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2020-01-31

【防疫新思維】善用大數據分析+醫療機械人應對「武漢肺炎」

  俗稱「武漢肺炎」的2019新型冠狀病毒(2019-nCoV)來勢洶洶,除了中國,疫情現已蔓延至亞洲及歐美多國。其實,在智慧城市布局中,也有「智慧防疫」的考量——透過疫情趨勢推算與民眾遷徙分析,找出病毒擴散模式和路徑,從而作出相應的防疫決策。

 

  利用超級電腦和數學模型建構智慧防疫平台,可說是國際間的防疫新思維。其實早於2008年,Google就推出了流感趨勢預測平台「Google Flu Trends(GFT)」:GFT團隊挑選出數十個跟流感相關的關鍵字,參照關鍵字的使用量組合,通過數學模型預測一星期後流感爆發的機會率。它曾成功推算2008年流感的發病率,可惜往後的預測結果卻不再準確——若非低估很多,就是高估許多。究其原委,GFT所用的資料數量雖則龐大,但卻相對較雜,包含太多不準確的樣本,以致干擾預測結果。盡管Google在各界猛烈抨擊下停止了GFT的運作,惟這卻成為以大數據和數學模型推算疫情趨勢的濫觴。

 

GFT團隊於2009年發表研究報告指,只需分析數十億搜尋中45個跟流感相關的關鍵字,便能比美國疾病管制與預防中心提前兩週預報2008年流感的發病率。(圖片來源:Google Flu Trends)

 

  較早前,港大醫學院世衞傳染病流行病學及控制合作中心以數學模型推算,光是武漢市可能就有43,590名確診者或正處於潛伏期的患者,病例個案大概每6.2日便會倍增,預計在4至5月間達到高峰,之後逐漸減退。此外,英國倫敦帝國學院全球傳染病分析醫學研究會中心則推算,武漢肺炎感染人數可能已達十萬之數。

 

  另一方面,參照「百度指數」的數據,自武漢封城後,當地用戶搜尋最多的是「n95口罩」、「體溫計怎麼用」、「84消毒液」等關鍵字,顯示武漢人自我防疫的意識提高了。此外,「試劑盒」、「核酸檢測」也是搜尋量很高的關鍵字,這間接印證了武漢醫療資源緊張的狀況。除武漢外,疫情較為嚴重的城市如廣州、北京等,「新型冠狀病毒」的搜尋量亦很高。

 

根據百度指數的數據,「紅包」依然是農曆新年期間的熱門關鍵字,但自武漢肺炎爆發後,「口罩」的搜尋量卻大幅拋離「紅包」。(圖片來源:百度指數)

 

  百度旗下另一款產品「百度遷徙」,可基於地圖大數據顯示出用戶移動軌跡。國內有人利用百度遷徙的數據對武漢流動人口進行分析,結果發現武漢人口主要遷移至廣東省、長三角以及其周邊城市,人口流入數量與當地確診病人數量呈現了一定的關聯性。

 

中國網絡上流傳的一張圖片,看似是某電訊商以手機漫遊大數據描繪武漢人口移動路徑;理論上,漫遊大數據結合號碼實名制的身份資訊,只要武漢人不關機,不扔掉手機,即可被追蹤到,有助衛生部門掌握疫情流向。(圖片來源:互聯網圖片)

 

  美國約翰霍金斯大學(Johns Hopkins University)系統科學及工程中心亦創建了一個電子地圖平台,匯集世界衛生組織(WHO)、美國疾病管制與預防中心(CDC)、中國疾病預防控制中心(CCDC)、以及中國國家衛生健康委員會的數據,以便民眾緊貼疫情。根據此地圖顯示的趨勢,中國境內的確診人數正持續攀升,升幅遠遠拋離海外。為阻止武漢肺炎繼續向全球擴散,多家航空公司已減少或暫停飛往中國的航班:國泰航空將逐步減少5成中國航班;英國航空暫停所有往返中國的航班;韓國廉航首爾航空暫停所有飛中國客機;印尼獅航亦暫停往返中國15個城市的航班。

 

  為求進一步控制疫情,曾接觸確診病人或具有湖北旅遊史的人士,必須居家隔離14天。但如何確保居家隔離者沒有擅自離家出外活動,卻是一個令人頭痛的問題。為解決上述難題,台灣中央流行疫情指揮中心將向每名居家隔離者派發一部智能手機,透過手機定位判斷當事人有否擅離居所。同時,每天將不定期致電給居家隔離者了解其健康狀況,並確認其所在位置。假如發現隔離者沒有回覆或離開定位地點,即會發訊提醒;若不回應訊息的話,就會由警方介入了解;如有需要,更會作出強制隔離安排。

 

約翰霍金斯大學整合多個官方數據來源,為全球網民提供持續更新的疫情資料地圖。(圖片來源:gisanddata.maps.arcgis.com)

 

目前用作診治美國武漢肺炎病患者的醫療機械人,其設計應與圖中的機械人相近。(圖片來源:InTouch Health)

 

  除管控潛在病患者外,醫治確診病人亦有運用智慧科技——美國首名武漢肺炎確診病人現正接受機械人治療法。負責治療這名患者的華盛頓州西雅圖埃弗里特醫療中心傳染病科主任喬治‧迪亞茲(George Diaz)表示,病人是被安放在隔離艙內,連人帶艙直接送到隔離病房;醫生則會坐在隔離病房外,操作配備攝影鏡頭、收音咪和聽診器的醫療機械人進行治療,確保醫護人員不會被感染。

 

  所謂「防患於未然」,如果日後智慧防疫平台能夠跟其他數據庫進行交叉分析,例如電子病歷數據、人口統計數字、歷年溫度與濕度變化、空氣污染指數記錄、甚或社會經濟活動資料等,便可從中挖掘更多深層價值;譬如說,可建構針對華人的特殊病毒與基因數據庫,為未來的防疫決策做好準備。

 

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