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【武漢肺炎專題報導】2019-nCoV持續發燒 各部會整合智慧醫療數據平台提升醫病安全

大數據平台建置越發完善 疾管署圖像化預測當月趨勢

衛生福利部疾病管制署自2018年起,由內部人員主導及實作,自行建置以開源軟體為基礎之資料加值伺服器系統。系統使用多種免費和開源工具彙集而成。衛生福利部疾病管制署疫情中心主任劉定萍說,透過與研發替代役與各領域人員的合作,疾管署的數據分析能力已經越來越完整。目前除了能夠圖像化分析近4週內的疾病趨勢以外,更與許多公私單位都有密切數據平台合作。

衛生福利部疾病管制署疫情中心主任劉定萍認為,數據分析平台提供更好的視覺化疾病防治效果。蔡騰輝攝

疾管署使用了開源資料庫-PostgreSQL,進行資料前置處理與其他系統資料庫的對接,並建立RStudio-Server與JupyterHub作為資料分析和視覺化的程式設計編譯工具。此外,也提供內部資料加值同仁進行專案開發,並透過Shiny-Server作為最後視覺化面板的呈現。更持續透過整合工具Jenkins讓程式自動化編譯與測試,進而達到自動化檢查專案狀態的目的。開源的部落格系統Hexo則作為文件編譯使用。

系統彙整了法定傳染病通報及檢驗資料、急診就診資料、健保資料、實驗室通報資料、定醫通報資料、學校傳染病資料等多項署內外資料,後續透過信件、Shiny面板、PowerBI面板、檔案同步、EXCEL自動化更新報表、資料庫等方式供業務加值使用。

疾管署資料加值平台架構。疾管署提供

Shiny面板畫面。疾管署提供

劉定萍說,現在已經能夠透過系統,預測流感疫情發生的時間與區域。疾管署現在的流感預測已能夠有精細到全台六大區域及鄉鎮縣市。不過疾管署現階段主要是聚焦在「短期的人數預測」,所以主要是針對未來4週的流感疫情變化預測。更長期的流感疫情預測,就需要之後再發展更多其他的模型。

劉定萍說,台灣大企業的社會責任感都很強,都很願意和公私部門合作。不過,醫療與疾病防治都還是要先瞭解資通訊產業有何技術,才知道有何麼樣的方向可以切入、共同配合。目前都是以專案的方式,進行一些公共衛生疾病管制的計劃。包括與台灣人工智慧學校合作。透過出題目讓人工智慧學校的成員來解答的方式,彼此交流。。也希望讓同仁在Python與R領域上繼續鑽研與學習。未來能夠降低程式語言的門檻,讓疾病防治的專業度再次提升。

在登革熱的防治上,現在可以已經可以預估數量和次數。像是2016年就與IBM共同合作,在預測模型當中,可以知道透過釋放特定公蚊,讓有疫情的的母蚊無法繁衍後代的方式,來防治登革熱。劉定萍說,國家衛生研究院與環保署正在研議修法,未來將評估釋放。

劉定萍表示,目前透過政府社群與資訊產業社群等兩方面宣達疾管署的事務內容。在各級行政會議的政府社群當中,疾管署為了提升技術應用在專業領域的能見度,常常參與公共衛生年會等專業研討會,發表相關研發成果。此外,希望導入外部技術資源與提供傳染病防治上的應用情境及所需資料,也與外部單位締結合作研究關係,希望透過建立良好的公私協力合作模式,引導相關產業發現傳染病應用人工智慧等新興科技的潛力及開發價值。進而補足資訊及技術落差。包括了行政院、國發會資訊處、中央與地方的會議,疾管署都有參與,並且分享在產業中的實作心得。

另外一類的資訊業社群,則包括媒體記者會、指標企業、合作案新聞露出、相關業者合作、台灣電腦公會成果分享、流感預報站、LINE@疾管家、防疫雲疫病通報系統、Facebook-1922防疫達人、Instagram、LINE@、twitter等官方帳號

劉定萍說,未來可能在預算上,還需要特別規劃,才有機會外聘專業資訊人員,進而銜接未來研發替代役的空缺。此外,防疫與醫療雖然在核心發展面向有些不同。不過數據的轉化仍舊類似。像是圖像化的流感預報。民眾就可以自主戴口罩、打疫苗,使得健康促進有成效。

雖然研發替代役在疾管署的技術成長雖然沒有像在資訊產業的那麼快,但劉定萍表示,疾管署的研發替代役都多了一份社會責任與不同的技術努力方向。而疾管署也透過讓研發替代役,獨立與合作執行專案的方式,完成不少案子。讓役男退役求職時,仍有不少成功的作品可以提供企業參考。

未來醫事檢驗單位,或許能夠將資料分享給醫院。醫院得知流行性疾病的種類與應注意的事項,就可以從民眾衛教與院內防護做起,提升整體國民健康。

在大數據分析、人工智慧、影像辨識等等多元技術發展快速的現代,劉定萍認為,如何應用技術很重要。除了希望未來實驗室資料可以加入自動通報之列以外,AI加上電子病歷,更能夠達到自動化的成效。在檢驗端,若是檢出病原體與相關符合症狀,電子病歷就會自動帶出。

在疫情調查部分,也努力將病媒蚊調查與地方GIS系統結合。智慧型手機定位蚊多的孳生源,各地方單位都建檔。再整合AI的技術,可以提供中央與決策層級數據,進而給予第一線人員指令。

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