使用電子病歷預測傳染病流行趨勢-以流行性感冒與流感併發重症為例

補助單位

科技部

執行期間

2017/08/01 - 2018/07/31

計畫摘要

流行性感冒是一種急性病毒性呼吸道傳染病,每年發生季節性的流行,爆發流行快速,且有可能出現嚴重併發症。流行性感冒的防治需仰賴傳染病監測系統,以利公共衛生單位盡速介入處置。然而,雖有規定之通報流程與時間,其不完全性與延遲均可能影響疫情研判時程,延後防疫資源的投入。除了改善傳染病通報方式外,若能進一步在傳染病發生前,利用現有資料預測未來趨勢,更可加速後續疫情控制與醫療資源的準備與投入。根據疾病的流行病學特徵,某些傳染病具有流行與傳播的週期趨勢,研究人員可使用時間序列模型,預測傳染病的波動趨勢。我們預計分析曾在96年至107年間至某醫學中心各院區看診,並有至少一次流行性感冒診斷之病患的電子病歷,篩選出流行性感冒與流感併發重症的案例,並依此案例建立其流行趨勢預測模型,以作為疫情評估與醫療資源調度的基準。使用的預測模型演算法包括自迴歸積分移動平均模型、支持向量機迴歸,以及隨機森林迴歸等三種演算法,整合來自電子病歷的監測結果,建立並驗證流行趨勢預測模型。藉由此預測模型,使醫療機構能更早一步發現可能的流行趨勢,即時啟動防疫措施與調整投入之醫療資源,改善醫療機構資源分配以及提升醫療機構的緊急應變量能。