投入現代化科技 發展醫養合一計畫
臺灣整體防疫表現備受肯定的關鍵，在於運用多種智慧科技協助，成為全球少數沒有實施實體封城，卻能有效阻斷病毒傳播的國家。
採訪／施鑫澤‧文／林裕洋‧刊期／2023.06
新冠病毒（COVID-19）從 2019 年底爆發至今，在全球已造成高達七億多萬人染疫，若以死亡率 1% 粗估，死亡數約在七百萬人左右。相較較之下，儘管 2022 年臺灣在採取與病毒共存的策略後，染疫人數至今也突破千萬大關，不過受惠於疫苗施打率高，加上相關治療藥物齊備，死亡數則在 19,000 人左右，死亡率僅為 0.19。此波延燒超過三年的疫情，在病毒力弱化下，各國政府都紛紛取消防疫規定，且調降為一般傳染病，2023 年 5 月 1 日臺灣也將 COVID-19 改第四類法定傳染病。
臺灣防疫成績備受全球肯定，除仰賴指揮中心的決策、民眾的配合之外，醫護人員更是扮演重要後盾。以臺北市聯合醫院和平婦幼院區為例，身為中央指定台北區傳染病應變醫院，最早在 2020 年就已參與武漢包機採檢，2021 年疫情大爆發之後，第一時間展開應變措施，同步展開國內第一批採檢站架設工作，萬華剝皮寮採檢站的設立標準，更是推動後續防疫的重要關鍵，根據後來模型的推導，若是當時沒有這樣的付出，當時萬華感染人數可能會是現在已知的八倍之多，醫護團隊的無私付出，堪稱是讓臺北市民維持正常生活的最重要醫院之一。
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北市聯醫和平婦幼醫院院長許家禎回憶，2021 年五月進入社區傳染模式，當時奉命前往萬華剝皮寮架設全台第一個社區採檢站，面對接連爆發社區的群聚感染事件，接到命令後，必需在 4 個小時內完成架設第一個採檢站，由於臺灣當時沒有架設社區採檢站的經驗，因此只能依照過往智慧，配置合理數量的醫師、護理師、醫檢師等等，而硬體的設置，後續依照實際狀況逐步修正，這一些努力，最後也成為全國設立採檢站的重要參考。同步也在中興院區、和平婦幼院區的急診室外面，架設採檢站，防堵疫情快速傳播。
事實上，自從 SARS 之後，這二十年內，和平醫院還負責 H5N1、H1N1、伊波拉等防疫工作，在傳染病防治上做出很多的貢獻，早在第一波疫情爆發初期，就準備好接受大量 COVID-19 病患的收治工作。
許家禎院長指出，儘管和平醫院被指定為傳染病應變責任醫院，在第一時間提供醫療援助，但是這一次面對數萬感染病患，無法由一家醫院承擔。他認為臺灣防疫能成功度過關鍵，在於各醫院之間的協同合作非常緊密，才能應付來自四面八方的大量病患。不論醫學中心的臺大、榮總、三總、國泰…，或是跨縣市的合作醫院、區域醫院、地區醫院等等，同時間都盡力收治許多 COVID-19 病患，各醫院之間透過分流病患方式，避免發生醫療崩潰事件。許家禎建議若日後發生類似大規模流行病，還是要採取分工合作方式，避免由單一醫院承擔此重大工作，確保臺灣醫療量能不至於崩潰。
智慧醫療科技立大功 捍衛民眾健康大功臣
在長達三年多的抗疫過程中，臺灣運用多種智慧科技協助，成為全球少數沒有實施實體封城，卻能有效阻斷病毒傳播的國家，也成為許多國家學習的模範生。在抗疫過程中，有效運用智慧裝置協助醫療的進行，例如藍牙聽診器的引進，同時透過手機定位疫調，執行有效率的科技防疫，在雲端監控防疫物資存量及大數據的分析，作為防疫準備的重要參考，並在醫院、防疫旅館之間，架設區域聯防資訊系統，提高了染疫病患的醫療安全，開通通訊診療提供服務，這些努力，捍衛了臺灣民眾的健康。
以智慧裝置協助醫療的進行來說，COVID-19 疫情爆發初期，在尚且沒有疫苗問世的狀況下，醫護團隊都必須全副武裝照顧確診病患，但是對於在負壓隔離病房內的確診病患，很難運用傳統聽診器掌握病人的呼吸狀況，唯一辦法就是透過不斷拍攝 X 光片，了解病患的肺部變化。對於確診病患來說，每天拍攝 X 光又有輻射過量的疑慮，所幸應用臺灣廠商推出藍牙聽診器方案，讓醫師可以透過螢幕指導病患調整聽診器的位置，收集資料，藉由藍牙的傳輸到護理站。而心跳、呼吸聲可從藍牙喇叭播放出來，做為每天診斷和追蹤病患狀態的參考，成功克服了穿上三級裝備，無法使用傳統聽診器的困擾。
