第一屆總統盃社會創新黑客松,經過3個月的選拔,終於在6月2日誕生最終的5組卓越團隊,由「搶救水寶寶」、「救急救難一站通」、「零時差隊」、「永不回頭」、「法扶-如虎添翼隊」拔得頭籌,提案主題包括自來水漏水偵測、急救照護通訊與資源整合、空中轉診後送作業流程精進、兒少家暴主動預防與弱勢法律扶助資源的有效分配,其中不乏採用機器學習、深度學習、開放API等新興技術。

總統蔡英文表示,這次黑客松由許多政府機關的年輕同仁與民間高手一起合作,試圖改變政府的作業方式,從中可以看到政府正在改變,而且是她上任兩年來政府最大的改變。她說,大多數提案的出發點皆是對於社會安全與人民照護的愛心,她不僅喜歡這樣的出發點,更對提案團隊的初衷感到敬佩。

總統蔡英文說,由這次黑客松可以看到政府在改變,而且是她上任兩年來最大的改變。

透過政府與民間的合作,蔡英文指出,政府可以從民間高手身上學習新的做事方式,而民間也不再自絕於政府之外,可以實際動手參與,一起創造新的改變,比起過去只能靠批評來推動政府進步,實際參與勢必更有成就感。

蔡英文表示,今年新版Web報稅系統就是政府與民間協作,共同解決問題的好例子。很多人都不敢相信,新版Web報稅系統會是政府做出來的產物。然而,「當我們把政府的門打開,就能成功打造一個有別於過往的系統。」

對於首屆總統盃黑客松的成果,蔡英文當場指示國家安全會議諮詢委員李德財與行政院數位政委唐鳳,要將競賽成果化為具體的公共服務,而不僅只是一場競賽。她表示,政府讓資料開放流通,有助於推動數位經濟,促成大數據與AI人工智慧產業的發展。

蔡英文指出,黑客松讓政府更了解民間,是一條正確的路,未來將會繼續推動下去。她表示,去年臺灣有3個團隊在美國NASA的黑客松競賽獲得很好的成績,啟發了政府自己來辦競賽,她期許未來與各國增加更多的交流,臺灣也能致力於全球性與區域性的問題改善。

美國在台協會(AIT)處長梅健華(Kin W. Moy)則表示,總統盃黑客松充分突顯臺灣的強項,他說:「你在哪裏可以找到一個自稱是無政府主義的數位政委?一位推動HITCON臺灣駭客年會的國安會諮詢委員?總統加上有社會意識的駭客,大家運用科技為社會上最迫切的挑戰尋找創新的解決方案,只有在臺灣。」

美國在台協會(AIT)處長梅健華說:「你在哪裏可以找到一個自稱是無政府主義的數位政委?一位推動HITCON臺灣駭客年會的國安會諮詢委員?……只有在臺灣。」

梅健華指出,黑客松早期在美國盛行,但臺灣很快就打出全球知名度。2016年美國國務院舉辦的魚客松(Fishackathon),就由臺灣的團隊奪得冠軍;臺灣也在去年美國全球駭客攻防大賽DEF CON CTF拿到第二名,而去年的美國太空總署NASA黑客松,臺灣也獲得最佳概念獎,他表示,臺灣無疑是用創意與程式碼解決社會問題的佼佼者。他也相信黑客松是培養勇於開創的精神,以及結合區域力量,解決挑戰最好的方法。

首屆總統盃黑客松為了展現政府對開放資料與資料創新應用的重視,選在今年3月3日國際開放資料日(Open Data Day)開跑,共收到104組來自政府機關與民間的提案。在3個月的選拔過程中,提案團隊經過層層考驗,通過初選的20組提案團隊,首先須經過三場工作坊與兩場指導會議,媒合民間專家與引導團隊發展出符合國家需求、具備社會影響力,以及具有可行性的社會創新提案。接著在5月19日複選評審後,誕生10組複選提案。最後在6月2日舉辦的Demo Day中,評選出最終5組卓越團隊。

總統盃黑客松五強之一:兒少受虐再犯預警機制

總統盃黑客松5組卓越團隊首先上臺介紹的「永不回頭」隊,很特別的是團隊成員由臺北市與新北市的家庭暴力暨性侵害防治中心聯手組成,他們與DS4G資料英雄計畫的民間資料科學高手合作,導入機器學習與人工智慧相關技術,建構出以家庭為中心的風險預警管理系統,協助社工更精準地配置資源,以降低兒少家暴受虐事件的再犯率。

「永不回頭隊」表示,此系統的資料分析是以家庭為中心,好處是能提供家庭的風險系數,以協助雙北市兒少保護社工進行判斷,在人力不足與服務品質受限的情況下,能夠提升調查個案的準確度,解決兒少家暴回頭客的問題,因為目前第一線志工處理最多的案件都是家暴再受虐。

此提案透過整合衛福部保護資訊系統的歷史資料,結合機器學習技術,建構出舊案再受虐的風險預警模型,讓兒少保護社工可以有效配置資源,及早進行高風險再犯個案的家庭訪視,以主動降低兒少家暴再受虐的事件。

在採用新的風險預警模型後,該團隊預期可以改善6成回頭客案件,也就是說,若此套系統推廣至全國,可望每年減少3千位兒童或少年再次遭受家庭暴力虐待。

總統盃黑客松五強之二:扶助弱勢資源配置最佳化

「法扶-如虎添翼隊」表示,過去的作法是被動等著需要法律扶助的民眾上門,然而結合數據分析後,就能了解資源的覆蓋率,主動察覺資源分配的問題,找到最佳整合服務據點,將弱勢者需要的資源配置予以最佳化,以縮短「法律的距離」。

