惡化。

為提升社會大眾對黃斑部病變的認識,高醫眼科部與陳振武防盲教育基金會攜手羅氏大藥廠,即日12月1日起至12月5日共同舉辦「守護視界 睛彩由您定義」眼科衛教展覽,透過互動式裝置重現黃斑部病變患者所見視野,讓民眾以輕鬆有趣方式了解疾病威脅及視力差異。活動特別邀請藝人郭子乾擔任衛教大使,呼籲及早檢查、及早治療的重要性。

高醫戴嘉言副院長表示,俗話說「眼睛是靈魂之窗」,研究顯示,40歲以上民眾中仍有每9人就有1人從未接受過眼睛檢查iii,突顯正確醫療知識與定期篩檢的重要性。身為大學附設醫院與醫學中心,高醫肩負推動眼睛保健與預防醫學的責任,希望透過此次衛教展提升民眾對視力健康的重視,特別是協助熟齡族群預防如黃斑部病變等高齡常見眼疾。戴副院長強調,高醫不僅在臨床治療持續精進,也積極深化衛教與健康促進,期盼與南臺灣鄉親一起守護明亮、健康的「視」界。

高醫眼科部賴昱宏部長表示,高醫眼科自1957年由陳振武教授創立以來,締造多項臺灣第一,包括1958年完成全台首例先天性青光眼手術、1965年成立首座眼庫、1981年首創青光眼濾過性小樑切除術合併 Mitomycin-C 療法。2024年眼科正式升格為「眼科部」,分設青光眼、眼整形、視網膜暨葡萄膜炎、小兒暨眼肌神經、角膜屈光等五大次專科,提供更精準與完整的醫療服務。

高醫眼科部視網膜暨葡萄膜炎科吳弘鈞主任進一步說明,黃斑部病變分為乾性與濕性兩種,雖然濕性黃斑部病變僅占1成,卻導致近9成的相關失明案例iv,是50歲以上族群失明主因v。研究顯示,仍有高達7成民眾誤把視力模糊、影像扭曲等症狀當成老花或自然老化,延誤治療黃金期vi。

民眾該如何快速自我檢測?吳弘鈞主任建議,民眾可以居家進行「遮一眼、睜一眼」的自我檢查,透過觀察家中磁磚直線或使用阿姆斯勒方格表,在10秒內快速檢測視力異常。為了更完整地保護眼睛健康,也建議養成每年進行一次眼底檢查的習慣,「及早發現、及早治療」,才能有效控制病情,避免視力快速惡化。

為提升南部民眾對眼疾的認識,本次的「守護視界 睛彩由您定義」展覽除了有互動裝置體驗影像扭曲、中央黑影、數字變形等模擬外,也提供免費眼底篩檢及專家講座,協助民眾了解黃斑部病變的危險信號。高醫提醒,黃斑部病變具不可逆特性,一旦懷疑異常應立即就醫並持續治療。

目前國內黃斑部病變治療方式多元,患者可根據自身狀況,與專業眼科醫師充分討論,選擇最適合的治療方案,如眼內注射新生血管抑制劑(Anti-VEGF)類型的藥物,此類型藥物已獲得健保支持,患者若符合事前審查標準,最高可申請共 14劑給付,能大幅減輕患者的醫療負擔。

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微軟自研影像模型大降價 AI競爭白熱化全面升級

Microsoft推出新一代AI影像模型「MAI-Image-2-Efficient」,主打低成本與高效率,顯示科技巨頭正加速自研AI布局,在價格與性能雙軌競爭下,生成式AI市場進入新一輪洗牌階段。 一、AI影像生成 隨著生成式人工智慧技術持續進化,微軟此次推出的MAI-Image-2-Efficient,鎖定企業級大量生成需求,例如產品圖片、行銷素材與介面設計等場景。該模型強調能快速處理影像中的文字元素,提升商業應用實用性。 相較於旗艦版本MAI-Image-2,Efficient版本在成本與速度上進一步優化,適合高頻次使用情境,形成「雙模型策略」,分別滿足高品質創作與大規模生產需求。 二、雲端AI與資料中心 從技術架構來看,新模型已整合至Microsoft Foundry與相關平台,並可直接使用,顯示微軟在AI基礎建設上的整合能力持續深化。其在NVIDIA H100等高效能晶片上展現更高吞吐效率,也反映生成式AI已高度依賴硬體運算能力。 此外,該模型支援多語言語音與文字處理,與語音模型MAI-Transcribe-1、MAI-Voice-1形成完整AI工具鏈,強化企業導入的整體解決方案。 三、AI競爭格局 在市場競爭面,微軟此舉被視為降低對OpenAI依賴的重要一步。近年雙方合作關係出現調整,OpenAI亦積極與其他雲端平台合作,顯示AI產業鏈正在重新分配資源與話語權。 同時,Google與Amazon Web Services等業者亦持續推出AI模型與服務,競爭焦點已從單一模型性能,轉向整體成本、速度與生態系優勢。 四、AI自動化應用 未來應用層面,AI影像生成將逐步從「工具」轉變為「流程中的基礎功能」。在AI代理人(AI Agent)架構下,系統可自動生成圖片、文字與行銷素材,降低人力成本並提升效率。 例如企業行銷活動中,AI可自動生成多版本產品圖片與文案,並即時調整內容,這類需求正是低成本、高速度模型的重要應用場景。 五、成本與市場影響 在價格策略上,新模型將影像生成成本大幅下調約41%,並提升運算效率,對企業導入AI的門檻產生實質影響。當AI服務成本持續下降,企業將更容易將其納入日常營運流程。 整體來看,微軟正透過自研模型、成本優勢與平台整合,試圖在AI市場建立更高自主性。然而,競爭對手亦同步加速布局,未來市場格局仍具高度變數。 在技術快速演進與商業模式重塑下,生成式AI不僅改變內容產製方式,也將重新定義企業競爭力的核心。

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