美國致死案例頻傳 川普擬全面禁止調味電子煙

美國致死案例頻傳 川普擬全面禁止調味電子煙

阿波羅新聞網.2019-09-13 訊

美國已經出現第6例電子煙致死的案例，川普政府開始準備禁止出售調味電子煙，美國總統川普11日說，電子煙已經有致死案例，這是美國的新問題，特別是牽扯到兒童的吸食問題，美國食品藥物管理局（FDA）將在幾週內提出嚴控電子煙的措施。

綜合媒體報導，川普11日在白宮橢圓形辦公室，與衛生部長艾薩（Alex Azar）及食品藥物管理局代局長沙普利斯（Norman Sharpless）會面，討論美國的電子煙問題。川普說，「我們的國家出現了一個問題，這是一個新問題，一個過去幾年沒人真正思考的問題，就是吸食電子煙，特別是關係到無辜兒童吸電子煙的問題。」

川普表示，據他所知，電子煙已經成為巨大的產業，這並不太好，電子煙已經產生了很大的問題。川普說，電子煙已經成為青少年問題，因為父母多加註意。美國第一夫人梅蘭妮亞也曾多次表達對電子煙的擔憂，要求制定更多規範。

艾薩指出，必須要幾周的時間才能敲定最終指導方針，一旦FDA完成指導方針，就會開始採取執法行動，將所有銷售煙草以外口味的調味電子煙從市場上下架。艾薩補充說，如果發現電子煙生產商故意針對兒童，美國政府還將採取執法行動。

阿波羅網責任編輯：楚天　來源：自由時報 轉載請註明作者、出處並保持完整。

古人的智慧 我們的圭表

阿波羅新聞網.2019-09-13 訊

“圭表”作為第三位的【科學發現與創造】，是古代漢族科學家發明的度量日影長度的一種天文儀器。由“圭”和“表”兩個部件組成。直立於平地上測日影的標杆和石柱，叫做表；正南正北方向平放的測定表影長度的刻板，叫做圭。

遠古時的人們，日出而作，日沒而息，從太陽每天有規律地東升西落，直觀地感覺到了太陽與時間的關係，開始以太陽在天空中的位置來確定時間。但這很難精確。據記載，三千年前，西周丞相周公旦在河南登封縣設置過一種以測定日影長度來確定時間的儀器，稱為圭表。這當為世界上最早的計時器。

和日晷一樣，圭表的應用原理同樣來自於光的直線傳播性質。

很早以前，人們發現房屋、樹木等物在太陽光照射下會投出影子，這些影子的變化有一定的規律。於是便在平地上直立一根竿子或石柱來觀察影子的變化，這根立竿或立柱就叫做“表”；用一把尺子測量表影的長度和方向，則可知道時辰。後來，發現正午時的表影總是投向正北方向，就把石板製成的尺子平鋪在地面上，與立表垂直，尺子的一頭連著表基，另一頭則伸向正北方向，這把用石板製成的尺子叫“圭”。正午時表影投在石板上，古人就能直接讀出表影的長度值。

經過長期觀測，古人不僅了解到一天中表影在正午最短，而且得出一年內夏至日的正午，烈日高照，表影最短；冬至日的正午，煦陽斜射，表影則最長。

於是，古人就以正午時的表影長度來確定季節和一年的長度。譬如，連續兩次測得表影的最長值，這兩次最長值相隔的天數，就是一年的時間長度，難怪我國古人早就知道一年等於365天多的數值。

通過進一步研究計算，古代漢族學者還掌握了二十四節氣的圭表日影長度。利用圭表和日晷，人們將每年日影最長定為“日至”（又稱日長至、長至、冬至），日影最短為“日短至”（又稱短至、夏至）。在春秋兩季各有一天的晝夜時間長短相等，便定為“春分”和“秋分”。在商朝時只有四個節氣；到了周朝時發展到了八個；至秦漢年間，二十四節氣已完全確立。公元前104年，由落下閎、鄧平等制定的《太初曆》，正式把二十四節氣訂於曆法，明確了二十四節氣的天文位置。

