疾管署串聯全臺醫學研究重鎮，靠防疫雲快速掌握疫情資訊

遙想2003年SARS疫情大爆發，引起臺灣民眾極大恐慌，光是境外隔離、接觸者隔離人數，總共就有14萬人，使量測體溫變成、隨身攜帶口罩也人人每日的例行公事。在醫療資訊尚不普及下，任何可疑病例的通報，甚至連醫護人員上戰場所需要的口罩、防護衣等醫療設備的需求，醫院還得透過傳真方式，將資訊傳送至疾病管制署。然而近年的高雄登革熱、臺南登革熱疫情，伴隨著資訊技術的進步，疾病管制署不僅能夠即時監控疫情，還可以透過視覺化圖表，觀測疫情趨勢走動，訂定更有效的防疫策略。

衛福部疾病管制署（簡稱疾管署）資訊室室主任吳宣建表示，防疫作業的關鍵在於，綜觀了解各地疫情擴散的資訊，才能讓高層做更有效率、精準的防疫決策，「而疫情資訊的來源，必須仰賴各地醫生，主動向疾管署回報疫情。」

吳宣建表示，動輒上萬感染人數的傳染疾病，在疾病通報上將會帶給醫院極大的負荷，像是2014年高雄爆發上萬人登革熱疫情，次年臺南也同樣淪陷成為疫區，醫生除了診斷病患，還得處理各類例行公事，「得要設法讓複雜的通報作業，整合至統一階段就可處理。」有鑑於此，疾病管制署也在2014年開始架構防疫雲，簡化各大醫學中心疾病通報的作業。

架構防疫雲，簡化疾病通報程序

目前疾管署防疫雲總共納入了2個通報項目，第一是法定傳染病自動通報。在這個通報機制中，吳宣建表示，醫生在各地醫院登記病例，通過病例審查後，醫院內部的資訊系統就將病例資料回傳至疾病管制署。

再者是實驗室傳染病自動通報系統，在實驗室人員完成病人檢體檢驗，完成回報程序後，疾管署則會綜合檢體病原菌數、醫院回報疾病種類等訊息，進一步決定防疫策略。

目前疾管署最大宗的資料是數億筆的急診通報、疫苗接種資訊，吳宣建表示，疾管署資料倉儲已經累積46.6億筆資料，容量總占1.6TB。但是防疫雲面臨的挑戰，除了要應付大筆疫情資料的匯入，還必須建立統一的資料傳輸格式。

最初透過人工輸入的通報作業，數據流量並不會帶給資訊系統太大負荷，但是隨著資訊化演進，加速了資料流通速度，「每秒鐘得處理數千筆的病例資訊」，開始對疾管署資訊基礎架構的效能產生考驗。

結合即時分析、批次處理，提升系統效能

吳宣建表示，建置防疫雲的初期，每筆病例資料平均得花上10秒鐘才能處理完畢，「這樣的效率實在令人無法接受。」也因此，資訊中心開始利用今日常見的雙數據流架構，分別處理即時資料、批次資料。

他解釋，在新設計架構中，系統除了可以滿足即時的病例資料檢核，另外，透過批次處理設計，按照資料傳輸時間先後進行排序。在尚未處理前，系統僅會告知外部使用者目前已接受資料，待處理完畢時，會再進一步發布處理程序完畢的通知。在建置防疫雲的過程中，疾管署也有獲得行政院雲端計畫專案辦公室、資策會的協助，進行系統效能調教。吳宣建表示，原本即時數據處理耗費的時間，從10秒縮短至1秒以下，而批次處理程序每秒鐘也能處理數千筆的資料。

除了資訊團隊外，疾管署疫情中心參與系統建置的程度也相當高。吳宣建表示，由統計、流病、醫師及公衛人員組成的疫情中心，會以醫師的臨床經驗為基礎，回報資訊系統操作面的問題，引導資訊室建置正確的系統流程。疫情中心也會利用防疫雲所收集的資訊，產出視覺化應用、圖表，協助高層進行決策判斷。

