感染COVID-19會有哪些症狀?如何分辨我得了新冠肺炎、流感、一般感冒,還是過敏?
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在社區感染的風險之下,民眾必須對自己的健康狀況提高警覺。《關鍵評論網》整理了相關資料,讓你一次了解COVID-19可能出現的症狀,以及與流感、一般感冒和過敏的差別。
台灣近期COVID-19(嚴重特殊傳染性肺炎、新冠肺炎、武漢肺炎)疫情嚴峻,民眾面臨社區感染的風險,身體出現咳嗽、流鼻水、頭痛等症狀就開始擔心是否染疫。對此,《關鍵評論網》整理了相關資料,讓你一次了解COVID-19可能出現的症狀,以及與流感、一般感冒和過敏的差別。
發燒、乾咳、嗅味覺喪失,連紅疹都可能是COVID-19
綜合中央流行疫情指揮中心及美國疾病管制中心(CDC)的記載,目前已知感染COVID-19的症狀包含:
- 發燒、發冷
- 乾咳
- 四肢無力
- 呼吸急促或呼吸困難
- 嗅覺、味覺喪失或異常
- 頭痛
- 喉嚨痛
- 鼻塞或流鼻涕
- 肌肉或身體疼痛
- 疲勞
- 噁心或嘔吐
- 腹瀉
此外,家醫科醫師陳欣湄日前在臉書上,根據其他疫區國家的案例,談到COVID-19的皮膚表現,包含常見的紅疹、尋麻疹以及其他疹子型態。此外,也會出現特殊的紅色、紫色皮膚疹,長在手指或腳趾上,舌頭還可能發炎、紅腫。
美國CDC表示,長者及患有心臟病、肺病、糖尿病的人似乎更有可能出現嚴重的併發症。指揮中心指出,病情嚴重者可能進展至嚴重肺炎、呼吸道窘迫症候群或多重器官衰竭、休克等。
根據指揮中心9日的資料,4月20日之後確診個案共10394例,依WHO嚴重度分類,有17.9%為嚴重肺炎或急性呼吸窘迫症候群,而在而年齡大於或等於60歲的3766位個案中,有34.1%為重症。
不過依據目前的流行病學資訊,患者大多數能康復。而因COVID-19死亡的病例多具有潛在病史,如糖尿病、慢性肝病、腎功能不全、心血管疾病等。
COVID-19、流感、一般感冒症狀比較
然而,COVID-19許多症狀與常見的一般感冒及流感相似,讓民眾難以區分。對此,《聯合報》報導指出,台北醫學大學附設醫院胸腔內科主任周百謙表示,COVID-19病毒主要是透過飛沬傳染,並在咳嗽、打噴嚏或是說話時,由空氣散播進入人的鼻腔或口腔作暫時性的存留,初期會以上呼吸道的症狀為主,如鼻塞、流鼻水、咳嗽、嗅味覺喪失等,和感冒症狀相似。
此外,美國CDC也指出COVID-19和流感間有許多一樣的常見症狀,包含發燒、咳嗽、疲倦、喉嚨痛、流鼻水或鼻塞、肌肉疼痛或身體疼痛、頭痛、嘔吐和腹瀉。此外,嗅覺、味覺喪失尤其在COVID-19患者上更為常見。
每年3、4月流鼻涕,可能只是季節性過敏
至於COVID-19和一般過敏的症狀又有什麼不同?馬里蘭大學的醫療機構曾指出,由於COVID-19的症狀幾乎包含發燒,因此量體溫會是判斷的第一步。此外,若沒有乾咳、呼吸急促、嗅味覺喪失以及腹瀉等症狀,或是在每年的3、4月份,都常常眼睛癢、流鼻涕,那很可能只是季節性過敏。
採檢才能確定,民眾需自我警覺
美國CDC提醒,人們可能同時感染流感和COVID-19,並也同時出現兩者的症狀,由於流感、COVID-19和其他呼吸道疾病的部分症狀類似,因此不能只根據症狀來區分,需要透過採檢來判斷並確認診斷。
根據《聯合報》報導,周百謙醫師認為,由於COVID-19沒有標準症狀及特異性,因此民眾要自我警覺。如果有咳嗽、胸部不適等症狀時,建議盡早就醫接受採檢。
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新聞來源:
- Symptoms of COVID-19 (CDC)
- Similarities and Differences between Flu and COVID-19(CDC)
- 衛福部疾管署Q&A
- 新冠肺炎、感冒、流感 症狀如何分辨?(聯合報)
- Is It Coronavirus or Allergies?(The University of Maryland Medical System)
- COVID-19 symptoms in comparison to the flu and the common cold(Alberta Health Services)
責任編輯:李芯
核稿編輯:翁世航
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AI 賽局 AWS 保持優勢的秘密!Anthropic 被亞馬遜投資 40 億美金後 Claude 3 模型對上雲企業有何效益?