這樣，圭表不僅可以用來制定節令，而且還可以用來在曆書中排出未來的陽曆年以及二十四個二節令的日期，作為指導漢族勞動人民農事活動的重要依據。

古人的智慧果然讓人嘆為觀止！

阿波羅網責任編輯：王和　來源：中國科普博覽 轉載請註明作者、出處並保持完整。

MIT科學家：人工智慧自動化助力醫療決策

阿波羅新聞網.2019-09-13 訊

近日，美國麻省理工學院的計算機科學家們，希望通過人工智慧在醫學方面的應用，進而替代一些人工投入過高的步驟，從而改善醫療決策。因為隨著某些數據集變得越來越大，許多醫療決策過程變得越來越費力。

在預測分析領域，人工智慧的出現能夠幫助臨床醫生診斷和治療，甚至是提升患者對於治癒的希望。例如，透過機器學習模型，在自我學習過程中能夠歸納患者的數據特徵，幫助醫護人員進行敗血症的治療，進而設計更安全的化療方案。另外，人工智慧還能夠幫助醫生預測患者患乳腺癌或死於ICU的風險。

通常，訓練數據集是由許多患病和健康的受試者組成，但存在每個受試者的數據相對較少的問題。重要的是，醫療專家們必須在數據集中找到那些對預測很重要的特徵。這樣一項“發現特徵”的工作，不僅消耗較大的資金成本，還會消耗寶貴的人力。但隨著智能可穿戴感測器的興起，這項工作得到了較大的緩解。研究人員可以通過感測器返回的數據，在較長的時間內洞察患者的生理狀況、跟蹤睡眠模式、步態和語音活動。經過一段時間的數據收集，醫療專家們可以為每個科目提供數十億個數據樣本。

這種“特徵工程”可能是一項費力且昂貴的過程。但隨著可穿戴感測器的興起，它變得更具挑戰性，因為研究人員可以更長時間地監控患者的生物識別，跟蹤睡眠模式，步態和語音活動。經過一周的監測，人工智慧設備可以為每個醫療科目提供數十億個數據樣本。

根據最新研究發現，麻省理工學院的研究人員展示了一種具備機器學習的新技術——預測聲帶疾病特徵的模型。模型建立在大約100個醫療科目的數據集，每個科目都有大約一周的語音監測數據和數十億個樣本。數據集的數據是從安裝在受試者頸部的小型加速計和感測器中，捕獲到相應的信號。

在實驗中，預測聲帶疾病特徵模型使用從這些數據中自動提取到的特徵，在通過高精度訓練後，對具有和不具有聲帶結節的患者進行分類。聲帶疾病是在喉部發展的病變，通常是由於患者濫用聲音，如大喊大叫。重要的是，該模型在沒有大量手工標記數據的情況下完成了預測任務。

該模型的主要創作者，Jose Javier Gonzalez Ortiz，一位麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的博士生，解釋到，“收集長時間序列的數據集，在人工智慧的幫助下，變得越來越容易，但仍然需要醫生運用他們的知識來標記數據集。未來，希望模型能夠為專家提供大量的治療參考，並將所有病例特徵工程裝載到機器學習模型中。”

這個模型檢測到聲帶結節的相關活動，進而為醫生提供診斷和治療疾病的方法。隨著技術的推進，通過新設計的算法，可以更準確地識別並警告人們可能會使聲帶受損的行為。

麻省理工學院的研究人員還與美國喉部手術和語音康復中心展開合作，聯合開發和分析來自智能穿戴感測器的數據，以便在及時跟蹤受試者的聲音使用情況。當人們談話時，頸部的感測器開始收集聲音，通過加速度計收集數據，最後傳輸到智慧型手機上。

通過研究，科學家們通過104名受試者，收集了大量的時間序列數據，其中一半的受試者被診斷出患有聲帶結節。對於每個患者，還存在健康者匹配對照。這意味著對照組具有相似年齡，性別，職業和其他因素。

在經驗上，針對對模型有用的各種疾病或病症特徵，專家需要進行人工識別。而這一人工識別過程，能夠預防模型進行機器學習遇到的問題：過度擬合。

模型存在的過度擬合問題，是模型會根據不同受試人聲帶的健康狀況，進行分類，從中尋找規律。但問題是，模型會根據之前的分類模式，對患者進行識別，當出現在分類庫中沒有出現的病症時，模型可能會失效。因為在這一過程中，模型無法正確對新出現的病症進行匹配。

