《教練的大腦》
這一本書其實是一本關於大腦結構與功能的科普書
教練“Coach” 的定義是協助客戶找到內在價值, 賦能激勵, 以及打造新行為, 並協助客戶解決自身的問題. 但是由於很多時候我們的思維深受大腦活躍狀況的影響, 因此本書的前面一半 (也是我讀的最痛苦的一半), 作者為我們介紹了大腦不同區塊的功能, 因此在與客戶的互動過程中, 對於他的一些反應, 思路, 與情緒, 就可以有更深一層的理解, 同時也讓教練本身可以更高效地利用特定的溝通技巧來協助對方. 例如, 在與客戶討論如何建構一個新習慣時, 如果預先知道大腦哪一些部位會對於新習觀產生影響之後, 就可以基於這些信息來確認制定課程的方向
我們很快地認識一下大腦的區域與其功能:
1. 前額葉皮層:是腦部的命令與控制中心, 負責注意, 處理外部信息, 是大腦最高層級的認知部位. 在進化過程中, 屬於最後發展出來的部分 (靈長腦). 這個部位涉及: 執行, 計畫, 決策, 串連思想與行為的一至性與調節社會行為. 而在壓力之下, 這個區域的運作會大打折扣
2. 基底核: 負責認知與情感, 多巴胺是這個部位最重要的訊息傳導物質. 正向的行為成功以及健康的生活 (飲食與睡眠) 有利於多巴胺水平的提高, 對於行為改變有正向的效果
3. 紋狀體和伏隔核: 紋狀體可以說是大腦皮質與基底核的中繼站, 將皮質接收到的訊息往內傳導到基底核, 而伏隔核則是與快樂, 獎賞, 衝動與安慰的效果有關. 教練可以在與客戶溝通的過程中, 給予適當的回饋, 激發他的動機, 並且瞭解他的價值觀, 透過正確的目標建立方式 (SMART) 讓他維持鬥志
4. 島葉皮層: 左右腦各有一個島葉, 負責控制內臟與軀幹的感覺. 島葉又與杏仁和緊密連結, 負責影響人類的情感, 知覺, 意識, 管理認知功能與人際關係. 根據科學研究發現, 有冥想習慣的人右島葉會較厚, 專注力也更強.
5. 杏仁核: 為邊緣系統的一部分, 與情緒的產生有著重要的關係, 在面對”戰或逃” 的威脅時會特別活躍, 而在極度專注時會穩定的運作. 因此教練對於客戶創建積極體驗, 與克服對某件事的恐懼感方面需要特別的注意
6. 前扣帶皮層: 負責處理衝突與檢測錯誤. 前扣帶皮層會將錯誤與獎勵結合, 並開發出有價值的選項. 在人們極度疲勞時, 前扣帶皮層功能會下降. 因此教練應該要不斷觀察客戶的疲勞程度與壓力控管技巧, 以幫助他們可以在正確的時機做出正確的判斷
7. 下丘腦: 下丘腦是人體內分泌的中央控制塔台, 在動物的實驗中, 激活了白老鼠的下丘腦, 令牠們的平均壽命增加了20%. 反過來說, 假如焦慮, 壓力, 不良習慣, 與睡眠障礙都會抑制下丘腦的運作. 因此客戶在生活中的其他層面也是教練需要關注的重點
8. 海馬體: 整合信息, 儲存短期記憶. 與杏仁和共同為邊緣系統的一部分. 在憂鬱症與老年癡呆症患者的大腦中發現海馬體嫉妒的萎縮, 而近年發現, 學習, 有氧運動與冥想都可以有效地增強海馬體的功能與體積 (反之, 過高的血清皮質醇的濃度則對海馬體有害)
接下來是相關的賀爾蒙:
1. 皮質醇: 又稱可體松, 大家應該對他耳熟能詳了. 皮質醇在面對威脅時會釋放, 其功能在利用血糖, 提升血壓與心率, 降低疼痛感. 一般來說, 皮質醇水平在清晨接進清醒時會逐漸升高, 在晚上睡眠時會降到最低. 但是假如客戶長期處於高壓的狀態之下, 則會導致皮質醇高居不下, 近一步產生心理與生理的傷害. 教練應該需要與客戶仔細討論壓力源, 以漸少皮質醇的反應. 有新研究發現, “笑” 是一項降低皮質醇最有效的武器