例如當他們結合政府的開放資料與自身掌握的資料,以數據分析的方式進行檢視後,發現雙北市提供的弱勢老人資源過於集中在都市,迫切需要調整資源的分配。該團隊表示,老人資源分配只是該計畫的一部分,其系統尚可與其他服務平臺結合,讓法律扶助融入社會安全網。

總統盃黑客松五強之三:急救照護通訊與資源整合

「救急救難一站通」隊的提案是解決急救時跨單位資訊溝通問題,該團隊以2014年高雄氣爆事故救災經驗為鑑,由高醫、高屏澎區醫療網、高雄市消防局、中研院、國防醫學院與民間資料高手組成,透過一站式的整合窗口,在急救事件發生時,讓相關單位的溝通與回報,包括EOC緊急醫療應變中心、消防局、衛生局、醫院與救護車之間,都能整合在同一個平臺,而不是各別重覆溝通,讓救護車、醫療與衛生單位三方面能夠更快速啟動應變機制。

2014年高雄氣爆事件中,急救照護的需求瞬間達到平日的3倍。

該團隊表示,此系統有助於急難應變資源的有效分配,協助引導人力與相關物資到位,讓救護與照護流程更為精準,以利相關單位適時解決傷患需求。

總統盃黑客松五強之四:以大數據與機器學習偵測自來水漏水

由臺灣自來水公司聯合11位學者專家組成的「搶救水寶寶」隊,是以大數據與機器學習建構漏水偵測輔助系統。該團隊指出,每年自來水管線漏水量高達2.5座石門水庫,其中地下管線漏水情況占了一半,而檢查地下漏水又是最困難的部分。

該團隊表示,全臺自來水管線長達6萬公里,卻只能仰賴67位專業人員來檢測漏水,而每位檢測人員一天最多可以完成2.5公里,總共需要耗時3年才能完成一次全臺灣的自來水管線檢查,因而該團隊尋求以更科學的方法,建構大數據資料平臺,運用機器學習分析資料,更快發現漏水的位置與預測漏水的可能性。

該團隊以開源大數據技術:Hadoop與Spark,建立一個大數據資料處理與分析平臺,由供水監控系統(SCADA)與自動讀表系統(AMR)即時取得資料,亦整合政府開放資料,予以整統分析。其資料集包括臺水公司內部的自來水流量、水壓與GIS地理資訊,外部人文資料如人口、新舊曆、假日、節日、季節、電力使用與經濟指標,以及外部自然資料,如雨量與溫度等。

至於機器學習技術則運用於發現漏水、縮小漏水查找範圍,以及漏水預測等三個方面。在發現漏水方面,該團隊主要運用Lasso迴歸分析(Lasso Regression)、隨機森林演算法(Random Forest)與深度學習(Deep Learning)等機器學習演算法;在縮小漏水查找範圍方面,則運用最近鄰居演算法(K-Nearest Neighbor),以及EPANET水利分析模型;在預測漏水方面,則採用SOM(Self-Organizing Map)與DNN(Deep Neural Network)深度神經網路來分類特徵與預測,未來有計畫再採用RNN(Recurrent Neural Network)遞迴神經網路,更進一步預測漏水。

該團隊表示,此系統可以比過去節省超過90%的時間,同時查找漏水的範圍可由過去的90平方公里,大幅縮少為1至2平方公里,而過去往往是在漏水發生後的2個月才發現問題,現在則可縮短為漏水事發1至2天內即可發現,甚至再提早為15分鐘預警。

總統盃黑客松五強之五:空中轉診後送再精進

由衛福部、台東馬偕醫院、臺北榮總組成的「零時差隊」,試圖以電子化會診平臺,改善離島偏鄉的空中轉診後送醫療照護機制。今年初黑鷹直升機執行蘭嶼病患後送勤務,不幸於夜航中失事,造成機組員、病患、家屬與隨機護理師喪命,突顯行之有年的空中轉診機制的問題。

目前的空中轉診機制是由離島偏鄉的衛生所醫生判斷病患的病情,向空中轉診審核中心申請後送回臺醫療照護。由於離島醫療資源不足,在面臨病患生命的壓力下,就在地醫師而言,選擇空轉後送顯然是最安全的作法。然而,對飛航團隊而言,最大的顧慮是天候不良與夜間飛行的風險,尤其過往資料顯示,每年的空轉後送約有40%皆為夜航勤務,而夜航的飛安風險高出3倍。至於決定空轉後送勤務的空中轉診審核中心,則無法有效掌握病患的病史,只能相信在地醫師的判斷,來決定是否核準空轉後送。而後送照護成果,約有20%的案例在後送3天後死亡,亦有20%在後送3天後出院。

該團隊指出,每個單位所掌握的資訊都不完整,就無法做出最好的決策。他們提出的解決方案是建立電子化會診平臺,透過電子表單自動化、電子簽章簽核、病歷資料共享與多方即時視訊會診,一方面讓申請流程更快速,整合更多醫療資訊以供決策,另一方面讓臺灣的醫師透過視訊即時提供離島醫師支援,並且共同參與空中轉診的決策。

過去空中轉診申請流程,主要依靠手寫表單,透過傳真與電話溝通,過程大約需要20至40分鐘,而新系統以HL7 FHIR標準化大數據平臺為核心,串接跨機構的系統與資料,該團隊表示,75%的欄位資料都可由電子表單自動帶入,同樣的申請與審核流程可縮短為5至10分鐘完成。這套系統也採用HL7協會制定的FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources,快速健康照護互通資源)標準化API,以利於跨系統的資料串接。


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