因此，科學家在優化模型時，遇到的一大挑戰就是如何防止過度擬合。科學家通過在模型中輸入大量的陌生聲帶信息，使模型能夠通過深度學習，最終掌握如何捕捉各類聲音，以及的聲音的強度。

當他們的模型遍歷主題數據時，它被編程為定位發聲段，其僅包含大約10％的數據。對於這些發聲窗口中的每一個，該模型計算頻譜圖，頻譜圖隨時間變化的頻譜的視覺表示，其通常用於語音處理任務。然後將譜圖存儲為數千個值的大矩陣。

當模型對大量數據進行挖掘時，它會被設置成對各聲音模塊進行定位。對於各個聲音模塊，模型能夠輸出具備時間序列特點的頻譜圖，能夠用於語音處理過程。最後，模型會將頻譜圖以矩陣的形式存儲。

在龐大的數據面前，還有一個問題就是如何有效地處理矩陣。科學家通過自動編碼器，原理是運用神經網路，從大量數據當中進行有效提取。最開始，自動編碼器會將頻譜圖壓縮到30個值的編碼；之後，再從壓縮後的編碼中重新解壓成對應的頻譜圖。

理論上，這個壓縮到解壓的過程中，模型必須控制頻譜圖保持高度的一致性。科學家為了實現這一點，在模型機器學習過程中，添加了學習壓縮後的時間序列頻譜圖的全部特性。之後，在學習完大量的被壓縮的頻譜圖後，模型能夠進行更精確的預測。

在模型的訓練過程中，它會將聲音特徵映射到患者組和對照組兩個組別。一般，患者的聲音模式會比對照組多。首先，科學家們選用未曾出現在模型當中的聲音進行測試。之後，模型會將相似的頻譜圖壓縮為某一特徵。最後，模型依此得出規律，將發聲區段不正常的受試者歸為患者組，其他歸為對照組。

在實驗中，該模型與需要手動特徵工程的最先進模型一樣精確地執行。重要的是，研究人員的模型在訓練和測試中都能準確地進行，表明它從數據中學習臨床相關模式，而不是學科特定信息。

在實驗中，預測聲帶疾病特徵模型執行操作時，跟人工操作一樣精確。重點是，該模型在訓練和實驗過程中都能準確地執行指令，表明它能夠從數據中學習到臨床的相關模式，而不是某一特定信息。

往後，研究人員希望通過監測各種治療方法，例如手術和聲帶治療，是如何影響聲音行為的。如果患者的行為隨著時間的推移從異常變為正常，那麼他們可能正在康復。研究人員還希望在心電圖數據上使用類似的技術，用於跟蹤心臟的肌肉功能。

阿波羅網責任編輯：王和　來源：Fintech前線 轉載請註明作者、出處並保持完整。

柳葉刀：四葯合一復方製劑能降低一半心血管病風險

阿波羅新聞網.2019-09-13 訊

2019年發布的《中國心血管病報告》顯示，我國心血管病患病率及死亡率仍處於上升階段，患病人數達2.9億，死亡率占居民疾病死亡構成的40%以上。心血管疾病的預防（三級預防）一直是臨床醫師關注的重點難點問題。

15年前，人們提出了新的治療策略——固定劑量藥物聯合療法（復方製劑策略），作為降低心血管疾病風險的一種可接受且節約成本的方法。隨後世界各地的研究嘗試了不同配方的復方製劑用於預防和治療心血管疾病，並取得了一些成果。但固定劑量藥物聯合療法（復方製劑策略）對於預防心血管疾病的遠期療效的研究隨訪結果極少，其中最大的兩項研究，TIPS（2053名患者）和Jumpire（2004名患者），其隨訪時間也僅僅分別只有12周和15個月。

