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。