2. 多巴胺: 主導思維與行為, 情感, 與獎賞. 而一般對於某件事物的成癮, 也與多巴胺有關. 由於多巴胺的釋放會讓人在即刻體驗到愉悅感, 因此在面對某些決定時, 大腦會驅使人們做出短期就可以立即獲得好處的決定. 而打造一項新習慣時, 可以將客戶喜歡的行為放在要建構的新習慣之後, 當作一個獎勵, 那麼這個新習慣的執行就會讓客戶更加的有動力, 這一點在 “原子習慣” 一書裡面也有提到
3. 催產素: 會讓人產生幸福感與信任感. 由腦下垂體分泌, 可以降低血壓與焦慮, 增加積極的社交行為 (與皮質醇是反向效果). 催產素有抑制杏仁核活躍的效果, 並可以預測威脅, 調節恐懼. 在和諧的人際關係中, 可以提高催產素的水平, 近而提升彼此的信任感 (反之亦然). 所以創造一次令人愉悅的交談, 可以大大提升彼此的合作默契, 我們也可以與客戶思考, 如何實際應用在工作與家庭之中
4. 腎上腺素: “戰鬥與逃跑”反應的主導者, 與皮質醇不同的是, 腎上腺素是速效激素, 強烈影響交感神經的運作. 腎上腺上的釋放會讓人產生鬥志, 燃起動機, 與皮質醇不同. 我們應當與客戶討論, 如何看待一的壓力, 如果把它視為一個挑戰, 那麼腎上腺素水平會提升, 但是假如把它視為一個威脅, 皮質醇水平則會變高
5. 血清素: 由色胺酸組成的神經傳導物質, 是讓人類產生幸福感的最主要賀爾蒙. “感恩”是一個提升血清素最好的方式, 而教練可以帶著客戶來探討未來理想的生活場景, 以增強他們對於幸福的渴望
6. γ-氨基丁酸與谷氨酸:γ-氨基丁酸可以使人平靜, 幫助睡眠; 而谷氨酸則會讓人產生興奮, 並參與記憶與學習的過程. 研究發現, 在壓力極大的人們大腦中, 由於高濃度的皮質醇水平, 谷氨酸也會跟著提升, 而γ-氨基丁酸跟著下降, γ-氨基丁酸不足也與物質濫用和憂鬱症的形成有關
我們的大腦細胞神經元具有可塑性, 根據我們的思考, 決策與行為, 會強化或是弱化某一些神經連結. 例如, 有些讓你不順心的事情, 越是放在心裡, 越會揮之不去, 因為反覆回想這一件事會強化跟這一件事相關的神經連結, 連帶讓大腦相關的區域與賀爾蒙開始運作; 反過來說, 如果我們可以對一件正面的事物不斷地重複思考, 也會提升我們對於這一件事情的主導. 王導電影 “一代宗師”的台詞:念念不忘, 必有迴響就是最好的說明. 除了思考模式, 舉止, 習慣,以及環境都會影響神經通路與突觸的變化. 所以我們對於客戶的行為改變, 不能只停留在口頭上的曉以大義, 必須要與他外在面對的整體一起考慮
在1960年, 腦科學家米勒提出了“工作記憶”的概念: 人類的大哪只能同時控制7個加減2的任務同時執行, 因為海馬體的短期記憶容量有限. 因此假如在學習新事物/行為時, 給予太多任務, 不但會讓人記不住, 反而會引發客戶的過度焦慮與分心, 另一方面, 如果我們無法專注, 近一步會影響我們的工作記憶. 也就是說如果我們急於求成, 一下子跟客戶訂定太多計劃, 或是給予過多的指導, 反而容易導致他們不擔心的沒學到, 舊的也忘光光. 所以計畫的擬定與執行的節奏非常重要
在本書中, 作者提及關於教練技術 “Coaching Skill”方面提出了幾個最重要的部分, 我也覺得很受用:
意志力: 意志力雖然會因為客觀因素所影響, 但是可以被增強的. 我們可以在客戶狀況好的時候給他一個挑戰, 有效提升他的自信心, 有助於強化意志力
