防院內感染 高虹安:醫療院所導入機器人技術 減少直接接觸

新頭殼newtalk | 周家豪 綜合報導
1970-01-01T00:00:00Z
台灣民眾黨立委高虹安。   圖:張良一 / 攝(資料照片)
台灣民眾黨立委高虹安。   圖:張良一 / 攝(資料照片)

台灣上個月29日確認院內感染,第34例病患成為「指標性個案」,陸續出現的第35例、第36例、第37例、第38例女性皆與她有過接觸,包含院內的1名清潔工及3名護理師。民眾黨立委高虹安指出,若在醫療院所導入機器人技術,可應用於汙染器械、衣物、醫療廢棄物回收、病患或訪客生理量測、藥品餐食運送、環境消毒,便可以減少一線醫療人員直接接觸病患,降低感染風險。

高虹安曾是鴻海集團工業大數據辦公室主任,她認為大數據的相關經驗能讓物流、配售點效率更精進,因此適用在口罩產線,並可利用大數據預測疫情的發展趨勢和大眾心理狀態,若和實名制口罩販賣機、電子圍籬、機器人等新科技搭配使用,相信可讓防疫事半功倍。

口罩實名制自2月6日開始上路,但當時民眾無法順利買到口罩,因此健保署與政務委員唐鳳領導的民間社群合作,建置口罩供需資訊平台供民眾查詢。Open Data資料每30秒更新一次,以避免系統查詢口罩數量與實際情形不符之情形。

高虹安說,先前企業每天的生產、物流、銷售的產品數以百萬計,但若利用大數據分析,所有環節能整合成一個平台,隨時滾動式調整。她表示這段時間的口罩配售數據是大數據的重要線索,透過分析,掌握哪些據點須及時補貨或減少配售量。

她提出建議,若政府由大數據分析口罩販賣熱點後,可在藥局設置「實名制口罩販賣機」,除了減輕藥師負擔,也能讓沒有時間排隊的上班就近購買。

除了使用大數據配售口罩,也能透過大數據分析,找出疫情大爆發前的徵兆與事後軌跡。高虹安表示,網路上的瀏覽紀錄是大數據運用的一環,若一個地區的民眾搜尋疫情關鍵字頻率大增,代表恐慌心理可能較強烈,像義大利、挪威的相關瀏覽量就在近日直線上升,其政府就必須在防疫同時,要有安定民心的措施。

至於部分縣市配發智慧型手機給居家隔離、檢疫者作為監控使用一事,高虹安說,若檢疫者不將手機帶在身上,可能失去防疫,她認為可使用更有效的「電子圍籬」,設定檢疫者的活動範圍,若越界便會立即通報,可以防止不斷發生的違規事件。

台灣上個月29日確認院內感染,第34例病患成為「指標性個案」,陸續出現的第35例、第36例、第37例、第38例女性皆與她有過接觸,包含院內的1名清潔工及3名護理師。

。民眾黨立委高虹安指出,若在醫療院所導入機器人技術,因為能減少第一線人員直接接觸患者,所以能降低感染風險。

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