許家禎指出，新版本的藍牙聽診器，還增加紀錄聲紋的功能，藉由於聲紋的收集，日後大數據的應用，未來也可以在遠距醫療或偏鄉離島服務上，幫忙做出輔助診斷。由於臺北聯醫體系也負責連江縣（馬祖）的醫療支援，未來若有病患不確定是否罹患 COVID-19 或者其他嚴重肺炎，當地醫療人員便可在藍牙聽診器錄下聲紋後，透過與後臺資料庫系統比對，及時提供診斷的輔助，對現場醫護團隊，幫助做為治療方針的參考。這樣的例子在防疫期間很多，藉由不斷的應用智慧科技，達成兼顧防疫與醫療的目的。
善用手機定位科技 提高疫調精準度
在防疫的過程中，疫調工作是非常重要的一環，也無比辛苦。在找尋匡列可能感染者及清掃汙染場所方面，防疫團隊可以說是傾盡全力。不幸人力有時而窮，面對少數個案或許還能應付，但對於上千，甚至上萬的海量感染者的疫調工作，就變成一項極為沉重的負擔，甚至是不可能完成的任務！
「疫情爆發初期，我們會根據確診者的足跡進行消毒，因此疫調工作變得非常重要。但有時候確診者可能無法想起每個去過的地方，又或者想要刻意隱瞞某些資訊，此時手機漫遊定位紀錄就很有幫助。」許家禎解釋：「當時根據傳染病防治法，請五大電信公司跟電信警察，針對確診者提供相關資訊，以每分鐘做出手機定位紀錄圖。再透過定位圖，協助確認者能正確回憶足跡，藉此降低疫調人員的工作負擔。」透過科技的幫助，比對足跡及可能的接觸者，找到需要進一步採檢確定的接觸者，這一科技方式的介入，有效降低了疾病的傳染速度，居功厥偉！
除此之外，為能掌握居家隔離、居家檢疫者落實情形，降低社區傳染風險，避免影響防疫措施的推動。在疫情期間，我國指揮中心在採取電子化，加速入境資料檢核及程序之外，結合後端「電子圍籬智慧監控系統」，透過手機定位方式掌握行蹤，以確保防疫措施之落實。
事實上，使用手機定位科技初期，一開始也引發不少民眾認為有侵害隱私權的疑慮。不過依個人資料保護法中的第 15 條規定，「公務機關對個人資料之蒐集或處理，除第 6 條第 1 項所規定資料外，應有特定目的，並符合執行法定職務必要範圍內、經當事人同意、對當事人權益無侵害等三種項目之一」。而中央流行疫情指揮中心則是依照傳染病防治法第 17 條規定成立，並依照相關實施施辦法第 3 條規定，用於疫情監測資訊之研判、防疫應變政策之制訂及其推動等，所以完全符合個人資料保護法的規範。
妥善掌握防疫物資 維持整體防疫能量
2020 年初 COVID-19 病毒從中國武漢逐步向全球散播之際，行政院在著手盤點口罩庫存量外，也採取禁止口罩出口的措施，此舉被認為是臺灣能夠抗疫成功的重要措施之一。關鍵在於口罩是重要的防疫物資，若沒有妥善進行控管與調配，恐怕會被不良廠商惡意囤積與哄抬價格，除會讓一般民眾陷入恐慌之外，也會影響整體防疫作為。為此，臺北市政府建立一套雲端監控防疫物資存量及分析系統，藉此掌握口罩、面罩、防水隔離衣等，在各個醫療院所之間的庫存狀況，作為整體物資調配的重要依據。由於北北基桃的民眾生活關係非常密切，所以臺北市政府後續也與新北市、基隆市、桃園市串連，最後更納進宜蘭縣，透過防疫物資之間的相互調配，保護醫護人員、民眾的健康。
在整體防疫過程中，醫院、防疫旅館區域聯防的建立，為確診者提供了重要的醫療安全保障，減少了死亡，相當重要。許家禎院長指出，2021 年臺灣疫情大爆發時，採取將輕症病患安置防疫旅館的策略，避免發生醫療崩盤。首先開發防疫旅館使用的醫療監測系統，確保最新的住民健康資訊能及時取得。但是當時若病患突然病情惡化，防疫旅館只請救護車協助送醫，然而在當時醫療緊繃的狀況下，常會發生醫院無法及時支援的冏境。
為此，臺北市政府制定區域聯防機制，由各醫院分別負責特定的加強型防疫旅館，派駐護理人員在現場，當有病患出現病情惡化時，醫療團隊可透過即時的回報狀況迅速處理，避免發生病情延誤。若該病患有更進一步的醫療需求，由於醫護人員都是同屬一個體系，在資料收集和轉回住院比較方便，醫院病床調整上也會相對快速。
