伊波拉病毒肆虐西非,Big Data 成最大救星

作者 | 發布日期 2014 年 10 月 16 日 9:07 | 分類 Big Data , 醫療科技
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伊波拉病毒(Ebola)肆虐西非,被世界衛生組織(WTO)視為近代最緊急的「國際公共衛生事件」。從 2014 年 3 月爆發大規模疫情以來,WTO 統計至今已奪走超過 4,000 名生命,而通報遭感染的人數則高達 8,914 人,死亡率高達 7 成,是自 1979 年發現伊波拉病毒以來,死傷人數最嚴重的一次。




非洲當地政府多缺乏醫療資源,多靠跨國非營利組織、或醫療團體前往救援。世界衛生組織更在近期呼籲,如果疫情再不控制,伊波拉死亡人數可能在短短一週內翻倍上升至一萬人,各地醫療團隊紛紛進駐西非各國,救援行動如火如荼的進行中。而在救災行動中,竟也藏了一批科技人員,利用 Big Data 巨量資料分析工具,試圖為遏制病情擴散找救星。

 

電信公司提供通話數據,運用Big Data繪製移動地圖

國外媒體 BBC 報導,西非當地多家跨國電信業者,已著手和跨國衛生組織合作,提供非洲當地居民的行動電話通訊資料,透過 Big Data 分析工具,繪製居民的聚落地點和移動地圖,預測病毒散佈的位置。

_ebola2_bbc_▲ 西非多家電信公司加入救災,提供手機通訊資訊,結合 Big Data 追蹤疫情擴散地區。(圖片來源:BBC。)

伊波拉病毒擴散方式是透過人與人的直接接觸,包括皮膚、粘膜、血液,或甚至是接觸病人的衣服、床單等,都可能是伊波拉病毒的傳染途徑。且發病潛伏期長,許多至北非旅遊的世界各國遊客,都因此成為帶原者,將病毒散佈至其他國家,包括德國、美國等地,都已傳出伊波拉病史,德國更再日前確定伊波拉首位死亡病例。

為避免帶原病人再次將病毒擴散,教育當地大眾病毒如何防疫病毒散佈,已成為醫療人員最大的挑戰。

當地的醫療救助團隊透過行動通訊訊號,找到疫情較嚴重的地區。電信公司提供的發話位址資料,成為判斷民眾位置的最好資料來源。

 

非洲手機普及率高,成為追蹤疫情的最好資料來源

即使是非洲較貧窮的國家,手機的普及率也十分高。例如西非國家塞內加爾(Senegal)手機用戶從 2005 年 150 萬用戶,激增到 2012 年 1,300 多萬。我國外交部資料顯示,塞內加爾在 2013 年人口計 1,413 萬人,等於幾乎人人擁有手機,普及率超過 9 成以上。

在這樣高比例的手機普及率下,當地電信公司開始提供匿名的簡訊或發話位址。BBC 報導,法國最大電信公司 Orange Telecom 跨國在塞內加爾 Senegal 經營通訊服務,目前已提供 15 萬筆匿名電話和簡訊記錄供瑞典的非營利組織 Flowmider 分析當地的人口居住區和移動軌跡。

非洲政府可再透過數據地圖判斷最佳設立醫療中心的地點,甚至最安全、有效率的移動路徑,並同時可以遠離病源。

美國疾病控制與防禦中心( US Centers for Disease Control and Prevention,CDC)在近期也加入分析資料的行列,將資料組織繪製成地圖,顯示哪幾個災情地區最常透過電話來求救。

如果一個地區緊急通報的電話數增加,正可能是因為當地需要更多的醫療照護資源。

CDC組織也會將數據資料交叉比對非洲當地的人口普查資料,讓地圖顯示資訊更豐富,預測伊波拉病毒可能擴散的地區。

這些運用非洲當地的通訊資料和 Big Data 分析工具所繪製的移動地圖,呈現出當地最多人口聚集的地方,也記錄了他們的移動距離和軌跡。

西班牙電信 Telefonica 在非洲的分公司也加入此次的救援行動,該公司科技總監 Nuria Oliver 表示:「我們試圖幫助政府和相關組織預測疾病如何擴散。在此之前,當地政府只能依靠傳聞、地方調查、警察或醫院等資料來防禦病毒。」

 

運用通話記錄預測疾病擴散軌跡早有前例

而其實早在 2010 年,位在拉丁美洲加勒比海域的海地(Haiti)爆發規模 7.0 大地震後,來自瑞典和美國的學者紛紛在美國組成研究團隊,分析當地網路公司 Digicel 所提供的 200 多萬通手機通訊資料。

這些資料被用來追蹤海地地震災民的移動狀況。也讓美國和其他人道組織可以了解地震災情結束後,大規模爆發的霍亂病情影響範圍。

在肯亞也曾有衛生組織蒐集 1,500 萬筆手機資料來預測瘧疾(malaria)的疫情。

資料照護公司 Accenture 管理總監 Frances Dare 表示,Big Data 數據分析是為了要聚集許多不同的資料來源,挖掘(Mining)資料並找出其中的規則與模式(Patterns)。大量的 Big Data 數據資料提出一些有跡可尋的參考指標,讓當局和醫療人員下決策,也成為這次伊波拉病毒能否成功遏制的關鍵科技。

(首圖圖片來源:BBC)

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