今年8月24日，伊朗德黑蘭醫科大學Reza Malekzadeh等研究者在《柳葉刀》雜誌發表了一項PolyIran研究（一項兩組、隨機分組試驗，隊列研究），是目前為止唯一一個闡述了固定劑量藥物聯合療法（復方製劑策略）預防心血管疾病遠期療效的研究，隨訪時間長達5年。該研究使用的復方製劑包含四種藥物：阿司匹林、阿托伐他汀、氫氯噻嗪和依那普利或纈沙坦，評估了復方製劑對心血管疾病一級和二級預防的有效性及安全性。

PolyIran研究共有50045名來自伊朗Golestan省的參與者，其中20%來自城市，80%來自農村，年齡跨度在40-75歲。這篇文章作者在2011年2月22日至2013年4月15日，納入了6838名50歲以上來自農村地區的受試者，隨機分為初級護理組3417名，復方製劑組3421名。具體篩選和納入流程見圖1。

圖1.患者篩選和納入流程表

初級護理組干預措施包括低鹽、低糖、低脂肪的健康飲食、鍛煉、體重控制和戒菸等生活方式的干預，而不採用藥物治療，由PolyIran研究小組成員在第3和第6個月以及之後的每6個月進行隨訪跟蹤。復方製劑組患者服用復方製劑片，該組受試者先服用1號復方製劑（含有氫氯噻嗪12.5 mg，阿司匹林81 mg，阿托伐他汀20 mg，依那普利5 mg），在隨訪期間出現咳嗽的受試者則更換服用2號復方製劑，將依那普利5 mg更換為纈沙坦40 mg。共隨訪60個月（5年）。

兩組研究對象基線情況進行統計學分析顯示，兩組間患者性別（p=0.29）和年齡（p=0.9）無統計學差異。治療前存在的心血管疾病（p=0.19）、高血壓（p=0.85）、糖尿病（p=0.36）、膽固醇基線水平（p=0.69）、抽菸（p=0.95）亦無統計學差異（見圖2-3）。

圖2

圖3

研究的主要結果為心血管事件（急性冠脈綜合征住院、致命性心肌梗死、猝死、心力衰竭、冠狀動脈血運重建手術、非致命性和致命性卒中）的發生。在隨訪期間，初級護理組有301名（8.8%）受試者發生了重大心血管事件，而復方製劑組有202名（5.9%），復方製劑使心血管事件風險顯著降低34%。兩組間次要結局的情況：復方製劑組致死（p=0.014）和非致死（p=0.021）缺血性心臟病、致死（p=0.013）和非致死（p=0.010）中風的風險顯著低於初級護理組。總死亡率（p=0.43）、非心血管事件死亡率（p=0.71）、猝死（p=0.26）、心力衰竭（p=0.53）的風險亦沒有顯著差異（見圖4）。

依從性對於研究結局也有明顯的影響。依從性高的復方製劑組受試者[中位依從性為80.5%（IQR48.5–92.2）]的心血管事件風險降低了57%（見圖3）。男性和既往高血壓患者的高依從性比例高於女性，但吸菸和既往心血管疾病患者的依從性較低。這些依從性的差異部分可以解釋為受試者的異常健康狀況和共病的頻率及嚴重程度。此外，受試者個人、心理和社會特徵可能會影響他們的依從性。提高依從性是復方製劑治療策略的主要優點之一，在大多數復方製劑的初步臨床試驗中被認為是主要結果。

圖4.兩組間次要結局的情況

對於血壓的影響，復方製劑組較初級護理組在24個月時收縮壓顯著降低（平均差為3.05 mmHg, p=0.01）。在第60個月時，兩組間收縮壓和舒張壓的降低差異不顯著。對於低密度脂蛋白膽固醇的影響，無論是在第24個月（平均差異-24.65 mg/dl），還是在研究結束時（平均差異-19.54 mg/dl），復方製劑組的低密度脂蛋白膽固醇明顯降低（p<0.001）（見圖5）。該項研究中，服用復方製劑過程當中血壓和低密度脂蛋白膽固醇得到明顯改善。

