Omicron引發全球警戒，若能及早預警社區疫情，即可望預防重演5月大爆發，台大醫院部最近與台灣大學地理系合作，開發出「多層次感染症地理資訊系統」，可從患者徵狀和病源體資料，搭配地理資訊找出病毒動態模式，用該院2018年資料驗證也證實其準確性，將來有望開發為主動監測系統，結合爆發群、人流、車流等資訊，便能預測可能爆發疫情的區域。
台大醫院急診部在疫情期間與台大地理系合作，開發出這套多層次感染症地理資訊系統，今由院方召開記者會發表成果，期待該系統將來能主動監測疫情，像雷達般及早發現疫情蛛絲馬跡、防患未然。
台大智慧醫療中心副主任李建璋說，早在1854年，倫敦婦產科醫師即利用地理資訊系統來發現痢疾與水源有關，與當時主流的空氣傳染認知不同，卻化解了疫情，數十年後才證實痢疾感染途徑來自微生物，透過地理資訊，是有可能在還不了解微生物時即阻止疫情爆發。
李建璋表示，目前的地理系統以被動式監測為主，主要是透過醫院通報，這需要高度依賴前線醫師的警覺性，有通報後才能展開回溯性追蹤，但除會造成時間延遲，得追著疫情跑，也缺乏病源學相關資料搭配，因此台大醫院與台大地理系合作開發這套系統，盼能在大爆發前主動示警。
針對此系統，李建璋說，醫院可在疫情來臨時最先感知異常，而透過地理資訊後，可將咳嗽、嘔吐等臨床徵狀，與檢驗的病原學資訊及發病時間、就診時間、個案居住地等資料結合，進而分析出時間、地點關係，這就有可能提前找出可能感染源，也可提供防疫單位在風險分析作為參考。
而台大利用2018年的資料，成功驗證該系統能找出當年的流感、腸胃道症候群等疫情的明確引爆點。
李建璋表示，過去先用歷史資料做驗證，下一步就是把它變成主動即時的監測系統，可結合人流、車流、快篩等資訊，讓地方醫院也能為中央把關。
台大地理環境資源學系教授溫在弘則說，這套系統除可呈現空間資訊，並結合時序，進而找出群聚出現、消失的生命周期，同時反映疫情嚴重度；下一步目標盼可預測單一群聚、複數群聚等變化，進而預測疫情爆發甚至是爆發模式。
此外，台大醫院最近也將照護確診者的經驗集結成冊、出書，台大護理部主任胡文郁說，護理同仁在照護流程、防疫物資調配等都盡心盡力，大家照顧患者的精神，讓人非常感動，且不管是戴口罩、穿脫防護衣等也相當熟練，這方面經驗需傳承，希望透過書本供其他護理同仁參考，畢竟疫情還沒看到終點，期待護理同仁都能好好照顧自己。
(黃仲丘／台北報導)