而疾管署建置防疫雲，也和各家醫學中心介接，建立傳染通報管道。過去流程中，首先，得經由醫生判定該病患為確診案例，並進行登記。接著病例資料則交由感染管制人員處理，確認無誤，進行第二次登記後，才通報至疾管署。在建置防疫雲後，感染管制人員只需確認醫生登記病例無誤後，就可完成通報作業。

透過防疫雲，每一筆通報程序約可以減免6至8分鐘的作業時間。假設碰上某地爆發出疫情，動輒上千，甚至上萬的確診案例時，醫院不只需要治療病患，還得花上額外時間與疾管署回報疫情，「跟防疫雲介接後，至少可以減輕通報作業的負荷。」

吳宣建表示，疾管署在2014年開始推動防疫雲建置計畫，雖然目前仍屬於實驗性階段，但已經和全臺37家大型醫學中心、區域醫院完成資訊串接，「光是這37家醫院的法定傳染疾病通報率，就超過全臺灣的5成。」盤點疾管署旗下40至50個通報系統，現階段防疫雲只有納入法定傳染病自動通報、實驗室傳染病自動通報。

而他也計畫，在今年度防疫雲2.0計畫中，慢慢將其他通報系統一同收編至防疫雲運作。

此外，現在防疫雲鎖定的通報對象多以大型醫院為主。但在近年南部地區爆發登革熱時，許多通報來源是來自地區小診所的醫生，「讓更多小型醫院加入防疫雲，也是未來的目標。」

統一資料傳輸格式，串接全臺大型醫學中心

然而，要跟全臺37家相異醫院進行資料串接，其中一個挑戰，便是制定統一傳輸格式，減少品質不佳數據出現的頻率，「想要拿到乾淨的資料，得先定義資料傳輸的協定、格式。」

他表示，目前疾管署採用國際通用的臨床文件架構（Clinical Document Architecture，CDA）以及檢驗結果交換工具LOINC（Logical Observation Identifier Names and Codes），作為資料交換的標準格式。不論是CDA、LOINC格式，除了符合國際標準、機器可讀，資料中每個數據代表的意義、資料欄位的長度都有明確定義。

首先，源自美國的CDA格式，為了加速電子病歷交換而生的標準。但是考量CDA標準內的XML標籤格式較為複雜，導致學習門檻較高，疾管署尋求臺灣醫學資訊學會的協助，打造出一套更為簡單使用的Green CDA格式，「透過轉換程式，Green CDA也可完全相容於CDA格式。」

除了電子病例資料格式的統一，疾管署也利用LOINC格式，制定實驗室檢驗資數據規格的標準，將實驗室的檢驗結果資料，轉譯至LOINC代碼，加速醫療單位及疾管署間的資料交換程序。吳宣建表示，過去每家不同的實驗室，研究人員各自都有一套標準的實驗手法、數據描述方法。他舉例，過去B型肝炎檢定實驗結果的數據，A實驗室採用病毒量為單位，而B實驗室則採毫克為單位，「光是數字，並無法判斷其背後所帶來的意義。」在引入LOINC格式後，疾管署才能將實驗過程、結果產出，統一制定描述格式。

導入Power BI，簡化資料視覺化難度

利用防疫雲打通資料收集的關節點後，進一步就是利用數據，打造視覺化的應用呈現。吳宣建表示，疾管署資訊室的重點業務，就是建立起資料倉儲、資料ETL的基礎架構，讓疫情中心可以進一步打造視覺化、大數據分析等應用。在2015年，疾管署也導入微軟商業智慧工具Power BI，監控各傳染疾病的趨勢走向，像是重症患者數量、死亡人數等資訊。此外，也可以利用Power BI，與各年同時段資料進行比較，觀察傳染疾病的趨勢有無改變。

