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因应武汉肺炎 医疗大数据掌握疾病热点与人流管控

台北市立联合医院中兴院区与各中央与地方健康医疗疾病单位,积极应对武汉肺炎来袭。蔡腾辉

武汉肺炎(2019新型冠状病毒/2019-nCoV)现在中国大陆确诊人数已达7,700人,死亡病例也已超过170例,对于这样持续扩散的高传染力疫情,台北市立联合医院中兴院区医务长蔡景耀认为,疾管署(CDC)、卫福部、各医疗院所,大数据分析与疫情通报都能有智能化应用,需要民众共同合作,进而能提升各地区的医疗质量、生活健康水平、防疫成效。

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疾病热点分析 有助于人流管控与疾病爆发预测

比方说,从武汉机场固定输出的航班数、每航班的人口流向,这些细部资料的交叉比对,都可以算出在疫情快速传播的过程当中,全球所有城市中,前20大较危险的疾病热点城市可能有哪里些。同时蔡景耀也举例,先前也有单位计算出因为加总航班吞吐量与旅客人次等等因素,泰国曼谷机场是第1名的疾病发生热点,接著为东京、香港,台北市则位居第四名。

在疫情通报的智能化通知上,除了TOCC的内容通报,包括旅游史(Travel)、职业史(Occupation)、接触史(Contact)及群聚史(Cluster)等,还有就诊资料、健保等许多资料都能够提供数据单位运算,并且预测未来可能的人流状况,才能提早预防与配置医疗人力。

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领先指标需要分析病毒、基因、就诊等综合资料

虽然现在传染途径已经证实为人传人,然而治疗方式仍有待医疗研究机构努力,不过蔡景耀认为,台北市立联合医院以及各中央、地方防疫机关与医院,如疾管署、卫福部等单位,都已积极成立疾病管制与应变中心,也希望在掌握更多疾病相关数据,包括基因变异、感染病症严重资料、潜伏期后的医疗照顾处方资料之后,未来能有更多的预测与领先指标。

蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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