習慣: 請客戶分享覺得過去阻礙他們成長的幾個習慣, 以了解困擾他們行為改變的障礙在哪裡? 然後, 利用可行的方法逐步打造新的習慣, 並且妥善利用刺激控制的技巧
樂觀: 鼓勵客戶以積極視角自我的改變, 但是提醒他們有可能因為過度樂觀所忽略的細節
目標:探索價值觀, 建立具體的目標, 透過GROW溝通技巧, 以打造SMART的步驟
正念: 關注當下, 以第三者的視角來看待自己的問題, 客觀的分析狀況. 正念引導可以提升專注力, 減輕壓力, 並獲得更好情緒掌控能力 (練習冥想)
心流: 幫助客戶認識 ”心流”, 並探索他們可以觸發心流狀態的事物
動機: 在TTM模型裡面, 一在強調了動機的重要性, 而科學家也發現, 激發客戶的動機可以大大提升他們多巴胺的釋放. 因此在建立任何新習慣之前, 花時間探索動機是一件非常必要的課題
這本書裡其他的章節, 討論了如何將上述一些重要概念串聯運用, 同時也說明了大腦不同的區塊是如何的相互合作會是對抗.. 這本書好的地方是把大腦的功能性解剖與教練工作連結在一起, 讓我可以有另一個層面的了解. 缺點是裡面舉例的很多心理學實驗, 要不是只是提到名字, 要不是只有簡單的描述, 讓我沒辦法100%的知道這些實驗的全貌, 比起理論,這些實驗才是最有意思的! 算是我認為這本書美中不足的一點
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過29萬的網紅陳寗 NingSelect,也在其Youtube影片中提到,嚴選入門組兩聲道音響上線囉:https://lihi1.com/2ecL7 陳寗嚴選 iPad Pro/iPhone 保貼 & 充電頭:https://lihi1.cc/VnHIF\ 陳寗嚴選抗菌靜電濾網/防潑水抗菌強化膜:https://lihi1.cc/x7Sse 陳寗嚴選 NAS 團購:htt...
導電度判斷 在 報導者 The Reporter Facebook 的最佳貼文
【高雄興達電廠機組瞬間跳脫,造成通霄電廠同步跳脫,影響全台約6%電力;台電分區停電數已超過數百萬戶;立委和專家判斷電網電壓不穩是最大風險;經濟部預估晚上9點40分以後,可全數恢復供電】
今(13)天下午2時27分,全台手機都收到一封警訊通知:高雄興達電廠因事故全廠停機,目前系統供電能力不足,預計下午3點將開始緊急分區輪流停電。台灣各地包括台北市、桃園市、台中市、台南市、高雄市、台東縣都出現部份區域停電情況,影響遍及全台。
行政院政委兼發言人羅秉成之後立即表示,政院已掌握狀況,請民眾鎮定不必驚慌,而總統蔡英文也在下午3點47分對外表示供電將會陸續恢復,請大家放心。而經濟部長王美花在剛才晚間記者會與台電主管一同向社會大眾鞠躬致歉,她指出,本次事件影響C組、D組約400萬戶,經向台電了解,現已開始送電,大約在晚上7點10分以後,影響戶數會逐漸減少,今天晚上9點40分以後,預計可全數恢復供電。
今日出狀況的興達電廠,位於高雄市永安區與茄萣區交界處,隸屬於台灣電力公司,共有4部燃煤機組。台電指出,興達電廠今日發生機組跳脫時,亦造成苗栗通霄電廠部份機組跳脫。總跳脫機組當時發電量約220萬瓩,而台灣今天最高尖峰負載約3,670萬瓩,影響約6%。此次興達電廠疑似機組故障,由於有部分電力是南電北送,連帶波及北部供電。
■各地受影響情況
