台灣夏季氣候潮濕炎熱，人口密集，正是適合病媒蚊等傳染疾病孳生的環境；另一方面，隨著經濟快速發展、醫療科技進步等因素，確實將人類的平均壽命提高了，但卻也增加了罹患高血壓、糖尿病等慢性病的可能性。在這樣的環境中，如何防疫及預防慢性疾病的發生率，成為人民以及政府的重要課題。而在這個科技發達的時代，是否可以讓現代科技成為幫助防疫以及防病的有力後盾，讓防範措施更加完備呢？其實運用大數據分析來遏止傳染病無止境擴散的案例早在十九世紀已有先例了。

 

大數據與疾病防疫的先例-19世紀倫敦霍亂

大數據（Big Data）又被稱為巨量資料，即為近十幾年被廣泛應用於企業內部資料分析和統計應用。而在疾病防疫中使用大數據分析，其實也並非空前未有的新想法，早於十九世紀便已有一位英國醫生－約翰‧斯諾（John Snow）－將統計學應用於其對於水質和霍亂聯繫的研究中。

在斯諾生活的年代，人們認為霍亂的起因是像黑死病一樣通過空氣傳播（現今黑死病成因主要理論為鼠疫論），但斯諾並不接受這個說法，認為嚴重的水汙染才可能是主因。為了釐清霍亂真正的傳染途徑，斯諾挨家挨戶對疫區病患與民眾的生活習慣進行訪問調查，他在地圖上一一標出患者的居住地點，從標記的數量與密度來觀察，發現受感染的患者皆有一個共通點，即為他們的住處都圍繞著次布洛德街的一口水井，因此他研判霍亂疫情與該口水井是有密切關連的。這個發現讓當地政府宣布暫時停止使用該口水井供應民生用水，霍亂疫情得以漸趨緩，並也證實霍亂的感染媒介是水源而非空氣，也順利的阻止了英國倫敦嚴重的霍乱傳染事件繼續蔓延，造成更為嚴重的疫情。

 

 1854年斯諾在倫敦霍亂爆發時研究個案時用的地圖。（圖片來源：維基百科／網址：https://goo.gl/s2GWGR）

 

結語

時至今日，有了更多新穎的方法以及工具能夠使用（如：生物科技、基因轉殖、3D列印技術等)，加上數據的收集與分析法已相當成熟，相對則代表其信度與效度之準確性高。因此，如何利用各式各樣收集而來的數據幫助我們提升生活品質、預防疾病，也是倍受關注的。台灣擁有完善的醫療體系及資源，即意謂著我們有著完整且龐大的健保資料庫，該如何將如此繁多的資料透過大數據分析，幫助政府及時防止疫情發生或是阻擋擴散，另一方面，提供國民能預防疾病的健康保健資訊及方法，降低患病的機率，讓國民生活得更健康、更自在，該如何著手執行，這勢必成為值得深思的問題。

 

副總編輯：國立中山大學資訊工程學系 陳坤志教授

總編輯：國立中山大學資訊工程學系 黃英哲教授