衛福部疾病管制署資訊室室主任吳宣建

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


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