無預警停電後,中央流行疫情指揮中心的記者會直播全黑中斷、各縣市出現部份路段紅綠燈無法亮燈;不少大學今天因疫情升級改採線上上課,有的老師在改為線上上課第一天就遇到停電,得同時因應疫情與跳電之災。許多店家仍開店營業,但店裡全是暗的,幾乎沒有客人上門,店員紛紛打開窗戶通風或走到門口等待電力到來。
各地工業區也受到部份影響,晶圓代工廠台積電與聯電部分廠區,均產生短暫的壓降現象,台積電指出部分廠區產生短暫壓降現象,現正常供電,也已採緊急應變措施將影響降到最低。聯電表示,南科廠有壓降情況,未影響生產。竹科管理局指出,竹科區內並無停電或壓降情況;南科管理局指出,接獲部分廠商反映受分區供電影響。
而此次停電事件所造成的事故,消防署指出以電梯受困案件為大宗,目前各縣市分隊皆以已出勤救援。據統計,台北市和新北市分別出現24起和18起受困案件、台中市7起、基隆市5起、嘉義縣4起、桃園市、宜蘭縣和雲林縣皆為2起,其餘苗栗、新竹、花蓮與屏東等地則各通報1起受困事故。而彰化縣、嘉義市、台東縣則出現部分停電,但無受困案件。
興達電廠指出,機組確實有降載跳脫情形,但究竟是電廠內的問題,或是外圍輸配電線出狀況,仍由第一線人員緊急釐清。並強調廠區內並無事故或意外事件發生。
根據台電下午4點半緊急召開記者會指出,因高雄市路竹路北超高壓變電所匯流排(編按:指在輸配電系統中,配電盤、配電箱、變電站等使用的導電的銅線或鋁線,用以連接同一電壓的線路)故障導致,興達電廠電力無法輸出而跳機,連帶廠內4部機組跳脫,影響約1,600千瓩電力,系統頻率驟降。為確保電網安全,立即啟動低頻卸載,並採取分區輪流供電機制,同時緊急搶修設備,將會陸續恢復供電。
下午4點前有部份停電區域陸續恢復供電,但台電也採取分區輪流供電機制,針對C組與D組進行輪流停電。第一輪限電時間15:00~15:50,限電戶數約200萬戶。第二輪限電時間15:50~16:40,限電戶數約193萬戶。第三輪限電時間16:40~17:30,限電戶數約224萬戶。第四輪限電時間17:30~18:20,限電戶數約229萬戶。是否進行第五輪限電,需視恢復供電情況而定。由於限電戶數可能重疊,台電仍在統計受影響的戶數。
■發電機組瞬間跳脫,顯示電網穩定性和靭性不足
「這不是缺電,」熟悉電力議題的民進黨立委洪申翰表示,全台灣的備轉容量其實有350萬瓩(備用容量約用電量3,500萬瓩的十分之一),但今天興達電廠跳脫的量大概只有200萬瓩,跳脫的量遠低於備轉容量,代表其實電廠跟電都是夠用的,是電廠事故造成電網的電壓和頻率不穩定。「就像是你有3,500塊(存款),突然要你掏出2,000塊現金出來,不是沒錢,但一時之間拿不出來,」洪申翰解釋,電網跳脫會造成電壓頻率不穩定,電廠會自動啟動風險管理的低頻卸載。
洪申翰認為,將來可以檢討的部分會是電網穩定性,興達電廠和電網之間的設計,「為何一個匯流排故障,就可以導致全廠跳脫?」
為何南部電廠事故會影響到北部?地球公民基金會副執行長蔡中岳表示,台灣就是大電網設計,這就是跨區送電的風險所在。理想的情況應該是走分散式的小電網,例如各地區發展再生能源,各區能夠自己供電;但在走到分散式電網的過渡期前,只能就既有電網部分去檢討和改善。
長期關注電力政策的台灣環境規劃協會理事長趙家緯也指出,興達電廠事件並非整體備載容量的不足,問題是發生在輸配端上,這凸顯出台灣整體電網的韌性不足。
要改善這樣的困境,趙家緯認為,在電網分散調度上應有所變革,例如需要提升在儲能方面的政策支持。此外,也要建立分散式的電力系統,才能讓這類意外事故的衝擊減低到最小。