圖5.兩組對血壓及低密度脂蛋白膽固醇的影響

兩個研究組的不良事件發生率相似。5年隨訪期間，報告了21例顱內出血（復方製劑組10例，初級護理組11例），復方製劑組確診消化道出血13例，初級護理組為9例。

阿司匹林作為復方製劑的一種成分用於心血管疾病的一級預防仍然存在爭議，主要是由於出血的副作用。對阿司匹林用於一級預防的薈萃分析表明，儘管在低風險和高風險人群中，心血管事件的發生率降低了大約11%。即使劑量低於100毫克，每天服用阿司匹林也會增加嚴重出血的風險。在這項研究中，高出血風險的個體被排除在試驗之外，復方製劑組胃腸道或顱內出血風險沒有顯著增加。

PolyIran研究表明，使用復方製劑可使無心血管疾病史（一級預防）的患者發生主要心血管事件的風險降低約40%，而以前有心血管疾病史的患者（二級預防）的風險降低20%。雖然這一亞組分析的結果沒有顯示出顯著的相互作用，但這些結果可能表明，對於沒有心血管疾病病史的人，可以考慮使用復方製劑作為一級預防。

PolyIran研究是第一個大規模、長期、實用的隨機試驗，旨在研究固定劑量聯合治療對心血管疾病一級或二級預防的影響。主要心血管事件風險的降低（以及高依從性人群的風險降低更大）表明，固定劑量的復方製劑策略有助於實現聯合國可持續發展目標，即在2030年之前將心血管疾病導致的過早死亡率降低至少三分之一。

由此可見，使用復方製劑可以有效預防主要心血管事件。藥物依從性高，不良事件發生率低。復方製劑策略可以被認為是控制心血管疾病的一個額外有效的組成部分，特別是在低收入和中等收入國家。

阿波羅網責任編輯：王和　來源：健康界 轉載請註明作者、出處並保持完整。

眾議院司法委員會批准針對川普的彈劾調查規則

阿波羅新聞網.2019-09-13 訊

眾議院司法委員會主席納德勒在委員會的會議上發言。(2019年9月12日)

美國眾議院司法委員會批准了一項決議，該決議規定了對總統川普進行彈劾調查的規則。

周四程序性投票的結果按黨派劃線，允許委員會主席把聽證會指定為彈劾程序的一部分，並允許證人在此類聽證會上作證的時間長度超出委員會的通常規定。

該決議還允許川普的法律團隊以書面形式回復一切相關信息。

眾議院民主黨團內部在是否用“彈劾”一詞來形容調查的問題上陷入困惑，司法委員會的成員在這種背景下進行了表決。

委員會主席傑里·納德勒（Jerry Nadler）在委員會就這項決議展開的辯論會上說，“我們明確地表達了我們的意圖。委員會正在進行調查，好讓我們決定是否建議針對總統川普提出彈劾條款。”

共和黨人認為，民主黨人不敢讓全體眾議院授權啟動彈劾調查，因此用這種決議來轉移人們的注意力。

委員會的共和黨成員道格·柯林斯（Doug Collins）說：“這種模糊不清和混亂狀態，是我的（民主黨）同事們自己製造的，因為有一種簡單的方法可以準確地知道本委員會是否處於彈劾程序之中，那叫做表決，眾議院全院表決。”

委員會的民主黨成員們表示，該決議將加強他們針對總統川普制定“彈劾條款”、也就是各項指控的能力。他們希望在年底前決定是否向眾議院全院建議提出針對川普的彈劾條款。

彈劾條款必須由眾議院全院表決通過，但是，參議院的共和黨人不大可能表決罷免總統。

眾議院司法委員會認為，該委員會發現，在前特別檢察官羅伯特·穆勒（Robert Mueller）調查俄羅斯干涉2016年總統大選事件時，發生了五起可能妨礙調查的事件。民主黨人將在下星期二的聽證會上對此進行更多的審視，前川普競選官員科里·萊萬多夫斯基（Corey Lewandowski）及其他川普的前任助手們將在聽證會上接受質詢。

國會的多個委員會正在調查有關總統的多起事項，包括：未能公開他的納稅申報表，支付閉口費以阻止那些令人尷尬的事情公開以及將納稅人的錢花在總統的酒店及其他資產上。

阿波羅網責任編輯：夏雨荷　來源：美國之音 轉載請註明作者、出處並保持完整。