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本書由臺灣大學公共衛生學院食品安全與健康研究所吳焜裕教授編著，主要介紹執行一份專業評估可能用到的基本知識、假設、與觀念、和評估結果可能含的不確定性，希望讀者能從本書學習到釐清一份風險評估報告的優缺點、科學資訊的限制、與可能改善之道。 本書共分為9章，以健康風險評估的定義為起始，循序說明危害物質、致癌物質、非致癌物質的評估，及劑量效應、暴露、風險特性化，至食安與環境的健康風險評估原則。各章章末附練

丙烯醯胺(acrylamide, AA)為一非常活潑的水溶性化學物質，國際癌症中心IARC將其歸類為人類可能之致癌物(Group 2A)。AA在工業上的用途則為良好的黏著劑，用於水的純化、水泥灌漿、及生化實驗室中使用的電泳膠等的生產製造。近年來，AA亦被發現存在於高溫長時間烹煮的食物，尤其是碳水化合物含量高的油炸烘烤食品，例如薯條、洋芋片、咖啡、麵包表皮等。 文獻中亦有記載AA於香菸之吸入煙中含

苯乙烯(Styrene)為工業上廣泛使用的化學物質並且是已知的致神經毒性物質。人類暴露於苯乙烯環境下將導致神經系統的慢性疾病，像是導致反應時間變長和對顏色辨識的混淆等。苯乙烯在體內會進一步代謝成苯乙烯氧化物(Styrene oxide; SO)，此物質為致突變劑與致癌物質。在過去的研究中對苯乙烯物質相關的毒理機制還不甚清楚。因此，本研究目的是利用微陣列基因晶片技術探討造船廠工人暴露於苯乙烯物質環境

比較並整合各國的風險評估管理制度與作法，擬定我國工作場所的風險評估管理架構，建立我國化學危害物質風險評估流程。

正己烷在工業上是用途廣泛之溶劑，可用於清潔劑、接著劑，此外，輪胎、製鞋以及紡織業亦都會使用正己烷。正己烷毒性危害主要是發生中樞與周邊神經病變，正己烷的主要生物指標2,5-己二酮 (2,5-Hexanedione, 2,5-HD)被確認為引起神經病變的主因。 正己烷在體內的代謝主要分為兩個途徑，其一為水解產生2-Hexanol(生物活化路徑)；其二為水解產生1-Hexanol 或 3-Hexanol

丙烯醯(Acrylonitrile, CAS no. 107-13-1)為一工業上常用之化學原料或聚合單體原料，主要作為製造ABS樹酯的原料，另外也用來製造人造纖維、塑膠、橡膠、SAN樹酯、丙烯醯胺；台灣去年(民國98年)進口丙烯醯原料約9萬公噸，根據勞工安全衛生研究所之職業性化學危害調查，使用丙烯醯?溶劑的工廠超過3.3萬家，職業性暴露勞工約莫30萬人以上。丙烯醯常溫下為一無色液體，蒸氣壓為10

本書內容規劃係延續風險分析基礎篇而生，基礎篇分為風險分析基礎概念及風險分析技術指引二部分，前者主要說明風險的認識、衡量、評估、決策與溝通，以及不確定性之分析。以此為基礎，本書第一部分將介紹風險評估者如何運用現有實務工具，執行風險評估四步驟，以妥善描述有害物質所帶來的群體健康風險。第二部分則介紹決策者如何根據風險評估報告進行決策？如何依據風險訂定規範以管理風險？如何採納最合宜的風險管理方案？如何與利害關係人進行有效率的風險溝通？當政策制定者、風險評估者、學術界、消費者、利害關係人就風險相關因素互動式交流時，如何方能存異求同，形成最大共識，彼此互信並共同面對與解決問題。

苯乙烯(Styrene)為工業上廣泛使用的化學物質並且是已知的致神經毒性物質。人類暴露於苯乙烯環境下將導致神經系統的慢性疾病，像是導致反應時間變長和對顏色辨識的混淆等。苯乙烯在體內會進一步代謝成苯乙烯氧化物(Styrene oxide; SO)，此物質為致突變劑與致癌物質。在過去的研究中對苯乙烯物質相關的毒理機制還不甚清楚。因此，本研究目的是利用微陣列基因晶片技術探討造船廠工人暴露於苯乙烯物質環境

風險評估近年已廣為國際社會所接受，主要用於預防性的環境或公共衛生相關的決策。我國的風險評估制度至2003年由行政院永續決議建立以來，已於2004年公告健康風險評估指引。依此原則，勞工安全衛生研究所未來在建議有害物質容許濃度也需以健康風險評估為基礎。因此勞工安全衛生研究所特別根據永續會的健康風險評估指引，參考國際上廣為接受的風險評估方法，相關機構對職業危害暴露評估和進行風險評估時的相關文獻，整合國內

研究執行結果證實利用人工智慧技術於職場工作環境的改善是可行，軟體模擬的結果、建議改善方案及改善成果，將受暴露資料能否反映現場從業人員的實際暴露、暴露情境的詳細程度、改善成本的資料，以及改善內容的關連性等因素影響。未來人工智慧職業衛生決策軟體若能利用類似機械學習的方式，加入專家意見，逐步改善暴露評估預測模式，則將增進人工智慧決策應用於製造業職場環境改善的範圍與效益。 本研究建議事項包括：1.本研究所建立的金屬製品製造業人工智慧技術暴露情境資料庫，包括國內金屬製品製造業生產流程、設備、與作業環境測定及改善成本相關資料，建議作為事業單位建置職業安全衛生管理計畫或職業安全衛生管理系統之參考。2.資料庫完整性方面，目前資料庫僅限金屬製品製造業，建議未來應持續新增其他行業之製程以及化學物質的資料蒐集，以及一併加入情境描述與資料庫之參數描述等相關資料。3.建議在未來研究發展擴張方面，可持續驗證程式與評估模式，並應用於物理性、化學性、及生物性等職業衛生危害。針對不同暴露途徑、不同族群等應用也可再有其他相關研究成果時，將該模式納入本程式作為擴張。同時，在記錄不同暴露評估情境以外，建議未來也可同步紀錄專業人員之對照判斷與改善建議結論，這些判定數據未來可作為新的機器學習數據所使用。在AI系統之操作實務使用上，未來可依據用途及對象規劃設計使用介面，補充各項製程參數設定之描述說明以及模式使用對象須瞭解之注意事項以降低AI系統的操作門檻。4.在AI程式未來改進方面，建議可透過搜集各種工程改善之達成難易度來作為AI選擇方案的指標之一，例如透過加入改善所需之施工時間、影響製程的程度等指標，即可納入AI模式作為判斷方案可行性及合理性的影響因子。