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在全球擁有數十萬用戶的雲端服務領導業者 AWS 推出之生成式AI平台「Amazon Bedrock」推出滿一周年之際,耳熟能詳的 AI 模型如 Stable Diffusion 、 Claude 、 Mistral 、 Llama 陸續登上 Bedrock 。另一方面, AWS 近期完成對 Anthropic 的 40 億美元投資案,這些佈局背後用意,如何讓 AWS 在長期的 AI 軍備競賽當中,保持領先地位?
打造三層 AI 蛋糕,中層 Amazon Bedrock 累積超過一萬家客戶
關於這幾年 AWS 在 AI 有哪些具體的投入? Mark Relph, Director of Generative AI Go-To-Market, Amazon Bedrock 用了一個比喻,他說:「可以想像我們正在打造一個三層的蛋糕,每一層各有不同目的及功能項目。」
Mark 逐一解釋, 最底層的基礎設施,也就是運算、網絡、架構層,舉例來説, AWS 積極發展兩款用來訓練生成式 AI 的訂製晶片,分別是 AWS Trainium 及 AWS Inferentia ,幫助更多客戶獲得具成本亦得運算能力。另外一個是 AWS 推出全託管的機器學習( ML )服務 Amazon SageMaker ,它讓 AI 開發人員和數據科學家的得以快速建構大型語言模型(LLMs)和其他基礎模型(FMs)。
中間層則是模型層, AWS 透過 Amazon Bedrock ,讓用戶可以透過單一 API 建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能,搭配安全、隱私與負責任的 AI ,幫助企業使用熟悉的 AWS 服務,將生成式 AI 功能安全整合並部署到應用程式之中。蛋糕的最上一層則是應用層,針對各種應用程式內建 AI 功能,一方面幫助開發人員生成程式處理的工具,另一方面則針對商業應用,受惠企業以更有效率打造 AI 助手。
其中, Amazon Bedrock 之所以受到各界關注, Mark 解釋,「因為這是一項屬於無伺服器的全託管服務,開發者不用管理管理任何 IT 基礎設備,可以直接透過 API 嘗試使用 Amazon Bedrock 上面的生成式 AI 模型,接著把模型安全整合到對應的應用程式當中。」
目前累積超過一萬家活躍客戶使用 Amazon Bedrock ,這個雲端 AI 模型平台之所以有這麼高的黏著度,很重要的一個因素就是「集結」多個重要 AI 模型。攤開名單,包含 Stable Diffusion 、 Mistral 、 Llama 、 AWS 自家的 Amazon Titan ,以及 AI 新創公司 Anthropic 推出的 Claude 3 系列模型(包含 Sonnet 、 Haiku 、 Opus ),這些模型提供給客戶多種選擇,讓客戶找到最適合自己的基礎模型,應用場景包含但不限於常見一些
用來生成文本、圖像、音訊或是執行對話、摘要總結、文字處理作業等的應用。
AWS 投資 Anthropic 聯手力推 Claude 3 ,讓 AI 模型「混搭」效率大
今年 3 月,亞馬遜宣布完成對 Anthropic 的 40 億美元投資,談到雙方合作契機, Mark 解釋, AWS 與 Anthropic 有共同的目標,就是提供客戶一個快速、安全及負責任地探索生成式 AI 。拆解雙方的進一步合作細節,目前可知 Anthropic 會採用 AWS 的 Trainium 及 Inferentia 晶片,建構、訓練及部署其 AI 模型,而 AWS 也會在 Amazon Bedrock 開放、存取 Anthropic 最先進的 AI 模型權限。
而 Anthropic 打造的 Claude 3 Opus ,除了登上 Amazon Bedrock 供更多人使用之外, Claude 3 Opus 之所以備受矚目,另一原因是 Claude 3 Opus 在今年 3 月在專門盲測大型語言模型( LLM )能力的 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上(資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/162023),成功「篡位」拿下冠軍寶座。