還未導入Power BI之前，疾管署主要是靠Excel作為資料分析工具，執行樞紐分析、產出統計報表，但是礙於Excel匯入資料筆數的限制，資料分析人員得批次將數據匯入。除此之外，資訊室過去也得高度參與資料視覺化作業，吳宣建解釋，由於數據分析並不是資訊人員的專長，疫情中心在繪製圖表過程中，所需要的數據、橫軸及縱軸等參數資訊，都要來回和資訊中心溝通。

他認為，Power BI為疾管署帶來的便利性在於，「讓具備資料敏感度的人員，可以擁有自行產出圖表的能力」，同時也減輕資訊室開發程式專案的壓力。吳宣建表示，現有公務體系中，微軟作業環境是主流，因此Power BI目前是疾管署的重要分析工具。不過他表示，Power BI不能滿足所有資料分析、視覺化的需求。因此疫情中心同時也有使用SAS視覺化分析工具（SAS Visual Analytics），或是使用R語言、Python自行開發分析工具。在2016年起，疾管署也開始將Power BI推廣至臺灣各地的衛生局，除了加強各單位的資料分析能力，讓防疫決策執行得更有效率。

推動開放資料平臺國際化

在2016年，隨前行政院長張善政強力推動開放資料政策之下，疾管署也將內部資料，經過去識別化、個人隱私處理後，開放至國發會資料開放平臺，以及自建開放資料平臺。目前疾管署開放資料的授權，也相容CC4.0之規範，讓政府或民間有創意的開發者，可以自由進行加值應用。

為了追趕國際化，疾管署自家的開放資料平臺，使用者還能自行切換中文、英文使用介面。吳宣建認為，如此做法，除了國內社群可以自由利用開放資料，在疾管署釋出傳染疾病的相關資料後，也可以讓數據在全世界各地流通，而疾管署更大的野心，就在於利用開放資料平臺，「達到資料外交的目標。」

由於目前傳染病開放資料發布格式還未有嚴格的規範，吳宣建認為，在現代開放資料的趨勢，想要成為其中的領先國家，不是首先釋出資料，取得領導地位，「就是制定標準，讓同區域的國家追隨」，希望能透過開放資料平臺，與周邊國家形成盟友關係，「甚至變成聯盟中的主導者。」

 CIO小檔案 

吳宣建

衛福部疾病管制署資訊室室主任

學歷：國立臺灣工業技術學院（現已改名臺灣科技大學）電子工程技術系

經歷：曾任交通部電信總局專員、國家通訊傳播委員會資訊科科長，現任衛福部疾病管制署資訊室室主任，在2014年開始推動疾管署防疫雲3年計畫，加速傳染病通報程序，2015年也引入Power BI分析工具

 機關檔案 

衛福部疾病管制署

●　地址：臺北市中正區林森南路6號

●　成立時間：原行政院衛生署防疫處、預防醫學研究所及檢疫總所三單位，於1999年合併成立疾病管制局，2013年因應行政院組織改造，改名為衛生福利部疾病管制署

●　主要業務：執掌全國傳染病防治業務，建立現代化防疫體系

●　員工數：約630人

●　署長：周志浩

 資訊部門檔案 

●　資訊部門主管職稱：資訊室室主任

●　資訊部門主管姓名：吳宣建

●　直屬主管：副署長

●　資訊部門人數：18人

●　IT預算：5,600萬元（106年度）

 IT部門大事紀 

●　2014年：推動防疫雲3年計畫

●　2014年：資安責任B級機關升級為資安責任A級機關

●　2015年：全面導入POWER BI等分析工具，進行大數據分析與呈現動態視覺化的分析結果，並且進行全國預防接種管理系統改版計畫

●　2016年：配合擴大推動政府資料開放政策，完成資料開放平臺

●　2017年：續推防疫雲2.0計畫，將更多醫院納入通報對象