■上一回無預警大停電是2017年大潭電廠,同樣是瞬間跳脫
無預警的大停電在過去5年間最大的一次,是在2017年的8月15日,桃園大潭發電廠的天然氣管線供氣閥被關掉、意外停止運作,電廠6部機組全部跳停,導致全台灣無預警大停電,約670萬戶受影響。洪申翰指出,當時的情況跟今天一樣,都是因為發電機組「瞬間」跳脫。上次事故後,曾做過電網系統的檢討跟改進,但以今天又發生事故來看,確實有必要再度檢討。
台電曾在今年4月26日公開表示,3月底來,台灣的電負載量一路攀升,在3月29日至31日這3天,尖峰負載打破了歷年3月份的用電紀錄;而4月份光是4月1日至22日,供電量就超越同期約10億度(去年為127.9億度,今年同期為137.7億度,增幅逾7%),台電當時預估今年夏季用電尖峰可能再創新高。
至於未來幾個月是否有限電的心理準備?台電表示,今天是特例突發狀況,說限電仍言之過早。
依照台電輪流停電的規劃,限電方式分為「緊急(緊急分區輪流停電)」與「計畫(計畫性分區輪流停電)」2種,全台用電戶並被分為A、B、C、D、E、F、H、I、J等9組,其中A、B組被歸為緊急限電組,C、D、E、F組則被歸為計劃限電組。H組為國防、交通、醫院與政府機關等要地,I組為特高壓工業用戶,J組則是台電電廠配電線路的變壓器饋線與周邊用戶,H、I、J組將優先排除限電。
台電指出,共分6個輪流分區停電組別,每組約200萬戶左右,上次815大停電是停電A組及B組,因此這次停電C組及D組。所在區域何時會進入限電時間,建議民眾可查詢電費帳單上之分組資訊,或前往台電官網進行停電查詢:https://bit.ly/2RQstwI
(文/曹馥年、林雨佑、孔德廉,攝影/張家瑋、林彥廷、鄭宇辰、余志偉)
#報導者 #停電 #限電 #興達電廠 #台電 #分區限電 #電網 #發電廠 #跳脫
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<生技醫藥新訊>
洗腎突發心衰怎麼辦?北榮即時預警AI一秒就知道!
臺北榮總今(13日)揭露一套即時血液透析AI預警系統,可根據洗腎機每秒產生的上百組參數,來預測每位病友的心衰竭風險和乾體重預測,準確率達90%。這套系統能即時處理大量參數的關鍵,在於連續型資料庫,可即時處理大量資料,最高每秒可達上萬筆。在應用上,這套AI有如戰情室儀表板,直接呈現在臺北榮總洗腎中心的螢幕上,醫護人員一眼就可看出高風險病患和風險因子,來即時處理。
▪ 臺灣年洗腎患者超過9萬人,半數因心血管疾病死亡
臺北榮總腎臟科主任唐德成是這項AI預測專案的關鍵推手,他指出,臺灣洗腎人口密度世界居冠,每年超過9萬人洗腎,其中有半數因心血管疾病死亡,心衰竭就是重要死因之一。
不只如此,每次洗腎後的乾體重設定,也是一個重要因素。所謂乾體重,是指患者洗腎後的正常體重,也就是無過度脫水、血壓正常狀況下的體重。這個體重通常仰賴醫生經驗來設定,而醫生經驗多以嘗試錯誤(Try and error)累積而成,有經驗的醫生至少需要3個月至半年,才能抓到準確的建議值。
比如,病友每次洗腎約4小時,每月平均洗13次,每次洗腎約增加2至5公斤,要是乾體重設定不準確,就會造成脫水過多(引發肺積水)或脫水太少(引發血壓下降),「對有共病的病人來說,容易引發心衰竭,」唐德成說。