根據 Anthropic 測試,處理複雜的開放式問題, Claude 3 Opus 的準確率比 Claude 2.1 提高約兩倍,而且跟其他模型進行特殊知識表現比較,像是研究生水準專家推理、基礎數學等,理解力和熟練度都更為優異。除了有 Claude 3 Opus 的加持, Amazon Bedrock 持續受到歡迎的因素, Mark 給了另一個角度的詮釋。
「我們發現越來越多企業在不同的 AI 模型之間切換,例如用一個模型做文字檔案摘要,接著需要用另一個模型做問題推理及解決,所以他們傾向把模型『串連』在一起,來解決複雜的業務問題。 Amazon Bedrock 正可滿足這樣情境的基礎建設環境,秉持以客戶為中心並從解決問題的角度出發,也是為什麼 Amazon Bedrock 引起客戶共鳴的關鍵,」 Mark 補充道。
除了建置好用的雲端平台環境,從 2023 年開始, AWS 還成立「生成式 AI 創新中心」投入一億美元預算,用來聯結 AWS 平台上的 AI 和機器學習專家與全球客戶,協助構想、設計和推出新的生成式 AI 產品、服務和流程。 AWS 與 Anthropic 內部的合作,也是透過生成式 AI 創新中心的資源,讓更多客戶受惠 Claude 3 系列模型,將 AI 真正普及到各行各業。
把通才 AI 變成公司的專才秘書,負責任 AI 確保企業數據足夠安全
不論是潛力新創公司、領先的成功企業、或是政府組織,前仆後繼成為 Amazon Bedrock 的用戶, AWS 也看到不同產業的生成式 AI 使用情境實際落地。 Mark 提到幾個案例,例如客服部門有 Claude 3 加持,讓人與人的對話過程即時掌握顧客需求,客服同仁可以從 AI 工具獲得文字提示,當下就能完整歸納出給客戶的解答,不僅可減少通話時間又提升對話價值。
除此之外,生成式 AI 還可以在製造業(例如:分析維修手冊提供下次機台需要進修時間)、醫療業(例如:提供該位顧客返家後用藥須注意事項)、金融業(例如:針對該客戶的貸款狀況、提交的財務文件快速指出下一階段業務內容)等領域有所貢獻。
但從上述的情境當中可發現,這類回答往往需要更專業、更適合的答案,而且不能輕易「糊弄」提問者。對此, Cathy Lai, Lead, Service Specialist Team, AWS Taiwan 就提到, Amazon Bedrock 內建負責任 AI(responsible AI) 及 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成功能,可以把大型語言模型從「通才」訓練成「專才」。
不過要把 AI 訓練成專才,當然需要企業內部的知識資料庫內容,包含訓練手冊、技術文件、關鍵數據等資料,藉此讓 RAG 模型內的資訊擷取元件,從新資料來源提取資訊。從而提供給 LLM 使用新的知識及其訓練資料來建立更好的回應,將資料轉換為數值表示並將其儲存在向量資料庫中。此程序建立一個生成式 AI 模型可以理解的知識庫,並使用數學向量計算和表示來計算及確立相關性。因此大語言模型就能更具專業內容和具邏輯性的回答。但企業內部重要資料攸關營業機密,要放到 AI 平台進行模型訓練當然更關注安全性。
對此, Mark 以嚴肅口吻回答,「隱私和安全性。始終是 AWS 最關注也最在意的項目。」目前 Amazon Bedrock 導入防護機制,可設定閾值的內容篩選條件,以篩選涉及仇恨、辱罵、犯罪活動以及提示攻擊等有害內容。同時 Amazon Bedrock 也提供 Guardrails 功能有效實施客製化的安全措施,可以限制大語言模型不提供可能造成財物損失的投資建議等訊息。另外防護機制也會偵測使用者輸入內容和 FM 回應中的個人身分識別資訊(PII)等敏感內容,以保護隱私權。「最後要強調,每家企業的資料不會傳回給 AI 模型供應商,同時 AWS 也絕對不會隨意拿取客戶的資料。」 Cathy 補充道。
展望未來, AWS 會努力尋找用更簡單的方式,給非資工背景的人享受到 AI 效益,甚至自主創建專屬的 AI 應用。 Mark 提到他們有一個「PartyRock」網站(https://partyrock.aws/),底層就是由 Amazon Bedrock 驅動,讓一般大眾在網站根據自身需求(例如希望幫自己的 YouTube 頻道寫腳本)來客製化自己的 AI 應用程式。「可以肯定的是, AWS 將確保提供最好的 AI 工具給我們的客戶,這是永遠不變的承諾!」 Mark 表示。
爲了提供大衆體驗 Claude 3 及其他部分 Amazon Bedrock 平台大語言模型(LLM)的機會,現在就邀請大家限時免費體驗,每一個在本 AWS 網頁開設的測試帳戶現在不需要綁定信用卡、且享有 24 小時內完全免費,讓你輕鬆一鍵創造實驗環境!