资料创新应用 如何发挥在防疫？
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移民署提供出入境名单资料给健保局，让医疗院所可在「健保云端系统」查询看诊者的旅游史。图／本报资料照片
「WaCare我的健康社群」平台，集结150位医疗专家在线上提供防疫相关知识影片、回答民众提问。图／截自官网
新型冠状病毒（COVID-19）疫情从2020年初延烧至今，考验各国政府及企业的应变能力。资料应用在疫情发生的前、中、后期，如疫情追踪、影响预测、资讯流通平台等扮演要角。
前期：事件预测，争取应变时间
若能及早掌握疾病出现的征兆，就能及早规划防疫措施，如疫苗开发、高风险群众警示等。因此，如加拿大新创公司BlueDot、波士顿儿童医院附属机构HealthMap等公司，运用自然语言处理等AI技术，自动搜寻数据、分析过滤，并于2019年末发布疫情预测。
然而，采用AI预测传染病并非首例，Google在2008年所建立的Flu Trends网站，即透过超过百万用户在流感症状的搜寻模式及健康追踪，提供流行性疾病扩散的评估，但在2013年因预测大幅失准而悄然退场，一般认为，预测失准的关键在于，用户受到新闻报导偏向流感、大众因为流感而增加健康状况的查询，影响了预测准确度。
为求有效预测，各家业者作法不一，如BlueDot在进行疫情扩散预测时，避开社群贴文，而是寻求其他关键数据如机票航班，并经过流行疾病学家判断后发布预测。与BlueDot相反，HealthMap透过医生所提供的讯息筛选社群媒体，针对潜在病例区域，搜寻并过滤、分析提及呼吸道疾病或发烧等关键字的贴文，以识别出新型病毒的出现和疫情发展征兆。
为确保落实隔离政策、防堵疫情扩散，部分国家采取电子监控模式，以GPS追踪隔离者，并搭配定时或不定时的电话确认或实际访查。然而，随着疫情逐渐扩散，如韩国目前已超过3万人自主隔离，对防疫实际访查形成巨大负荷。
为减轻防疫工作负担，香港业者开发「隔离易」APP（右图，截自官网），不需搭配特定硬体，即可安装于隔离者的手机上使用，以WiFi、蓝芽、GPS等讯号强弱，判断手机所在位置是否变动，并请隔离者念出特定文字以声纹认证为本人，不须采集隔离者所在位置资讯，还可透过匿名及设定内容追踪限制，降低个资外泄风险。
另一方面，为了让民众确认是否需要自主隔离，或是避免在近期内造访特定地点，民间推出确诊者的足迹地图，如韩国「Corona 100m」APP、台湾「新冠肺炎历史轨迹比对」网站，然而这类型服务，必须提供个人定位资讯才能比对足迹，考量对隐私权的保护，适合在用户端处理、不宜上传云端，如台湾线上社群「g0v」所开发的「新冠肺炎历史轨迹比对」网站，虽然会采用手机的定位纪录，但透过SpaceTime杂凑（hash）演算法，将资料在本地端处理、分析，以提高资料处理的安全性，并提供Github开放原始码让各界检验。
中后期：资讯流通，降低感染风险
在民众防疫意识已提高的中后期，疫情资讯的快速流通，包括疫情演变的状况、防疫物资的存量等，成为全民防疫重点，新创业者构思网路采用美国约翰霍普金斯大学的数据，推出疫情聊天机器人，免费提供民众查讯全球疫情数据、即时新闻、口罩库存、防疫咨询等，而正确的卫教资讯也能达到镇定人心的效果，如「WaCare我的健康社群」平台，集结150位医疗专家在线上提供防疫相关知识影片、回答民众提问，以传递正确防疫资讯。
观察上述资料应用的开发流程，数据取得、处理、公开及应用，机密敏感个资的处理和匿名化数据分析，为城市治理应用发展关键。在数据取得方面，应建立数据应用和管理规范，韩国针对防疫工作，修订《传染病防治法》授权防疫单位取得感染患者资讯，加拿大安大略省则有FIPPA隐私法，由隐私权办公室监管资料使用流程，如交通局Metrolinx向多伦多卫生局提供确诊者的Presto交通卡纪录，须通报安大略省隐私委员会。
在资料处理方面，个人隐私如人脸影像、车牌号码、GPS定位等，可采用边缘运算以当地的伺服器处理这类资料，并先行过滤、匿名化或加密处理。
此外，可被验证的数据来源与处理方法，可让使用者安心，降低个人资料外流疑虑，如「新冠肺炎历史轨迹比对」网站开放原始码供大众检验，同时也能建立大众对AI预测结果的信心，又如BlueDot采用机票资讯做为关键资讯分析，HealthMap根据医生提供的讯息筛选社群媒体中的关键数据。
最后在公开资料方面，目前AI已能进行匿名化资料分析，如台北市交通局采用低解析度的道路和车辆影像，进行车流量和事故预测，透过已匿名处理的资料、或是将资料分级，规范不同应用的取用权限或使用方式，可兼顾防疫及隐私保障，台湾移民署提供出入境名单资料给健保局，让医疗院所可在「健保云端系统」查询看诊者的旅游史，并协助通报，达到防范疫情目的。