家有幼老免擔心,衛福部流感預報站正式上線!讓民眾即時掌握流感動態、做好準備

家有幼老免擔心,衛福部流感預報站正式上線!讓民眾即時掌握流感動態、做好準備 衛生福利部疾病管制署攜手宏碁跨界合作,利用完善的健保資料、疫情監測系統,結合機器學習模型與大數據分析,於今日(4/11)正式推出流感預報站。民眾只要進入該網站,就能了解全臺未來四周的流感動態;預報站除了提供各區域的流感門診、急診就診人次的預測,還有各縣市流感就診人次的歷史資料。 文/王若樸 | 2018-04-11發表 衛生福利部疾病管制署攜手宏碁跨界合作,於今日(4/11)宣布流感預報站正式上線。疾管署防疫醫師解釋,民眾該如何解讀預報站的分析和預測。 衛生福利部疾病管制署攜手宏碁跨界合作,利用完善的健保資料、疫情監測系統,結合機器學習模型與大數據分析,於今日(4/11)正式推出流感預報站。民眾只要進入該網站,就能了解全臺未來四周的流感動態;預報站除了提供各區域的流感門診、急診就診人次的預測,還有各縣市流感就診人次的歷史資料。這些資料以視覺化方式呈現,包括地圖等,便於民眾理解。衛福部部長陳時中表示,流感預報站在就診人次的預測,誤差值幾乎都在10%以下,與國際的20%相比,精準度算相當高。陳時中也提到,SARS之所以讓人聞之色變,多半是因為民眾對疫情不了解,所以產生恐懼。而流感預報站的設立,就是為了讓大眾掌握流感動態,做好預防措施。對學校和學生來說,流感預報站可以讓老師、學生和家長知道接下來1個月流感是否會肆虐,進而能做好防疫準備。而在醫療診所方面,可以藉由流感預報站的分析,進行處方藥物數量的調配。至於政府方面,也可以參考未來4周流感動態,然後評估是否要多準備流感藥物和相關檢驗等。流感預報站,使用了疾管署的類流感監測系統資料、健保資料,以及政府開放資訊中的氣象資料和人口分布資料等,並由宏碁團隊以機器學習技術建立5種模型(Ensemble、ARIMA、RF、SVR、XGB)。這5種模型代表不同的流感預測模型,而疾管署和宏碁都推薦民眾先以紅線的綜合評估模型(Ensemble)為主要參考(如下圖)。流感預報站總共由4個部分組成:全臺概況、分區概況、類流感地圖,以及使用說明。在全臺概況中,有3種預測分析圖,包括門急診人數預測、門診人數預測和急診人數預測。在各項預測圖中,灰線代表各診人數的歷史資料,灰線之後的紅線和其他顏色的線,則代表不同模型對未來4周、門急診人數的預測。在分區概況部分,則將全臺畫分為6個區域、個別顯示歷史就診人次和預測的就診人次,包括臺北區、北區、中區、南區、高屏區和東區。而在類流感地圖部分,則顯示了就診人次的歷史變化,也就是將上周與再上周的就診人次相比,得出來的數值。類流感地圖以地圖方式呈現,顯示臺灣和離島各縣市,民眾只要將鼠標停留在某縣市,就會顯示就診人次變化率。此外,地圖旁也以表格顯示各縣市的就診人次變化率。除了資料的分析和預測,在各項標題旁,系統還會以紅、黃、綠燈來顯示流感的緊張程度。以界定範圍來說,紅燈表示,與上周就診人次相比,本周就診人次增加20%以上;黃燈則是介於15~20%間;綠燈就是小於或等於15%。以4月11日舉例,在全臺概況的「門急診類流感總就診人次」旁有個綠燈,是因為和上周就診人次相比,本周的就診人次下降30.73%,所以以綠燈表示。在使用說明部分,除了告訴民眾如何解讀預報站的數據,也提供預測準確值的公式和流感預報站所使用的資料來源,另外也顯示了疫情推估的5種機器學習模型介紹。關於這套流感預報系統的建置,宏碁前瞻技術總處副理吳侑峻表示,大約花了3至4個月完成。不過,他強調,在建置流感預報站的過程中,也遇到了挑戰,比如技術人員須補足公衛知識,以及該如何從龐大的數據中,找出真正會影響就診人次的因子等。至於未來發展,吳侑峻表示,他希望在預測值方面,可以區間估計方式呈現。目前的流感預報站,預測值是以點估計方式呈現,也就是給出一個完整的數值,比如60,936人。但吳侑峻認為,如果預測值以單一個數字概括,一些民眾可能會懷疑準確度。但如果以區間估計方式呈現,比如60,000~61,000人,民眾對於預測的準確度,也許會有較高的信心。文⊙王若樸

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