篩檢、疫苗、藥物...台灣防疫夠科學嗎?台大醫:串聯「這些資訊」才有望降低致死率

新冠肺炎

新冠疫情持續趨緩,全國病例大致落在20到30多例間徘徊,且連續3週Rt值(有效再生數)都小於1。

不過,台灣自5月中旬爆發新冠肺炎本土疫情以來,致死率已達5.2%,遠高於全球致死率2.1%。台大急診部臨床副教授李建璋接受《信傳媒》電訪時指出,「縱使疫情趨緩,一連串的防疫醫學問題都迫切需要解答!」

李建璋提到,防疫四本柱包括PCR、疫苗、藥物、資料,缺一不可,「現在三缺一,資料都沒有人在討論,但沒有資料就沒辦法回答PCR、疫苗、藥物這三者,是資料科學國家隊上的時候了。」

過去,許多專家學者也提到,台灣這次疫情欠缺的是「科學防疫」。疫苗混打的保護力安全性如何?不同接種期程的效用與安全性?預防使用阿斯匹靈可以保護AZ後的血栓或猝死嗎?如何下降新冠肺炎住院死亡率?

究竟台灣想降低致死率,如何真正靠科學來防疫,讓疫情早日控制住?

各醫院治療方式、醫療量能都可能影響死亡率

李建璋提到,面對新疾病、新疫苗、新藥物、新的醫療模式,「除非有資料,否則沒有人是專家。目前的情形就是假說滿天飛,但是得不到證實, 謠言審核中心說他們查證了專家,但是所謂的專家,所提出的回答如果沒有資料的佐證,也就是另一個有學問的假說罷了。」

他舉去年新冠爆發時為例,「奎寧謠言滿天,川普也親身證實,首席科學家佛奇對面對全美民眾就是一個態度,給我資料,其餘免談。」

李建璋表示,如果要了解致死率,要先知道各醫院死亡率的差異、治療是否有不一致之處,「這個階段重要的是各醫院醫療品質有沒有一致,如果我們有電子病例大數據可以比較,同樣嚴重的疾病在有些醫院治療成功、在有些醫院治療死亡率高,就可以分析其中的差異,這個差異可能就能提供醫師一些insight(洞悉)、一個想法看怎麼去改良。」

李建璋指出,義大利在疫情初期就發現,若一家醫院新冠患者進到加護病房的比例較高(0.3%或0.4%),該院患者的死亡率就較低,「如果趁病人惡化的前期就讓他住進加護病房,且加護病房的量能是夠的,他就能得到更好的照顧,死亡率也會因此降低。」他表示,從大數據分析可以知道,義大利的死亡率從5%到20%,跟患者是否提早進入加護病房得到更完備的照顧大有關係。

「當然,這個不見得能100%套用在台灣,因為我們不知道,台灣是否是因進入加護病房的標準較嚴格,有些病人無法進入加護病房導致死亡率較高。」不過李建璋認為,有資料去分析,仍能統計出許多項目和結果。

李建璋再舉另一個例子,其他國家有研究發現,新冠治療成效好的病人,在48小時內使用類固醇跟高流量濕化氧氣經鼻導管系統(HFNC)的比例較高,「就得到另一個insight是,針對惡化的病人要提早使用類固醇跟HFNC。」

從大數據分析得知,義大利的死亡率從5%到20%,跟患者是否提早進入加護病房得到更完備的照顧大有關係。(攝影/趙世勳)

台大醫:串聯「這些資訊」可解除民眾對疫苗疑慮

李建璋認為,串聯CDC疫苗與健保資料,可以回答疫苗要保護力與安全問題;串聯中研院人體資料庫,可以尋找疫苗凝血或猝死基因;串聯全國電子病歷,可以回答為什麼有些醫院死亡率高、而其他死亡率低;串聯健保影像與電子病歷,可以發展人工智慧影像快速篩檢與呼吸衰竭預測;串聯穿戴式裝置與疫苗施打資料,有機會找出猝死監測的關鍵;串聯疫調與健保資料,也可以看到其他可能家戶群聚。

關於CDC疫苗與健保資料,是否分析後能用數據來為民眾解惑對疫苗的疑慮、增加施打率?

