大數據分析應用在防疫!「台灣模式」登上頂尖醫學期刊

這回台灣在防堵疫情上效果卓越,這樣的「台灣模式」受到國際肯定,尤其當時轟動全球的鑽石公主號,也有上千旅客曾入境台灣,行政院副院長陳其邁等12人將當時防疫過程寫成論文,投稿國際知名的「醫學網路研究期刊」(Journal of Medical Internet Research)也獲刊登。

其中關鍵在於今年二月五日,鑽石公主號郵輪爆發群聚感染,但有2700名乘客曾入境台灣,引發國人高度關注,便開始了防疫大作戰。陳其邁指出,當時邀集疾管署、資安處、健保署、台大公衛學院的專家們,一同討論如何因應?

陳其邁表示,當時利用大數據方式來進行追蹤研究,請資安處在一天內完成郵輪乘客的電子足跡地圖。我們針對可能接觸郵輪乘客的民眾,發送細胞簡訊,民眾中有出現呼吸道症狀、或是因肺炎住院的案例,進行一個月的追蹤研究(follow-up study)。

指揮中心一共詢問24輛遊覽車和50部計程車,稍後更透過旅行社提供的行程表確認了旅客遊玩的路線,找出旅客所到的地點。當時也是台灣首次大規模發送細胞簡訊,針對所有旅客曾經暴露的地方,都予以標示。

同時借由手機訊號,與基地台等大型數據交叉驗證,再藉由手機地理位置定位方式分析,迅速找出有接觸史的62萬7386名民眾。當時共有67位接觸者出現不適,結果篩檢結果都是陰性。

論文提到能成功防疫有四大關鍵點:掌握旅客路線、找出可能接觸者、運用健保給付資料監控接觸人口、以大數據分析對篩檢無反應的肺炎住院病患。

大數據防疫登「醫學網路研究期刊」

陳其邁強調,傳統的流行病學接觸者的追蹤,是透過特定社區或特定族群作為樣本,針對感染及健康狀況進行調查,並無法應付像鑽石公主號乘客沒有固定居所、行蹤難以掌握的情況。

但因為利用大數據分析、智慧接觸追蹤技術、細胞簡訊警示,結合健保資料庫並加上將新冠肺炎可能病例,進行檢測或隔離,利用這些措施,比傳統的流行病接觸者追蹤方式,更聰明而且有效率。

在這次防疫期間,指揮中心指揮官陳時中也多次投書國際媒體,台灣也有不少研究發表在國際期刊上。陳其邁表示:「這就是台灣模式,而防疫是團隊作,特別感謝一起完成的疾管署、資安處、健保署、台大公衛學院等專家,以及每一個努力防疫的民眾。」

參考資料

Containing COVID-19 Among 627,386 Persons in Contact With the Diamond Princess Cruise Ship Passengers Who Disembarked in Taiwan: Big Data Analytics

文、圖/王芊淩

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