政府該補助凍卵嗎?凍卵機構無法可管,婦團呼籲修法保障女性生育自由

我們想讓你知道的是
日前凍卵醫療業者呼籲透過一年一次的AMH檢測作為評估生育力和凍卵的依據,也有議員提案提供凍卵補助。但台灣凍卵的使用率其實不到10%、活產率僅有2.6%,凍卵機構及凍卵的處置也沒有法源列管,在這樣的狀況下,凍卵或許對女性的生育自由及少子化沒有幫助。
醫界時常警示35歲是女性的生育斷崖,讓未育的大齡女性倍感焦慮之際,也讓「凍卵」似乎成為解套選擇。尤其在被媒體、名人以女性主義行銷語言包裝後分享的凍卵廣告資訊大量出現的情況下,凍卵更成為一種風氣、時尚。
日前凍卵醫療業者TFC臺北婦產科診所生殖中心與2022年甫成立的台灣凍卵協會,更呼籲女性應透過一年一次的AMH檢測作為評估生育力和冷凍卵子的依據,也有台北市議員民進黨籍的陳怡君、林延鳳及洪婉臻、國民黨籍的柳采葳提案,針對女性市民提供凍卵補助。
但台灣女人連線理事長黃淑英指出,目前大眾對於凍卵的了解,除了凍卵是「養兒育女的超前部署」、「讓女性從生理時鐘的枷鎖解放」、「生育自由」等抽象語言外,其實從凍卵到生產之間還有相當多的資訊並沒有被說清楚。例如凍卵的使用率及活產率、凍卵的相關法律規範等。
黃淑英認為,在政府補助凍卵前,應該善盡讓民眾了解凍卵的相關利弊及影響的義務,才能讓民眾做出「知情」選擇,更應該做好凍卵補助的效益評估,才能把錢花在刀口上。

台灣凍卵協會於2023年5月召開記者會,呼籲推動一年一檢AMH及凍卵補助。
AMH一年一測有必要嗎?
AMH(抗穆勒氏管荷爾蒙),由卵巢中未成熟的小卵泡所分泌,能顯示卵巢卵泡的庫存量,是生育專家在確定生育治療的劑量或為IVF(In vitro fertilization,體外受精)採集卵子時使用的工具。台灣婦產科醫學會秘書長黃建霈說明,若AMH檢測數值超過5,則有可能罹患多囊性卵巢症候群(polycystic ovary syndrome, PCOS);若檢測的數值在2到5之間,即代表正常;若檢測數值小於2,則可能在10年後步入更年期。
然而卵泡減少本就是女性生理的自然進程,是一種對女性身體的保護機制,黃建霈解釋,女性在剛出生時約有1、2百萬顆卵泡,到青春期時就減少至約30萬顆,30歲時約8萬。
黃淑英指出,日前有生殖專家說女人在20至30歲時「喪失」了60%的卵子,呼籲女性從20歲開始一年做一次AMH檢測,如果太低可考慮凍卵。黃淑英表示,若以「喪失」來形容這種自然生理機制,反而容易錯誤地造成女性的焦慮及恐慌,更是將女性的身體醫療化,誘使女性接受不必要的生育治療。
黃建霈也說明,2017年美國的一項研究就發現,卵巢儲備減少和AMH數值低與不孕/不育無關。也就是說,AMH數值低並不表示不容易懷孕,高也不代表生育力強。
美國婦產科學會(ACOG)在2019年也建議不要對未診斷為不孕症的女性進行AMH檢測,並表示不應該將其用在向女性提供「當前或未來的生育能力」的諮詢。
英國生殖醫學會(BFS)也反對將AMH檢測行銷為預測受孕的方法。英國生殖醫學會更指出,AMH檢測的研發旨在提供人工生殖資訊,而不是用在自然的生育上。
黃建霈表示,能不能「生」,除了取決於卵子的數量以外,還有很多其他因素也會造成影響,比如子宮的狀態、輸卵管是否通暢、甚至男性能不能提供正常的精蟲等,就算受孕了也還有受精卵能不能著床、著床後會不會流產等關卡,因此所有女性都做AMH檢測的意義不大,尤其女性在25歲以前的檢測數值通常都很高,但實際上卵子的數量卻在減少。黃建霈也說,若女性在嘗試自然懷孕前就先做AMH檢測,且因檢測結果數值不高產生焦慮,可能也會令女性無法自由的安排人生計劃。
關於凍卵你不知道的事
- 凍卵的使用率及活產率低
有關凍卵的使用率及活產率數據相當有限,目前台灣唯一的數據是台大醫院婦產科2022年的研究:18年間645名女性凍卵,使用率不到10%、活產率僅有2.6%。而美國的數據是使用率6到20%,活產率11到21%。
由於凍卵所要付出的費用不僅有「取卵」及「保存」,後續還有人工生殖的費用,如需多次取卵或實行多次人工生殖,費用也會跟著提升。在使用率及活產率都低的情況下,黃淑英表示,凍卵不見得能讓女性擁有「想生就生」的自由,反而還可能付出大量不必要金錢,造成遺憾與懊悔。
因此黃淑英建議,在政府決定補助凍卵前,應先思考凍卵在使用率及活產率都不高的情況下,是否對少子化真的有幫助;再者,由於凍卵所費不貲,在政府補助費用只有一小部分的前提下,還是只有經濟能力較高的人會使用這項補助,而無法惠及就業不穩定或低收入的女性,造成資源逆分配。
黃淑英也指出,若政府補助凍卵,可能會變相造成鼓勵女性「晚育」,這其實和目前政府及醫療體系呼籲的「早婚、早生」政策相違。
- 社會性凍卵目前沒有法律規範及保障
目前台灣《人工生殖法》規定,凍卵生子的人工生殖技術僅適用於「不孕夫妻」,對於社會性凍卵的保存、使用及棄用並沒有法律規範,對於凍卵機構、設備及警示系統也沒有納入政府的監管機制。黃淑英指出,美國在2018年就曾發生生殖機構的冷凍儲藏設備故障的意外,造成超過2000多枚凍卵及胚胎面臨報銷。
目前台灣的凍卵從價格、方式到後續的保存都相當不透明且無法可管,這讓凍卵者的權益缺乏保障,也讓單身女子及同婚女性無法在凍卵後進行人工生殖,黃淑英表示:「從這樣看來,凍卵其實沒有給女人生育自由」。
適齡婚育是政府目標
衛生福利部國民健康署(以下簡稱國健署)副署長魏璽倫表示,適齡婚育是目前政府的目標,環顧國際間因應少子化問題,也都是先以優化養育子女的環境為政策方向。據國健署掌握的資料,現在沒有其他國家有補助社會性凍卵,也沒有國家在做一年一次的AMH檢測。但由於台灣許多地方政府已先對凍卵進行補助,國健署也在4月中偕同生命醫療、社會科學、法律、性別倫理等專家一同開會討論凍卵補助政策的可行性。
雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。