此外,洗腎過程造成的併發症,像是血壓下降、抽筋、出血等,也得靠醫生依當下的病況和儀器判斷,再進行治療。雖然,唐德成過去就推動打造一套血液透析無紙化系統,來記錄洗腎過程的資訊,護理人員也能從中查詢病人洗腎時發生的事件和處置。「但即便無紙化,患者洗腎時,護理人員還是得每半小時,手抄患者所有生命參數。」他深知,這個做法難以即時因應突發狀況,因此才決定打造AI預警系統,根據洗腎機的每秒參數變化,來進行風險預警。
▪ 用連續型資料庫整合1.1億筆即時參數,來訓練風險預警AI
於是,唐德成聯手臺北榮總腎臟科主治醫生歐朔銘、臺北榮總資訊室工程師朱原嘉,於1年半前找來數據分析廠商SAS,著手開發造這套風險預警AI。
他們將風險預警分為兩種,首先是心衰竭風險預測。這套AI的訓練資料有臺北榮總大數據中心的健保大數據,比如病歷、檢驗結果、用藥資訊等資料,還有血液透析機每秒產出的上百組參數。
朱原嘉表示,光是取得機器產出的參數,就是一大工程。因為,透析機雖能產生上百組參數,但原廠只設定顯示常用的5、6組,因此,要自行介接其他參數,還得向廠商取得SDK,光是討論過程就重複了好幾次。
取得參數後,團隊還有另一個挑戰,也就是「資料對齊。」朱原嘉指出,不同廠牌透析機產出的參數單位並不一樣,團隊花了不少時間一一詢問原廠,再統一單位。
此外,由於機器每秒產生高達200組的龐大數據,1年半下來可達1.1億筆,這些參數包括動靜脈壓、血流量、導電度、脫水速度、脫水量、透析液流速等,但團隊必須從中找出最具影響力的參數,作為儀錶板上的風險預測關鍵因子。他們先是從200組參數中,挑選140組來優化,最後再挑出最關鍵的10組(以左心室射出功率LVEF為主要指標),在儀錶板上呈現給醫護人員查看。
▪ 用連續型資料庫解決無紙化做不到的即時預警
朱原嘉坦言,光是清理資料、資料介接等前置作業,就花了專案9成時間。在這段時間裡,他們也設置連續型資料庫,來處理每分鐘寫入的130筆資料。這個資料庫很特別,雖然每秒最高可處理上萬筆資料,但朱原嘉指出,資料庫只會記錄有變動的資料,因此不會快速消耗容量。
目前,這套心衰竭預警AI確度為90%,醫護人員可透過洗腎中心儀表板,來隨時掌握病人動態。
歐朔銘表示,未來將持續優化模型,希望將準確度提升至和人類醫生一樣的95%。
▪ 乾體重預測AI降低80%誤差率
除了心衰竭風險,這套AI還可進行乾體重預測。歐朔銘指出,乾體重調整約為病人體重的5%,通常仰賴醫生經驗,但由於病人體重會動態變化,因此每次透析前,需要微調脫水量(約增減300克至500克),來達到設定的乾體重。
不過,血液透析過程變化快速,最後實際的脫水量可能會與透析前的預測有所誤差,平均誤差約為200克左右。
而臺北榮總完成心衰竭風險預測AI後,也緊接著用這些資料,來訓練乾體重預測AI,成功將誤差值縮小至40克,也就是讓誤差下降了80%。
未來,臺北榮總團隊會持續優化模型,進一步打造肺積水預警AI,另一方面也將採用國際醫療資料交換標準FHIR,讓模型更容易介接不同廠牌設備的資料,將AI模型商品化。
文章來源:https://www.ithome.com.tw/news/143813
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19.44 怕接頭氧化,怎麼預防?用塞子/保鮮膜包好,小有幫助
20.15 接頭已經氧化了,怎麼辦?用接點復活劑,再擦乾淨
21.15 下次分享:AAVA 的技術與聲音特色
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