至於通訊診療部分，在疫情期間也大幅舒緩基層醫院與診所的壓力，讓接受隔離及偏遠地區的民眾，在當地就能接受診斷，免去長途奔波之苦。並透過藥師公會合作的送藥到宅，支援許多在宅隔離患者藥物的傳遞。
借鑑紅藍軍概念 即時檢測自身防護能量
長久以來，擁有大量病患個資的醫療產業，對民眾的生存至為重要，是國家的基礎建設一環。但是面對層出不窮的駭客攻擊，也需要提高保護的意識。尤其從 2017 年 Wanna Cry 勒索病毒問世之後，全球各地無差別的攻擊，讓醫院遭受攻擊頻率更高，也讓醫院的資安工作更顯得重要。許家禎認為醫院資安防護分成兩部分，首先是必須引進紅藍軍的概念，透過不斷測試自身的基礎設施與資安防護能力，才能了解現有架構的不足之處，最後依照測試結果與醫院制定規範，逐步做好補強與改善。
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以 2022 年臺北市聯醫體系發生大當機事件，事後追查發現肇因於新增的印表機數量過多所致。由於開始政府採取與病毒共存策略後，民眾開始恢復到醫院看診，發現印表機的列印速度跟不上門診需求，於是提出採購印表機的需求。結果當大量的印表機到貨，並接上不斷電系統之後，因為超出不斷電系統的負荷能力，而出現警告的紅燈。儘管當時現場人員已緊急將印表機電源拔除，但已經讓不斷電系統的電池故障，最終導致當天早上最重要的醫療資訊系統（HIS）大當機，嚴重影響到醫療的運作。
「我們沒想到會因為增加印表機導致 HIS 系統癱瘓，自然也沒想過不斷電系統的負載容量上限，以及加入相對應的防呆機制，這正是前面提到引進紅藍軍概念的重要性。」許家禎解釋：「如同多數醫院，聯醫體系也會定時進行資安攻防演練，從中找出現行資安防護架構或系統的弱點，作為後續補強的參考方向，也藉此強化我們自身的核心系統技術能力。」
善用醫療大數據 發揮預算最大效益
隨著全球人口向都市集中的趨勢，對醫療體系帶來前所未有的衝擊。因此，現今愈來愈多醫院正運用大數據、AI 等日益成熟的工具，分析醫院內部的大量資料數據，作為醫院的管理、發展精準醫療，以及資源調度的重要依據，是 AI 目前最直接影響醫院運作的一點。
許家禎認為醫療大數據首先應用在醫院管理中，以致力扮演最佳社區醫院的臺北市立聯合醫院和平婦幼院區，積極投入醫療大數據的分析及應用。根據該醫院統計為例，位於中正萬華區的和平婦幼醫院，主要病患來自於萬華地區，第二跟第三名卻分別是新北市、大同區，而非多數人想像的中正區。許家禎說明：「我們認為關鍵在於中正區有較多的醫療資源選擇，比方說臺大醫院，加上是公務機關的聚集地，許多在此工作的民眾並非住在中正區，所以當地民眾特別到和平婦幼醫院就醫的比例並非最高。」許家禎表示，能夠實用的數據才是好數據，AI 發揮效率的極限，透過前述醫療大數據的分析連結，在編列年度預算時，可依照實際的數據，根據就醫的主要醫療需求，將寶貴預算投資在民眾最需要的地方，更新設備、擴大醫療量能等都以數據來引導，讓民眾的需求能夠得到最大程度的滿足。
而在醫療大數據的第二個應用，即是精準醫療，透過完成模型訓練的 AI 模組，協助分析電腦斷層、核磁共振等資料，可協助醫師挖掘出潛在病灶。第三個應用，則是運用在疫病超前佈署上，如疫情爆發期間全球隔離政策不同，臺灣疫情流行指揮中心透過醫療大數據分析協助，逐步修正防疫隔離規定，兼顧民眾的生活與防疫需求即是一例。
目前臺北市立聯合醫院和平婦幼院區運用醫療大數據協助，正汲汲投入臺北市莒光社宅的醫養合一計畫，透過掌握每個住民的健康與用藥狀況，致力扮演最佳社區醫院的工作。同時透過分析，了解住民的營養及健康管理，這也是科技直接挹注健康產業的另一實例。
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