李建璋認為的確有可能,「比如說現在猝死消息頻傳,所以AZ的接種意願低,但我們第一波接種的是80歲且很多共病症的年長者,在健保大數據中我們就能找到同一群人、同年紀、同樣的共病症,也能公布他們在短時間內的猝死率,以及一年存活率,就能得到一個很清楚的數字,顯示打了AZ後究竟死亡率是增加還是沒有增加。」他表示,因為沒打疫苗的80歲長者其實同時間也可能猝死、也有死亡案例,「如果背景值確定,就可能讓民眾的疑慮下降。」

他也提到,世界上利用資料科學解決問題大致可分4類國家,「第一類國家,例如美國,執行最多臨床試驗,取得最高品質料,但所耗費的人力物力也最大。第二類國家,建構完善的資料收集基礎建設,例如英國,利用國家生物資料庫串聯新冠病患資料,建立ISARIC 連盟串聯全國新冠電子病歷大數據;又如丹麥,利用全民保線資料庫串聯疫苗,回答副作用問題。」

李建璋指出,第三類國家,是專家學者解讀國際發表最新文獻、提供建言,第四類國家則是等待WHO或CDC給予明確建議。「很顯然,台灣目前處在第三類,但是我們有很好的條件邁向第二類國家。」

李建璋認為,利用大數據資料分析,可以解決民眾對於疫苗、藥物、檢測方式等等的疑慮,但目前中央並未好好串聯各個資訊。(攝影/趙世勳)

中央應邀中研院、健保署、醫院、CDC...統整成「數據國家隊」

問到目前各醫院是否能使用這些資料進行分析?

「這個一定要政府來做,因為疫苗接種資料在CDC(疾管署)、健保資料在健保署,政府若沒有串連,或去把這些東西去辨識化、消除隱私的疑慮,製作成可以分析的資料,產業界或學界就沒辦法去申請分析。」李建璋表示,這些目前英國政府已經有在進行,有民間自發做的,但中央也有參與。

李建璋認為目前很可惜,這些資料都安靜地坐在板凳,「但是他們想上場為國家隊得分,需要的是教練對他們的重視。 我們有世界一流的流病、統計、電腦科學專家,但是沒有資料,就像賽車手沒有賽道可以獻技。」

目前台灣還需要改善哪些部分,可以讓科學防疫做得更好?

李建璋表示,台灣在各個領域的數位轉型算是做得很不錯,全國幾乎都使用電子病例,「健保整理得很好,CDC也有通報完整的資料庫,中研院現在也有收集台灣人體的全基因生物資料庫,只要這幾個首長把資料串起來,組成新冠肺炎的研究資料大數據,產業界、學界都可以去申請,利用台灣豐沛的數據分析人才,就可以誕生很多大家好奇的問題。」

他認為,只要中央政務委員邀請中研院、健保署、醫院協會、衛福部、疾管署,雙北衛政首長,形成國家隊,「大家把各自掌管資料串連,去辨識,公開產學申請,資料就可以成為資料科學、資料科學就可以形成資料經濟。」而像是「誰打了新冠肺炎會猝死?猝死的機率有比背景值高嗎?吃阿斯匹靈可以預防新冠肺炎?下一階段要如何改善死亡率?」這些問題也都可以靠數據很快解答。

李建璋強調,防疫四本柱PCR、疫苗、藥物、資料,絕對是缺一不可的。在病毒不斷變種、疫苗施打率尚未普及之際,只有靠中央帶頭執行正確的政策,民眾才能更有效率地配合,科學防疫也才能真正執行落實。